[发明专利]基于AdaBoost特征提取和RNN模型的非侵入式负荷辨识方法在审
| 申请号： | 202011460508.1 | 申请日： | 2020-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN112580471A | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 李超;李林灿;杨秦敏;陈小飞;张志祥;孙通;李佩;吕华;邵懂;徐石;江岚;相涛 | 申请（专利权）人： | 浙江大学;杭州电力设备制造有限公司临安恒信成套电气制造分公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于AdaBoost特征提取和深度学习RNN模型的非侵入式负荷识别方法，采用基于自适应变点寻优算法的负荷检测机制对负荷事件进行检测。当检测到负荷事件时，提取电器的负荷特征并存入MySQL数据库中，建立负荷特征库。设计适用于非侵入式负荷识别的RNN网络，通过RNN网络得到负荷特征识别结果，计算针对单个电器的识别准确率和N个电器组合时的识别准确率。最后改变RNN模型的参数，比较不同设置下的负荷辨识准确率，通过调整网络参数实现最佳网络性能。本发明解决了在非侵入式负荷监测中家用电器识别准确率不高，多种电器设备组合和小功率电器难以正确识别的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 adaboost 特征 提取 rnn 模型 侵入 负荷 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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