【摘 要】
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提出了一种新型非侵入式负载监控(Non-Intrusive Load Monitoring,NILM)方法,该方法结合了设备使用模式(Appliance Usage Patterns,AUP)以提高主动负载识别和预测的性能。在
【机 构】
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广东电网有限责任公司电力科学研究院,广东电网有限责任公司
【基金项目】
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中国南方电网有限责任公司科技项目（GDKJXM20173037)
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提出了一种新型非侵入式负载监控(Non-Intrusive Load Monitoring,NILM)方法,该方法结合了设备使用模式(Appliance Usage Patterns,AUP)以提高主动负载识别和预测的性能。在第一阶段,使用基于频谱分解的标准NILM算法来学习给定AUP;利用所得AUP通过专门构建的模糊系统来获得设备的先验概率。AUP基于最近的设备活动/不活动和一天中的时间,给出了每个设备在当前时刻处于活动状态的可能性度量。因此,通过AUP确定的先验概率增加了NILM算法的有效负载识别精度
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