【摘 要】
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为减少居民生活用电浪费现象，非侵入式负荷监测技术显示出其重要性。基于事件检测的情况下，该文提出一种基于卷积神经网络耦合双向长短时记忆神经网络（convolutionalneuralnetworksandBi-directionallong short-term memory,CNN-BiLSTM）与动态时间规划（dynamic time warping,DTW）的非侵入式住宅负荷监测方法。首先通过
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51977127）； 上海市科学技术委员会项目（19020500800）； 上海市人才发展资金（2018004）～～；
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为减少居民生活用电浪费现象，非侵入式负荷监测技术显示出其重要性。基于事件检测的情况下，该文提出一种基于卷积神经网络耦合双向长短时记忆神经网络（convolutionalneuralnetworksandBi-directionallong short-term memory,CNN-BiLSTM）与动态时间规划（dynamic time warping,DTW）的非侵入式住宅负荷监测方法。首先通过概率质量函数计量负荷的运行状态信息，提取出稳态运行时的U-I特性曲线图；然后将图片归一化为统一格式的灰度图，利用卷积神经网络提取出特征向量作为负荷印记；将其输入至双向长短时记忆神经网络中进行辨识，并利用动态时间规划算法优化辨识结果，实现高精度的负荷辨识。最后，利用PLAID公开数据集对于所提算法进行仿真验证，实验证明所选负荷印记具有良好的辨识性能，辨识算法相比对比算法具有更高的信度与准确率。
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