【摘 要】
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针对传统人工智能负荷辨识算法网络参数规模庞大、计算复杂度高、辨识准确率不足的局限性,提出一种多维数据融合可视化方法,融合负荷的电压、原始电流和电压-无功电流轨迹信息,生成尺寸更小、区分度更高的真彩可视化图像,作为人工神经网络的输入数据.实验结果表明:在采用真彩可视化图像后,仅用不到传统算法1%规模的人工神经网络和计算量,就可以在PLAID(即插即用设备标识)数据集上达到96.63%的负荷辨识准确率
【机 构】
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中南民族大学电子信息工程学院,湖北武汉430074;中南民族大学智能无线通信湖北省重点实验室,湖北武汉430074;中南民族大学电子信息工程学院,湖北武汉430074;武汉大学电子信息学院,湖北武汉4
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针对传统人工智能负荷辨识算法网络参数规模庞大、计算复杂度高、辨识准确率不足的局限性,提出一种多维数据融合可视化方法,融合负荷的电压、原始电流和电压-无功电流轨迹信息,生成尺寸更小、区分度更高的真彩可视化图像,作为人工神经网络的输入数据.实验结果表明:在采用真彩可视化图像后,仅用不到传统算法1%规模的人工神经网络和计算量,就可以在PLAID(即插即用设备标识)数据集上达到96.63%的负荷辨识准确率、在WHITED(全球家庭和工业瞬态能量)数据集上达到99.05%的负荷辨识准确率.
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