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摘要
非侵入式负荷识别技术因其具有诸多优势，成为目前负荷运行状态监测的主流方法。通常可将其分为基于稳态特征的负荷识别和基于暂态特征的负荷识别。考虑相邻稳态过程和暂态过程之间的负荷运行状态开关逻辑，该文构建了时序校核模型和策略，以此排除不可信的结果以提高识别精度。首先，分别采用离散粒子群优化算法和动态时间规整进行基于稳态特征和暂态特征的负荷识别；然后，基于概率评价选取多个识别结果构建负荷识别结果候选集，联立多个连续的稳态和暂态过程的候选集，基于维特比算法构建时序识别结果的概率序列和评价方法，并进行优选以确定最终的识别结果；最后，分别在仿真数据集和实测数据集上对该方法进行验证分析。实验结果表明，该方法能有效提高整体的负荷识别精度，并明显改善大功率负荷的识别效果，同时保持小功率负荷的识别准确率。
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