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DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于Seq2point和SERNet的非侵入式负荷分解及识别
作者姓名:
程志友
储著增
杨猛
章杨凡
王林茂
作者单位:
1. 安徽大学教育部电能质量研究中心;2. 安徽大学电子信息工程学院
基金项目:
国家自然科学基金资助项目(61672032);;安徽省科技重大专项(18030901018);
摘 要:
为了提高负荷的分解及识别准确度,提出基于序列到点(sequence-to-point,简称Seq2point)和挤压与激励的残差网络(squeeze-and-excitation residual network,简称SERNet)的非侵入式负荷分解和识别方法.使用残差网络提取信息,引入注意力机制挤压和激励网络,对提取的信息进行自适应校准.通过全连接网络映射得到负荷分解结果,进而识别负荷.算例分析结果表明:与其他4种方法比较,该方法有更高的分解及识别准确度.
关 键 词:
非侵入式负荷分解
滑动窗口法
序列到点
残差学习
挤压和激励网络
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