| 特征选择及数据质量对负荷识别算法的影响研究 |
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| 作者姓名： | 延菲 张瑞祥 孙耀杰 康巍 张健 孙洁 李琦芬 |
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| 作者单位： | 复旦大学信息科学与工程学院,上海200433;复旦大学六次产业研究院,上海200433;复旦大学信息科学与工程学院,上海200433;复旦大学信息科学与工程学院,上海200433;复旦大学六次产业研究院,上海200433;上海综合能源系统人工智能工程技术研究中心,上海200433;中国质量认证中心新能源风电部,北京100070;上海明华电力科技有限公司,上海200090;陕西省能源局,陕西西安710006;上海电力大学能源与机械工程学院,上海200090 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划;国家重点研发计划;上海市工程技术研究中心建设计划;上海市信息化发展专项 |
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| 摘 要： | ![]()
非侵入式负荷监测(Non-Intrusive Load Monitoring,NILM)是电网对需求侧进行精细化管理的关键技术之一,NILM通过实时监控用户用电设备的运行状态与能耗状况,为电网侧制定调度策略及用户侧制定节能计划提供了重要依据.在家庭NILM系统中,识别精度、实时性和实现成本是评价负荷识别算法的重要指标,...
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| 关 键 词： | 负荷识别 kNN 分辨率 采样频率 负荷特征组合 |
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