[发明专利]一种基于改进kNN算法的非侵入式负荷辨识方法在审
| 申请号： | 202111201436.3 | 申请日： | 2021-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN114004285A | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 王新迪;卞海红;潘柯言;王新策;房可 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京源古知识产权代理事务所(普通合伙) 32300 | 代理人： | 马晓辉 |
| 地址： | 211167 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于改进kNN算法的非侵入式负荷辨识方法，包括以下步骤：步骤S01：选择V‑I轨迹作为负荷特征，提取轨迹特征，在提取轨迹特征中增加幅值特征；步骤S02：改进KNN算法，在KNN算法中为训练样本分配不同的权重，增加少数类样本在分类判决时的表决权，步骤S03：在步骤S01提取了二值V‑I轨迹和幅值两种负荷特征，引入综合相似度概念，利用步骤S02改进的KNN算法，将两种负荷特征相结合，确定待测样本的类别对负荷进行辨识。本发明在数据集不平衡的情况下，通过增加权重的方式，提高与多数类具有相似V‑I轨迹形状的少数类样本的识别准确率，提高了前端电路拓扑相同但功率等级不同的两类用电设备的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 knn 算法 侵入 负荷 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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