基于小波特征和支持向量机的非侵入式负荷识别

针对当前非侵入式负荷识别技术对低功率负荷识别效果差的问题,提出了使用一种新特征、并使用监督型机器学习算法进行负荷识别的方法。该方法除了使用传统的有功功率和三次谐波电流幅值外,还采用小波变换提取小波的能量系数作为新特征,使用支持向量机分类算法进行负荷识别。实验结果表明:随着低功率家用负荷的增多,该方法在多种家用负荷场景下,具有较高的负荷识别准确率和良好的鲁棒性。     

基于CNN与K-means聚类的非侵入式电器负荷识别方法

针对目前非侵入式负荷监测仅能识别单个家用电器、多种家用电器同时运行识别率低的问题,提出一种基于卷积神经网络（CNN）与K-means聚类结合的非侵入式家用电器识别方法。首先,通过改进的CUSUM边沿检测算法对获取的用户用电数据进行时间检测,提取负荷发生投切事件的功率波形;其次,通过高斯滤波法对提取的功率波形进行滤波处理,并将处理后的波形转化为像素图作为负荷特征库,一部分作为训练集用来训练K-means算法改进后的CNN模型,一部分作为测试集测试模型识别的精度;最后,利用搭建的实验平台进行实际测试分析。实验结果表明,所用模型对7种家用电器的识别率均为100%,验证了模型的有效性。通过K-means算法对卷积神经网络进行改进,增大相似特性负荷特征之间的区别,提高负荷辨识的准确率,为非侵入式负荷检测技术开发提供了参考。     

基于K-means聚类与PSO特征优选KNN的分级负荷识别方法

针对非侵入式负荷辨识中,单一V-I轨迹特征无法对相似的轨迹特征进行有效识别以及所提取特征易出现冗余甚至噪声特征的问题,提出了一种基于K-means聚类与PSO特征优选的分级非侵入式负荷识别方法。首先,利用K-means算法对负荷V-I轨迹的HOG特征进行初步分类,将轨迹相似的电器分为一类;然后,对每一类中的电器电流数据进行多维特征提取并采用PSO算法选取最优特征子集;最后,利用KNN模型进行二级负荷识别。实验结果表明,该方法有效提高了负荷识别准确率;提取V-I轨迹的HOG特征解决了同一电器V-I轨迹波动的问题;对一级分类后的每一大类单独进行PSO特征优选KNN二级分类,解决了部分电器对特征子集适应性差的问题。所提方法在一定程度上解决了冗余特征甚至噪声特征对辨识准确率的影响,为负荷特征的选取提供了新的思路,对负荷辨识的实际应用具有重要的参考意义。     

基于优化极限学习机的非侵入式负荷识别

在极限学习机的非侵入式负荷识别算法中,由于输入权值和隐含层阈值的随机产生容易导致误判,鉴于此,提出了一种改进的遗传算法优化极限学习机方法.对遗传算法中选择算子进行改进,改进方法为求解出个体的适应度值,并按从小到大的顺序完成排序,将排完序的种群等分成4份,按照比例从4份中择优组成新种群,对新种群中剩余个体再从适应度较大的...     

基于1D-CNN模型的非侵入式负荷识别

非侵入式负荷识别技术对电网系统的电力调度、风险估计等具有重要意义.现阶段非侵入式负荷识别的数据质量差,算法识别准确度低且只能处理低频或高频数据.针对非侵入式负荷识别数据质量差的问题,提出了数据修复、数据扩展等数据增强方法;针对非线性扰动降低准确度的问题,提出了一种基于1D-CNN的深度学习模型,该模型既可提取低频数据的...     

基于STM32的非侵入式负荷监测系统设计

传统的侵入式负荷监测方法在实际应用中安装复杂,成本高,无法满足日益发展的电力系统需求.为此设计了一种基于STM32的非侵入式负荷监测系统,系统以STM32F103芯片为主控制器,利用AD8629放大器和ADS1256芯片进行高精度电信号采样,通过USB与上位机通信,在Labview界面中进行实时显示,并建立卷积神经网络算法模型进行负荷识别.将嵌入式系统与辨识算法进行结合,通过实验验证了用电负荷监测与识别的可行性,且系统实时性好,测量精度高,成本低,有较强的实用性.     

利用数据可视化实现智能非侵入式负荷辨识

针对传统人工智能负荷辨识算法网络参数规模庞大、计算复杂度高、辨识准确率不足的局限性,提出一种多维数据融合可视化方法,融合负荷的电压、原始电流和电压-无功电流轨迹信息,生成尺寸更小、区分度更高的真彩可视化图像,作为人工神经网络的输入数据.实验结果表明:在采用真彩可视化图像后,仅用不到传统算法1%规模的人工神经网络和计算量,就可以在PLAID(即插即用设备标识)数据集上达到96.63%的负荷辨识准确率、在WHITED(全球家庭和工业瞬态能量)数据集上达到99.05%的负荷辨识准确率.     

非侵入式感应电动机参数辨识

提出一种非侵入式感应电动机参数辨识的方法利用电动机起动电流在某些时段具有稳态电流圆图的特征拟合出感应电动机圆图,由感应电动机基本方程导出基于圆图进行参数辨识的数学表达式．物理实验的参数辨识结果表明：该方法具有较高的精度,简便易行;可在电力用户端口处进行,无需侵入用户内部,故它对电力负荷管理、电力节能乃至电力用户负荷动态特性的调查都有意义．     

基于多维数据图像化的非侵入式负荷识别

针对已有负荷识别方法存在选取的负荷印记冗余度大及无法直接反映负荷功率信息的不足,提出一种多维数据图像化的非侵入式负荷识别方法．首先将负荷的电流波形、瞬时功率波形和电压-无功电流轨迹三个维度的负荷印记转换成灰度图像;然后将其分别加载到图像的红绿蓝通道上,得到带有功率信息的真彩色图像;最后通过简化的二维卷积神经网络进行负荷识别．实验结果表明：本方法能够提升图像的信息密度,使得所采用的人工智能网络在计算量和参数量都降低的情况下仍能在图像中找到最具有辨识力的区域进行高效的负荷识别;在PLAID(即插即用设备标识数据集)和WHITED(全球家庭和工业瞬态能量数据集)上分别达到了98.78%和99.50%的识别准确率．     

非侵入式电力负荷在线分解

基于用电设备正常工作时的稳态电流（包含基波和谐波）具有一定统计规律性,提出了一种非侵入式电力负荷在线分解方法．当某一电力负荷内部含有n类主要用电设备时,其电流可近似用这n类用电设备电流的线性叠加来估计．负荷分解是应用最优方法求取一组合理的权重系数,使负荷估计电流与负荷真实电流最为接近,从而确定电力负荷中不同类型用电设备的功率消耗比例．实验结果表明,所提出的负荷分解方法不仅具有较高的精度和较好的稳定性,而且便于在线实现．     

基于随机森林-遗传算法-极限学习机的非侵入式负荷识别方法

提高负荷识别准确率是实现非侵入式负荷监测的关键技术。针对现有模型识别准确率低,特征冗余度高、可分性较差的问题,提出一种基于随机森林(RF)和遗传算法优化极限学习机(GA-ELM)的负荷识别方法。首先从稳态电流信号中提取时域和频域信息作为负荷特征。为进一步减小特征集的冗余度并剔除可分性较差的特征,使用随机森林算法对特征进行优选,得到最优特征集。最后使用遗传算法优化极限学习机的权值和偏置参数,建立负荷识别模型。利用所建立的模型对11个家用电器共16种负荷状态进行识别,实验结果表明,所提模型可以提高识别准确率,使用该模型可以对家用负荷进行快速有效识别。     

基于自适应支持向量机的磨粒识别技术研究

通过对铁谱磨粒类型进行识别,可有效监测机械装备磨损状态,有利于尽早发现和消除故障隐患。对粒子群优化算法进行改进,采用改进的粒子群算法同时优化支持向量机的惩罚参数和核函数参数,建立了自适应磨粒识别模型。通过对磨粒样本进行仿真实验,识别正确率达到98%,并与BP神经网络方法进行对比,结果表明了该方法的有效性及优越性。     

基于mRMR-IPSO的短期负荷预测双阶段特征选择

电力负荷具有时空多变的特性,受众多因素的影响,在短期负荷预测中较多的输入特征会造成维度灾难,导致模型预测性能不佳,因此选择合理的输入特征集至关重要。文章提出一种新的短期负荷预测特征选择方法——mRMR-IPSO双阶段法。利用最大相关最小冗余（max-relevance and min-redundancy,mRMR）判据对原始特征进行排序,考虑输入特征与输出特征之间相关性和输入特征间冗余性,筛选掉一些排序靠后的特征,初选出对预测效果影响显著的特征子集;采用基于改进的粒子群优化算法（improved particle swarm optimization,IPSO）的搜索策略,以LightGBM模型的预测精度为适应度函数,对初选特征子集进行精选,得到最优特征子集。算例结果表明,所提方法能在对原始特征集大幅降维的情况下提升预测精度。     

基于肘关节表面肌电信号的负载识别

针对大多数肌电信号只进行特定肢体动作识别而没有对肢体进行外加负载识别的问题,提出一种基于表面肌电信号(surface electromyography, s EMG)的负载识别方法。首先,采用4通道表面电极采集肘关节在不同负载下的s EMG信号;然后,利用时域、频域特征提取方法对s EMG信号进行特征提取构成特征向量;最后,利用支持向量机(support vector maching, SVM)、BP神经网络和RBF神经网络对特征向量进行分类识别。结果表明以时域特征值识别,SVM的识别效果最佳,准确率为96.2%;以频域特征值识别,BP神经网络的识别效果最佳,准确率为87.5%;以时、频域组合特征值识别,RBF神经网络的识别效果最佳,准确率为90.4%。可见通过s EMG信号进行负载识别具有一定的可行性,为s EMG信号的广泛应用奠定基础。     

基于混沌粒子群的SVM参数优化算法

支持向量机的性能与核函数的参数及惩罚系数C有很大关系.利用Lozi’s映射的较好遍历性,在粒子群优化算法中引入Lozi’s映射的混沌思想,提出基于混沌粒子群优化算法的SVM参数优化方法.仿真实验表明,该算法能有效提高整个迭代搜索的收敛速度和精度,从而更好地优化SVM参数.     

基于混沌粒子群的SVM参数优化算法

支持向量机的性能与核函数的参数及惩罚系数C有很大关系.利用Lozi’s映射的较好遍历性,在粒子群优化算法中引入Lozi’s映射的混沌思想,提出基于混沌粒子群优化算法的SVM参数优化方法.仿真实验表明,该算法能有效提高整个迭代搜索的收敛速度和精度,从而更好地优化SVM参数.     

基于自适应粒子群支持向量机的短期电力负荷预测

针对粒子群优化算法存在易陷入局部最优点的缺点,提出了一种新的基于平均粒距的自适应粒子群优化算法(ASPO).该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性调整,并在算法的后期引入速度变异算子和交换算子,使算法摆脱后期易于陷入局部最优点的束缚,同时又保持前期搜索速度快的特性.将该算法应用到基于支持向量机的短期电力负荷预测模型中,对支持向量机的参数进行优化.对某电网的短期负荷预测实际算例仿真分析表明,所提出的基于APSO-SVM方法的预测精度明显优于传统的SVM方法,且速度较快,因此,该算法用于短期电力负荷预测是有效可行的.     

基于PSO参数辨识SVM的中长期径流预测研究

以径向基函数作为核函数,利用微粒群(PSO)算法的全局寻优特性进行支持向量机(SVM)的参数辩识.在微粒群搜索参数前,先对参数进行指数变换,使[0,1]和[1,∞]有着相同的搜索概率.微粒群算法的适应值函数是以支持向量机模型的推广能力为标准的,讨论了测试样本的最小误差和留一法对支持向量机学习方法推广能力的两种估计.最后...