【摘 要】
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负荷监测是用电管理的重要手段之一,非侵入式负荷监测是通过事件检测技术和负荷识别技术对建筑外部总线数据分析建筑内部的用电器使用情况,为电力用户和管理人员提供设备级能耗信息,有助于减少能源浪费。现有的事件检测和识别在负荷监测过程中相对独立,事件检测依赖于先验知识,缺乏场景适应能力,负荷识别技术依赖于负荷特征库的建立与完善,将事件检测和负荷识别过程统一到一起可以更好地解决NILM任务。此外,随着监测设备
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负荷监测是用电管理的重要手段之一,非侵入式负荷监测是通过事件检测技术和负荷识别技术对建筑外部总线数据分析建筑内部的用电器使用情况,为电力用户和管理人员提供设备级能耗信息,有助于减少能源浪费。现有的事件检测和识别在负荷监测过程中相对独立,事件检测依赖于先验知识,缺乏场景适应能力,负荷识别技术依赖于负荷特征库的建立与完善,将事件检测和负荷识别过程统一到一起可以更好地解决NILM任务。此外,随着监测设备采样频率不断提高,高频采样数据保留了更多的负荷数据细节,对于低频数据中存在的相似事件误识别,高频数据可以很好地进行区分,因此研究基于高频数据的非侵入式负荷监测方法能够进一步提高负荷识别准确度。本文基于公开数据集REDD和UKDALE开展研究,主要工作及成果如下:（1）本文对公开数据集进行了大量的精细化数据标注,其中包含低频数据标注以及高频数据标注,针对高频数据标注的需要设计了辅助标注工具。（2）本文提出基于YOLO的多目标负荷识别方法,在低频总线负荷数据上进行事件起止位置的定位和识别,在公开数据集REDD、UKDALE数据集上进行验证,结果表明,本文算法在检测孤立事件、困难事件方面具有优势,事件识别召回率最高可达0.991。（3）本文分析高频负荷数据的特征,提出了基于高频数据的负荷识别方法,以及基于电流波形模板的后处理方法。在REDD高频数据集上验证算法性能,结果表明,本文算法可以有效减少相似事件的误报,提升事件识别精度,事件识别的精度和F1值分别在0.85以上和0.91以上。
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