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基于暂态电流的S变换与(2D)~2PCA的负荷识别  
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【英文篇名】 Load Identification Based on S-Transform and(2D)~2PCA of Transient Current
【下载频次】 ★★
【作者】 吕卫; 蔡志强; 褚晶辉;
【英文作者】 Lü Wei; Cai Zhiqiang; Chu Jinghui; School of Electrical and Information Engineering; Tianjin University;
【作者单位】 天津大学电气自动化与信息工程学院;
【文献出处】 激光与光电子学进展 , Laser & Optoelectronics Progress, 编辑部邮箱 2018年 08期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 信号处理; 暂态电流; S变换; 双向二维主成分分析; 模式识别;
【英文关键词】 signal processing; transient current; S-transform; bidirectional two-dimensional principal component analysis; pattern recognition;
【摘要】 针对用户家中电器负荷识别分解问题提出了一种新的特征提取方法。对总线电流进行小波滤波处理,并根据周期差分的方法除去负荷暂态电流的背景电流,获取负荷投切后的暂态电流信号。对负荷的暂态电流进行S变换获取幅值谐波矩阵,并使用双向二维主成分分析[(2D)2PCA]对暂态电流的幅值谐波矩阵从行和列方向进行压缩以提取特征。使用支持向量机对样本特征集进行分类。对BLUED电力数据集的6种家用负荷进行识别,平均识别率为99.24%,最高达到100%。该方法与其他特征提取方法相比,对电气特性相似的负荷具有更高的识别率。
【英文摘要】 For identification and decomposition of domestic appliance load,a new feature extraction method is proposed in this paper.First,we adopt wavelet filtering processing on the bus current and remove the background current from the load transient current by periodic difference.Then S-transform is used for the transient current after load switching to obtain an amplitude harmonic matrix.The matrix is dimensionally reduced and the corresponding features are extracted in the row and column directions by the bidire...
【基金】 国家自然科学基金(61271069)
【更新日期】 2018-09-14
【分类号】 TM73;TP311.13
【正文快照】 1引言 非侵入式负荷监测(NILM)技术通过对家庭用户电力入口总线的电力监测,实现家用工作电器的负荷分解,是近几年智能微网能源系统研究的热点[1]。NILM本质是一个分类问题,对负荷的在线识别分类可以得知负荷运行的详细情况,进一步了解用户在该段时间内使用的各个电器的电能消?

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