【摘 要】
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基于一维卷积神经网络的非侵入式负荷分解存在负荷分解准确率不高的问题。本文提出一种基于深度学习提高用电设备特征提取有效性及负荷分解精度的卷积神经网络模型。首先,利
【机 构】
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广西电网有限责任公司信息中心,广西大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51767001)
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基于一维卷积神经网络的非侵入式负荷分解存在负荷分解准确率不高的问题。本文提出一种基于深度学习提高用电设备特征提取有效性及负荷分解精度的卷积神经网络模型。首先,利用一维卷积神经网络对时间序列有良好的特征提取能力构建负荷分解的特征预处理模块;其次,利用自注意力机制从预处理特征中选取与当前时刻相关性高的信息,突出高相关数据的权重实现对特征序列的重点关注,从而提升一维卷积神经网络的特征提取能力;最后,基于公开数据集UKDALE将本文所提算法与其他文献算法作对比分析。算例分析结果表明:采用本文算法的负荷分解结果均优
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