负荷识别是诊断用户用电情况的重要方法,在监测、预警和故障诊断等方面有着重要的意义。针对传统特征提取方法容易出现负荷信息丢失的问题,采用变分模态分解(VMD)算法,将方差贡献率最大的本征模态分量(IMF)对应的能量熵作为特征,结合卷积神经网络(CNN)模型完成负荷识别。实验结果表明:此负荷识别方法识别效果良好,识别率为95.9459%,为电力部门开展相关研究提供了可靠的依据。
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