基于混合特征图的非侵入式负荷监测算法

作者：梁浚杰; 杨舒惠; 鲍海波^*; 莫江婷; 李江伟; 郭小璇

来源：广西大学学报(自然科学版), 2023, 48(01): 132-139.

DOI：10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2023.0132

• 非侵入式负荷监测
• 混合特征图
• 电压-电流轨迹
• LeNet卷积神经网络

针对目前的非侵入式负荷监测算法所需运算成本高、难以实用推广的现状，提出一种低运算成本的基于混合特征图的非侵入式负荷监测算法。首先，提取设备的功率特征和稳态电压-电流轨迹图特征，将设备功率特征进行维数变换后与电压-电流轨迹特征图组合，得到设备混合特征图。该特征图以小尺寸灰度图为载体，减小了硬件存储与模型算力的成本。然后，基于LeNet卷积神经网络建立设备辨识模型，以混合特征图为输入，实现对设备种类的辨识。最后，使用PLAID数据集对所提算法的结果准确性与计算性能进行测试。结果表明：所提算法的设备辨识准确率可达92.7%,与辨识准确率相差小于1%的同类算法相比，在算法参数量和运算量方面减少了99%,能有效减少NILM的运算成本。

• 单位
  广西电网有限责任公司; 广西大学; 广西电网有限责任公司电力科学研究院