典型文献
基于结构化特征图谱的组合支持向量机非侵入式负荷辨识
文献摘要：
非侵入式负荷监测是获取负荷数据、实现负荷感知的有效途径.为了使非侵入式负荷监测过程具有通用性和实用性,在不干扰用户情况下自动执行流程并达到高辨识精度,研究了一种结构化特征图谱下的组合支持向量机辨识方法.构建典型负荷的特征图谱将变化无序的波形数据转化为结构化特征数据,使其具有通用性与可分性.在结构化特征图谱基础上,研究构建典型负荷的支持向量机分类器模型,在基分类器基础上形成每类负荷的组合支持向量机分类器,利用"集弱成强"思想保证每类组合分类器具有高分类准确率,从而实现准确的负荷辨识.在构建形成通用的图谱与分类器模型基础上,即可通过事件波形提取、波形数据结构化及分类器判决的处理流程实现实时的非侵入式负荷辨识.通过实际采集的负荷数据进行验证,构建了典型负荷的特征图谱,基于组合支持向量机模型对多户的采集数据进行分类判决,对不同用户的负荷数据均达到了高准确率辨识,验证了该方法具有较好的通用性与有效性.
文献关键词：
非侵入式负荷监测;特征图谱;特征知识加工;组合支持向量机;负荷辨识
中图分类号：
作者姓名：
武昕;严萌;郭一凡;黄楷焱;焦点
作者机构：
华北电力大学电气与电子工程学院,北京市 102206;北京电力经济技术研究院有限公司,北京市 100008
文献出处：
引用格式：
[1]武昕;严萌;郭一凡;黄楷焱;焦点-.基于结构化特征图谱的组合支持向量机非侵入式负荷辨识)[J].电力系统自动化,2022(12):210-219
A类：
组合支持向量机,特征知识加工
B类：
结构化特征,特征图谱,非侵入式负荷辨识,非侵入式负荷监测,负荷数据,负荷感知,监测过程,通用性,下自,自动执行,辨识精度,辨识方法,形数,特征数据,可分性,研究构建,支持向量机分类器,基分类器,每类,分类准确率,数据结构化,处理流程,支持向量机模型,多户,采集数据,分类判决,同用
AB值：
0.216788
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