文档名：基于FisherSVM特征选择的负荷辨识研究
摘要：针对当前非侵入式负荷辨识中不同设备特征选择上主观性、盲目性的问题,提出基于Fisher-SVM特征选择的非侵入式负荷辨识算法.首先,基于高频采样终端提取入户侧电流、电压原始数据,使用傅里叶变换对原始信号分解得有功、无功及谐波时间序列;其次,将负荷波形分为4个阶段并计算得到负荷波形暂稳态特征;然后,通过Fisher-SVM算法在不同分类器中对特征进行选择,得到最优分类特征子集,并利用Sigmoid函数对结果进行概率校准;最后,根据贝叶斯理论对各分类器进行融合从而实现对不同负荷的辨识.以3类台区831户实际用户进行算法测试.结果表明,该算法能够有效利用不同电器负荷印记的独特性,克服特征选择上的盲目性,提高负荷辨识能力.
作者：栾开宁 杨世海 黄艺璇 方凯杰 程含渺 黄时 Author：LUANKaining YANGShihai HUANGYixuan FANGKaijie CHENGHanmiao HUANGShi
作者单位：国网江苏省电力有限公司,江苏南京210028江苏智臻能源科技有限公司,江苏南京211111
刊名：电力科学与技术学报 ISTICPKU
Journal：JournalofElectricPowerScienceandTechnology
年，卷(期)：2023, 38(4)
分类号：TM933
关键词：非侵入式 负荷辨识 Fisher 支持向量机 特征提取
Keywords：non-intrusive loadmonitoring Fisher SVM featureextraction
机标分类号：TM714TP391TM93
在线出版日期：2023年11月22日
基金项目：国家重点研发计划基于Fisher-SVM特征选择的负荷辨识研究[
期刊论文] 电力科学与技术学报--2023, 38(4)栾开宁 杨世海 黄艺璇 方凯杰 程含渺 黄时针对当前非侵入式负荷辨识中不同设备特征选择上主观性、盲目性的问题,提出基于Fisher-SVM特征选择的非侵入式负荷辨识算法.首先,基于高频采样终端提取入户侧电流、电压原始数据,使用傅里叶变换对原始信号分解得有功、无功...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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