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摘要
针对目前非侵入式负荷监测方法对负荷特征相近的电器识别准确率不高的问题，本文提出了一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的负荷识别方法。该方法除了采用传统的有功和无功作为特征外，还采用了基波功率因数和频域电流谐波幅值作为新特征，同时使用麻雀搜索算法对支持向量机的核心参数进行优化，建立负荷识别模型，实现对家用电器的有效监测。进而采用AMPds数据集对算法进行测试，通过对比分析，验证了本文所提方法的有效性。
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