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基于颜色编码与谐波特征融合的非侵入式负荷识别方法
文献摘要：
非侵入式负荷识别(NILM)作为分析用户用电行为的主要途径,对开展能耗监测、实现用电安全评估具有重要意义.针对原始电压-电流(V-I)轨迹特征辨识准确度不高的问题,本文提出一种基于V-I轨迹特征的颜色编码和负荷高次谐波特征相融合的识别方法.首先,将高频采样数据经过数据预处理,提取出负荷的V-I轨迹和高次谐波特征,并利用颜色编码技术将瞬时无功功率、功率因数与电流序列分布的数值特征分别映射到彩色图像RGB的三个通道像素矩阵中.然后,引入高次谐波特征与RGB三通道像素矩阵相融合,形成混合彩色图像.最后,运用AlexNet网络的迁移学习对负荷进行训练和分类,通过PLAID数据集与实测数据进行验证,所述负荷识别方法辨识准确率达到95％以上,模型具有良好的泛化能力,可用于家庭及类似场合的用电安全管理.
文献关键词：
非侵入式负荷识别(NILM);AlexNet网络;V-I轨迹;彩色编码;融合特征
中图分类号：
作者姓名：
宰州鹏;赵升;朱翔鸥;张正江;董凡琦
作者机构：
温州大学电气与电子工程学院,浙江 温州 325035;温州大学乐清工业研究院,浙江 乐清 325600
文献出处：
引用格式：
[1]宰州鹏;赵升;朱翔鸥;张正江;董凡琦-.基于颜色编码与谐波特征融合的非侵入式负荷识别方法)[J].电气技术,2022(12):9-16
A类：
B类：
颜色编码,谐波特征,特征融合,非侵入式负荷识别,NILM,户用,用电行为,能耗监测,现用,安全评估,高次谐波,高频采样,采样数据,数据预处理,编码技术,瞬时无功功率,功率因数,数值特征,射到,彩色图像,RGB,像素,三通道,AlexNet,迁移学习,PLAID,泛化能力,用电安全管理,彩色编码,融合特征
AB值：
0.320407
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