【摘 要】
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事件检测是非侵入式负荷监测与识别的重要环节。针对洗衣机运行时存在多事件无法识别的问题,本文提出了基于周期性多态洗衣机运行的混合事件检测算法,先采用CUSUM算法捕捉启停波形,引入shapeDTW算法对其中的周期性波形进行匹配识别,并将其从总负荷数据中剥离,避免周期性波形对其他电器事件检测的影响,该方法能具有很高的识别未知周期性波形的自适应能力。在多态洗衣机参与运行的情况下,投切各种特性负荷进行仿真分析、方法对比,该算法保证了特征提取的准确性,具有很高的检测精度,为事件检测算法的优化提供了借鉴意义。
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事件检测是非侵入式负荷监测与识别的重要环节。针对洗衣机运行时存在多事件无法识别的问题,本文提出了基于周期性多态洗衣机运行的混合事件检测算法,先采用CUSUM算法捕捉启停波形,引入shapeDTW算法对其中的周期性波形进行匹配识别,并将其从总负荷数据中剥离,避免周期性波形对其他电器事件检测的影响,该方法能具有很高的识别未知周期性波形的自适应能力。在多态洗衣机参与运行的情况下,投切各种特性负荷进行仿真分析、方法对比,该算法保证了特征提取的准确性,具有很高的检测精度,为事件检测算法的优化提供了借鉴意义。
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