非侵入式负荷神经网络遗传算法模式识别下载

PIPI_333 2018-08-19 11:14:29
本文非侵入式负荷识别，提取特征，通过神经网络模式识别，混沌矩阵，遗传算法有效地识别出用电设别
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非侵入式负荷神经网络遗传算法模式识别
本文非侵入式负荷识别，提取特征，通过神经网络模式识别，混沌矩阵，遗传算法有效地识别出用电设别
电力系统内部电器的智能识别与负荷分解.pdf
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何为非侵入式负荷监测－技术路线
何为非侵入式负荷监测呢？它无非就是负荷识别、负荷分解、组合优化和隐马尔可夫以及目标检测等实现方式。
何为非侵入式负荷监测之组合优化
组合优化技术路线是不需要进行训练和测试，建立特征数据库后既可以直接对总负荷数据进行“分解”。组合优化的算法很多，所有能应用于整数规划的算法都是可以用的，常见的就是各种种群算法，以及他们的变体。也有听说要用神经网络做的，不过我还没见过，也没有研究，如果有这么干的同学，欢迎一起讨论。该技术路线核心在于2个部分：目标函数（适应度）和寻优算法。 研究者们在目标函数这里下了不少功夫，目标函数的目的就是将总负荷的有功功率分解成已有电器运行的有功功率，其他的参数都是辅助算法得到更精确结果。 最
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非侵入式负荷识别（NILM,non-intrusive load monitoring）领域的深度学习论文及代码实现，全网最全。
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