【摘 要】
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负荷识别是分析用户用电行为的主要工具之一。提高负荷识别的精度对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义。提出了一种基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法
【机 构】
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广东电网有限责任公司电网规划研究中心,浙江大学电气工程学院
【基金项目】
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广东电网有限责任公司电网规划研究中心研究项目(GDKJXM20184328)。
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负荷识别是分析用户用电行为的主要工具之一。提高负荷识别的精度对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义。提出了一种基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法。首先,从电器设备的基本属性出发,分析了电流、谐波、功率等数值特征以及电压-电流(V-I)轨迹图像特征对负荷识别的影响;其次,考虑了特征之间的互补性,分别采用主成分分析-神经网络(principal component analysis-back propagation,PCA-BP)算法和卷积神经网络算法将数值特征和图像特征以不同通道在高维空间进
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