检索结果-南通市图书馆

检索条件"主题词=双色V-I图像"

共 1 条记录，以下是1-10 订阅

全选清除本页清除全部题录导出标记到"检索档案"

详细简洁

排序：

非侵入式家用负荷监测算法研究

非侵入式家用负荷监测算法研究

引用

作者：罗卿湖南大学

学位级别：硕士

为有利电力部门的统筹规划和电力用户的优化用电,未来智能电网尤其能源互联网领域要求电网与用户之间能够实现良好的信息和行为双向互动,这就要求智能电表首先具有对电力负荷进行分项计量的能力,目前大多通过非侵入式负荷监测实现。负... 详细信息

为有利电力部门的统筹规划和电力用户的优化用电,未来智能电网尤其能源互联网领域要求电网与用户之间能够实现良好的信息和行为双向互动,这就要求智能电表首先具有对电力负荷进行分项计量的能力,目前大多通过非侵入式负荷监测实现。负荷特征的选取和识别算法是实现非侵入式负荷监测的关键环节,其中负荷特征的选取对负荷识别的准确性起着至关重要的作用。负荷特征的人工选取容易造成特征不足使识别准确率下降的问题,而当负荷种类较多时,需要选取的特征也较多,容易存在特征重复、难以实现特征优化的问题。此外,算法能否对新增类别负荷仍具有一定的泛化识别能力也是实现非侵入式负荷监测实用化的一大难题。本文针对上述问题进行了以下研究:首先,本文研究了电压-电流轨迹特征量化和二值v-i图像的生成原理及在稳态特征表征上的不足之处。在此基础上,提出了一种基于双色v-i图像和Siamese CNN的非侵入式家用负荷监测算法。然后,本文提出了非侵入式双色v-i图像生成算法。研究了其中的事件检测算法和事件负荷的差分电流、平均电压的提取方法。针对二值v-i图像因无法反映负荷的容感性和相对功率大小而导致识别算法对v-i轨迹形状相似负荷之间的识别效果较差的问题,本文创新性地提出一种双色v-i图像生成算法,通过增加图像颜色变化和颜色深浅信息分别引入负荷的容感性和相对功率大小来改善这一问题。随后,本文提出了基于Siamese CNN的v-i图像特征选取与识别算法流程。为了对v-i图像进行负荷特征的优化选取和负荷识别,同时使算法对新增负荷类别具有一定的泛化能力。利用Siamese CNN对v-i图像进行特征选取并实现负荷识别,通过Siamese CNN将特征提取和负荷识别整合在一起,通过训练不断优化特征向量以达到最优的识别效果,可以有效地避免特征不足和特征重复的问题,同时使算法对新增负荷类别具有一定的泛化能力。最后,本文基于Keras深度学习框架搭建Siamese CNN模型,在公开数据集UK＿DALE和WHiTED上分别测试了基于二值v-i图像和Siamese CNN的非侵入式家用负荷监测算法以及基于双色v-i图像和Siamese CNN的非侵入式家用负荷监测算法并对测试结果进行了分析和对比,结果表明利用双色v-i图像进行负荷识别能够有效地解决二值v-i图像因无法反映负荷的容感性和相对功率大小而导致算法对v-i轨迹形状相似负荷之间的识别效果较差的问题;同时测试并分析了算法对新增类别负荷的泛化能力,结果表明算法对新增负荷具有很好的泛化能力且这种泛化能力在新增负荷种类较多时仍具有较好的稳定性。

关键词：非侵入式家用负荷监测 Siamese CNN 二值v-i图像双色v-i图像泛化能力

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

全选清除本页清除全部题录导出标记到“检索档案”

共1页 << < 1 > >>

回到顶部

执行限定条件

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：