[发明专利]一种基于改进CNN的非侵入式负荷辨识方法在审
| 申请号： | 202111214514.3 | 申请日： | 2021-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN113989065A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 卞海红;孙鑫;徐懂理;裔传仁;钱俊杰 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764 |
| 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CNN的非侵入式负荷辨识方法，包括以下步骤：步骤S01：通过监测电力用户的入口处电流，采集用户的总负荷运行数据；步骤S02：提取负荷的暂态电流数据；步骤S03：用提取得到的暂态电流数据绘制电流波形图像并转为像素矩阵；步骤S04：对网络参数进行训练；步骤S05：使用卷积神经网络CNN进行分类；步骤S06：使用测试集数据对训练好的CNN进行验证，通过分类结果与测试集的标签计算负荷的辨识率。本发明提出一种基于改进CNN模型的负荷辨识方法通过采集特性相似的家用负荷运行数据，选取负荷投入时的暂态变化过程为负荷特征，结合卷积神经网络方法实现特征相似负荷的辨识，从而提高居民侧负荷辨识的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 cnn 侵入 负荷 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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