【摘 要】
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为了实时远程地监测负荷运转状态和识别负荷种类,设计了一种非侵入式负荷监测系统,并研究基于PCA和kNN的负荷识别算法。在电力供给入口端,通过在负荷回路中串联康铜电阻采样
【机 构】
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武汉大学电子信息学院,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家测绘地理信息公益性行业科研专项项目(201412015)
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为了实时远程地监测负荷运转状态和识别负荷种类,设计了一种非侵入式负荷监测系统,并研究基于PCA和kNN的负荷识别算法。在电力供给入口端,通过在负荷回路中串联康铜电阻采样工作电流,通过电阻分压网络采样工作电压,并计算负荷的实时有功功率,以1 Hz频率向云服务器发送功率信息。在云服务器端,通过PCA对功率值序列进行特征提取和降维,通过kNN对当前接入的负荷进行归类,用户可以通过终端设备访问负荷监控界面。在实验中,将系统安装于墙壁插座上,对8类家用负荷进行监控和识别,多次实验结果显示负荷平均识别率达到98%以上,验证了该方案的准确性和可行性。
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