[发明专利]一种非侵入式用电负荷识别方法有效
| 申请号： | 201810187521.0 | 申请日： | 2018-03-07 |
| 公开（公告）号： | CN108429254B | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 徐琳;丁理杰;张华;李训;杨华 | 申请（专利权）人： | 国网四川省电力公司电力科学研究院;国家电网公司 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00 |
| 代理公司： | 51220 成都行之专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 王记明 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种非侵入式用电负荷识别方法，所述方法包括：在用户总的进线端安装硬件设备测量，采集用户总线上电气负荷特征数据；基于电气负荷特征数据中的有功功率数据，应用CUSUM算法进行设备的投切辨识，并记录投切事件；基于电气负荷特征数据中的电流谐波数据，获得设备的负荷特征数据；基于电流谐波数据，应用正则化rbf神经网络进行负荷设备识别；实现了本申请中的居民用户负荷识别方法所需安装采集终端数量少、安装简便、维护简单的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 电气负荷 特征数据 电流谐波 非侵入式 用电负荷 投切 有功功率数据 安装硬件 采集终端 负荷设备 负荷识别 负荷特征 获得设备 技术效果 居民用户 设备测量 用户总线 进线端 正则化 辨识 应用 采集 记录 申请 维护 | ||
【主权项】：
1.一种非侵入式用电负荷识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n在用户总的进线端安装硬件设备测量，采集用户总线上电气负荷特征数据；/n基于电气负荷特征数据中的有功功率数据，应用CUSUM算法进行设备的投切辨识，并记录投切事件；/n基于电气负荷特征数据中的电流谐波数据，获得设备的负荷特征数据；/n基于电流谐波数据，应用正则化rbf神经网络进行负荷设备识别，具体包括：/n对电流谐波数据进行正则化rbf神经网络训练；/n应用正则化RBF神经网络训练出来的模型进行负荷设备识别，具体包括：/n已知电流谐波特征数据为Y,识别该负荷的设备；/n步骤1：Y为输入层数据，将Y映射到隐含层每个中心点，隐含层的中心点为训练集中所有谐波数据，隐含层第j个节点为
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