【摘 要】
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针对当前非侵入式负荷监测方法对低功率的家用负荷识别准确率较低的问题,提出了使用遗传算法改进支持向量机的负荷识别方法。该方法以改进的支持向量机为基础,除采用有功和无
【机 构】
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贵州大学电气工程学院,大唐鲁北发电有限责任公司
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针对当前非侵入式负荷监测方法对低功率的家用负荷识别准确率较低的问题,提出了使用遗传算法改进支持向量机的负荷识别方法。该方法以改进的支持向量机为基础,除采用有功和无功功率作为特征外,还采用基波功率因数和电压–电流三次谐波含量差作为负荷识别的新特征,引入遗传算法来对分类过程进行优化,进而实现对家用负荷的分解。实验结果表明:随着监测的家用负荷种类的增加,监测负荷数据量剧增,该方法在大数据场景下具有良好的鲁棒性和准确性。
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