【摘 要】
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针对现有非侵入式居民用电负荷监测缺乏对独立负荷完整、全面的分解方法，导致用电信息的完整性得不到保证的不足，提出一种基于集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition， EEMD）和Pearson-PCA改进的盲源分离算法。利用EEMD对总功率信号分解，以消除经验模态在分解过程中易出现模态混叠的现象，并得到一系列固有模式函数（Intrinsic Mode
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（52067004）； 贵州省科学技术基金项目（[2019]1058，[2019]1128）；
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针对现有非侵入式居民用电负荷监测缺乏对独立负荷完整、全面的分解方法，导致用电信息的完整性得不到保证的不足，提出一种基于集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition， EEMD）和Pearson-PCA改进的盲源分离算法。利用EEMD对总功率信号分解，以消除经验模态在分解过程中易出现模态混叠的现象，并得到一系列固有模式函数（Intrinsic Mode Functions， IMF）。结合Pearson相关系数和主成分分析法（Principal Component Analysis， PCA），提出Pearson-PCA改进算法对IMF进行降维，剔除相关性较弱的IMF分量，以及估计源信号数目。运用快速独立分量分析（Fast Independent Component Analysis， FastICA）对降维后的IMF进行分解，计算得出源功率信号。将提出的改进算法应用于非侵入式居民用电负荷分解问题，采用能量分解数据集（Reference Energy Disaggregation Data， REDD）进行实验仿真。实验结果表明：在不同用电场景下，提出的改进算法均具有较好的分解效果。
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