| 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 | |
| 文檔大小：4485 K | |
| 標簽： 變分模態(tài)分解 智能電網(wǎng) LSTM | |
| 所需積分：0分積分不夠怎么辦？ | |
| 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)肟谔幍碾娏鳌㈦妷盒畔ⅲ@得室內(nèi)電器設(shè)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(yīng)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(xùn)練好的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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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