【摘 要】
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电力负荷识别是需求侧管理的重要环节,为解决传统侵入式负荷监测高成本、不易安装维护的问题,以非侵入式负荷监测为背景研究电力负荷识别算法。从负荷特性出发,针对各电力负
【基金项目】
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国家自然科学基金(51777193)资助项目
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电力负荷识别是需求侧管理的重要环节,为解决传统侵入式负荷监测高成本、不易安装维护的问题,以非侵入式负荷监测为背景研究电力负荷识别算法。从负荷特性出发,针对各电力负荷的暂态及稳态电气特性,提取并建立负荷特征标签。然后,采用极限学习机(ELM)神经网络模型,将输入特征非线性地映射到输入层,实现快速收敛至全局最优点。采用基于累积和(CUSUM)的双边事件检测方法,实现快速准确地检测出负荷投切事件,实时触发负荷识别。最终,以4种常用电力负荷进行实验,结果表明,所提出的负荷识别算法可准确识别出负荷类型,运算效率高,
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