10.3969/j.issn.2095-2163.2021.10.021
基于MA-SVM的家用负荷非侵入式识别
针对其在负荷识别的过程中对功率相近以及低功率的家用负荷识别效果较差的问题.为了提高对家用负荷的辨识程度,在原来传统的功率特征作负荷特征外,再引进负荷的总谐波畸变率(THD)作为新的负荷特征.在传统的SVM的基础上通过利用PSO和MA分别进行算法上的优化,进而实现负荷分解.实验结果表明:采用MA-SVM算法优化比起PSO算法优化具有更好的准确性.
非侵入式负荷监测、总负荷谐波畸变率、支持向量机、粒子群算法、蜉蝣算法
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
贵州省科学技术基金项目
2022-04-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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