基于單分類結(jié)合模糊寬度學(xué)習(xí)的負(fù)荷辨識(shí)方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：766 K
標(biāo)簽： 非侵入式負(fù)荷辨識(shí) 電流穩(wěn)態(tài)特征 模糊寬度學(xué)習(xí)
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文檔介紹：非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)是智能用電的關(guān)鍵技術(shù),，有助于加強(qiáng)負(fù)荷側(cè)管理,，提高用電效率。隨著電力負(fù)荷類型和數(shù)量的迅速增加,，當(dāng)模型中接入訓(xùn)練樣本之外的未知電器時(shí)會(huì)導(dǎo)致模型誤判,，降低負(fù)荷識(shí)別的準(zhǔn)確性。為了提高負(fù)荷識(shí)別模型的穩(wěn)定性以及識(shí)別精度,，提出一種單分類結(jié)合模糊寬度學(xué)習(xí)的電力負(fù)荷識(shí)別方法,。首先，構(gòu)建負(fù)荷特征庫(kù)實(shí)現(xiàn)多負(fù)荷識(shí)別,；然后,，通過單分類K近鄰方法進(jìn)行樣本篩選，排除未知電器的干擾,；最后,，提出一種基于模糊寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的負(fù)荷識(shí)別方法解決識(shí)別模型復(fù)雜度高、識(shí)別速率慢的問題,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，所提出的算法能夠快速有效地識(shí)別電力負(fù)荷。
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