[发明专利]一种基于改进遗传神经网络的物联表电力负荷识别方法在审
| 申请号： | 202211269507.8 | 申请日： | 2022-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN115622034A | 公开（公告）日： | 2023-01-17 |
| 发明（设计）人： | 宗海乐;左勇;林乃奇;朱若兰;潘植鑫;沈石雨;李昊一;钟文豪;戴鹏翔;王钰;杨宝童 | 申请（专利权）人： | 安徽南瑞中天电力电子有限公司 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;H02J13/00;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12 |
| 代理公司： | 合肥市泽信专利代理事务所(普通合伙) 34144 | 代理人： | 潘飞 |
| 地址： | 230088 安徽省合肥市高新*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明属于电力设备领域，具体涉及一种基于改进遗传神经网络的物联表电力负荷识别方法、系统；以及采用该方法的负荷识别装置。S1：通过物联表计量芯获取典型电器运行的电力数据；并归一化得到训练集和测试集。S2：基于BP神经网络构建一个基于物联表采样数据的电力用户负荷识别的网络模型。S3：设计一个基于改进遗传算法的参数优化模型。S4：采用实数编码的方式对识别网络模型的初始权值和阈值进行编码，然后作为初始种群输入到参数优化模型进行迭代优化。S5：对权值优化后的识别网络模型进行训练。S6：实时获取物联表采集的电压和电流数据，归一化后输入到识别网络模型中进行负荷识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 遗传 神经网络 物联表 电力 负荷 识别 方法 | ||
【主权项】：
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