【摘 要】
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非侵入式负荷识别采用单一负荷特征量识别时,准确率达不到要求;采用多负荷特征量识别则需大量数据,增大模型的复杂程度和识别计算量。对此,提出利用复现性指标和熵权区分度指
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51607110);上海市自然科学基金项目(14ZR1417600)
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非侵入式负荷识别采用单一负荷特征量识别时,准确率达不到要求;采用多负荷特征量识别则需大量数据,增大模型的复杂程度和识别计算量。对此,提出利用复现性指标和熵权区分度指标对负荷特征进行处理,进而优化数学模型,采用改进布谷鸟(CS)算法实现求解测量量与估计量之差最小化的识别问题。算例分析结果表明,采用优化模型进行负荷识别时,放大了各负荷特征间的差异,提高了负荷辨识率,同时改进后的CS算法提高了收敛速度和准确率。
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