【摘 要】
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随着智能电网的兴起和发展,非侵入式负荷监测技术目前尚存在特征量分析不够精细、特征量的信息未能充分使用、数据集依赖于国外等问题。对此,本文进行了一系列研究,针对当前特征量分析不够精细的问题,本文从多个角度对特征量进行挖掘,选择有效特征量实现用电设备的识别分解。针对当前算法对特征量信息使用不足的情况,本文引入了超状态,将超状态融入到分解算法中,最终取得了良好的应用效果。针对数据集的问题,本文构建了数据
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随着智能电网的兴起和发展,非侵入式负荷监测技术目前尚存在特征量分析不够精细、特征量的信息未能充分使用、数据集依赖于国外等问题。对此,本文进行了一系列研究,针对当前特征量分析不够精细的问题,本文从多个角度对特征量进行挖掘,选择有效特征量实现用电设备的识别分解。针对当前算法对特征量信息使用不足的情况,本文引入了超状态,将超状态融入到分解算法中,最终取得了良好的应用效果。针对数据集的问题,本文构建了数据采集平台,采集大量的负荷用电信息建立负荷用电数据集并将其用于本文方法的验证。本文的具体内容包括以下三个方面:（1）针对低频数据中部分电器存在功率、电流等特征重合等情况,论文从电器状态聚类、电器状态概率分布以及状态转移概率三个维度上进行非侵入式负荷分解方法的研究。首先,基于k-means聚类算法得到单电器聚类状态;然后根据历史用电数据得到多电器联合状态概率分布以及单电器的状态转移概率矩阵;最后基于上述电器特征和用户用电特征构建目标函数,实现负荷的精确分解。（2）针对小功率电器特征容易被大功率状态波动所覆盖的问题,论文采用高效的凝聚层次聚类算法对电器的状态进行细分,并利用滑动窗口提取电器超状态,实现对电器状态的细微刻画。构建超状态负荷分解模型,通过麻雀搜索算法进行负荷分解模型的求解。（3）论文搭建了负荷数据采集平台,通过高频用电信息采集器实现对用电信息的采集和存储,并进行了电器状态的标注。基于自制数据集和公开数据集,对论文算法进行了验证。
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