基于VMD-LSTM的非侵入式負荷識別方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>4485 K
標簽： 變分模態(tài)分解 智能電網(wǎng) LSTM
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文檔介紹：非侵入式負荷識別（Non-Intrusive Load Monitoring,， NILM）技術(shù)僅基于家庭電源總?cè)肟谔幍碾娏?、電壓信息,，獲得室內(nèi)電器設備的電氣信息,。提高負荷識別的精度,，對于優(yōu)化能源結(jié)構(gòu),、提高電能利用效率,、降低能耗,、節(jié)約資源具有重要意義。首先應用變分模態(tài)分解（Variational Mode Decomposition,， VMD）對歸一化的電流信號分解為K個IMF分量,，再估計各個分量與歸一化電流信號的相關(guān)系數(shù)，挑選相關(guān)系數(shù)最大的兩個分量作為負荷特征,，輸入訓練好的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡進行識別,。算例測試結(jié)果表明，該方法在公開數(shù)據(jù)集PLAID上的識別率高達99%,，在實驗室采集的數(shù)據(jù)集上的識別率為96.6%,，證實了所提出方法對提升負荷識別精度有顯著效果。
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