【摘 要】
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对当前非侵入式负荷监测(NILM)方法对低功率用电设备的辨识准确率不足的问题,提出了一种改进的方法。该方法以改进FCM初始聚类中心为基础,除了采用有功功率特征外,并选取基波
【基金项目】
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贵州省科学技术基金(黔科合基础[2019]1100)
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对当前非侵入式负荷监测(NILM)方法对低功率用电设备的辨识准确率不足的问题,提出了一种改进的方法。该方法以改进FCM初始聚类中心为基础,除了采用有功功率特征外,并选取基波功率因数和电压—电流三次谐波含量差作为新特征,引入灰狼算法(GWO)和单纯形法(SF)对聚类过程进行优化,通过模糊聚类来确定负荷的种类数,实现对负荷的识别。实验结果表明,随着负荷种类的增加,该方法在不同场景下具有良好的鲁棒性和较高的准确率。
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