【摘 要】
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非侵入式负荷监测是负荷监测领域的发展趋势,随着用电负荷数量和类型的迅速增加,提取可辨识的负荷特征并建立可靠的分类模型是提升负荷识别效果的重要途径.而将原始电能数据
【机 构】
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清华大学精密仪器系精密测试技术及仪器国家重点实验室 北京100084
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非侵入式负荷监测是负荷监测领域的发展趋势,随着用电负荷数量和类型的迅速增加,提取可辨识的负荷特征并建立可靠的分类模型是提升负荷识别效果的重要途径.而将原始电能数据上传至云端集中计算会占用大量网络带宽和服务器计算资源.本文提出一种颜色编码负荷标识构建方法,并依托边缘计算架构合理分配计算任务,根据边缘端和云端计算资源分别部署合适的深度学习模型进行负荷识别,实现边缘端和云端计算资源的充分利用,并降低网络带宽需求.针对公共数据集的实验结果表明,本文边缘-云协作负荷识别正确率超过当前最优方法,边缘端独立负荷识别方法在资源受限的条件下正确率超过91％,对提高居民家庭用电的能效性和减少能源浪费具有重要意义.
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