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摘要
针对非侵入式负荷监测中特征近似的用电设备识别率不高的问题,以家庭用电负荷为研究对象,提出一种基于分数阶Hilbert变换的倒谱特征,利用分数阶Hilbert变换中阶数P选择的灵活性和提取信号细部特征的能力提取信号倒谱特征,有效增大特征数据的区分度。首先对采集的信号作分数阶Hilbert变换,将原信号映射到分数空间;然后通过计算类内和类间距离,结合PSO算法对阶数进行寻优;最后计算得到最优阶数下的倒谱特征并将其作为多分类SVM的输入向量,不同用电设备种类作为SVM的输出。实验结果表明,在负荷特征相近的场景下,所提出的方法可实现较好的分类效果,有效提高了负荷识别的准确率。
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