10.3969/j.issn.1000-386x.2021.09.009
基于分组空洞残差网络的非侵入式负荷分解
针对当前深度学习在非侵入式负荷分解应用中准确率低、易梯度消失、对使用频率较低的电器分解误差大等问题,提出一种分组空洞残差网络.进行滑动处理增加样本数量后,一方面基于残差网络提取深层负荷特征,降低网络优化难度,解决梯度消失问题;另一方面通过空洞卷积增大感受野,捕获更多数据,解决长时序数据较难学习的问题.实验结果表明,该模型比现有方法分解准确率更高,对使用频率较低的电器分解鲁棒性更好,对实现准确非侵入负荷分解有重要意义.
负荷分解;深度残差网络;分组卷积;空洞卷积
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TP3(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目;国家电网公司科技项目
2021-09-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
53-59