【摘 要】
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非侵入式负荷识别是开展智能用电的重要环节,基于事件检测和特征提取分类的研究方法是非侵入式负荷识别的一种重要方法。基于开源数据集提取了电器的暂态与稳态特征量,以及电
【机 构】
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国网湖北省电力有限公司; 国网湖北省电力有限公司武汉供电公司; 国网黄石供电公司;
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非侵入式负荷识别是开展智能用电的重要环节,基于事件检测和特征提取分类的研究方法是非侵入式负荷识别的一种重要方法。基于开源数据集提取了电器的暂态与稳态特征量,以及电器事件时间概率分布,采用了支持向量机和K最邻近分类器对电器特征进行分类。为了改进分类器区分特征相近的电器的准确度,增加了分类器后验概率输出,提出了结合支持向量机和K最邻近的改进分类器,同时利用提取的电器事件时间概率分布进行辅助判断,得到最终的电器分类结果。在测试中,改进分类器的分类准确度有了很大提高。
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