【摘 要】
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针对用户家中电器负荷识别分解问题提出了一种新的特征提取方法。对总线电流进行小波滤波处理,并根据周期差分的方法除去负荷暂态电流的背景电流,获取负荷投切后的暂态电流信
【基金项目】
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国家自然科学基金(61271069)
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针对用户家中电器负荷识别分解问题提出了一种新的特征提取方法。对总线电流进行小波滤波处理,并根据周期差分的方法除去负荷暂态电流的背景电流,获取负荷投切后的暂态电流信号。对负荷的暂态电流进行S变换获取幅值谐波矩阵,并使用双向二维主成分分析[（2D）2PCA]对暂态电流的幅值谐波矩阵从行和列方向进行压缩以提取特征。使用支持向量机对样本特征集进行分类。对BLUED电力数据集的6种家用负荷进行识别,平均识别率为99.24%,最高达到100%。该方法与其他特征提取方法相比,对电气特性相似的负荷具有更高的识别率。
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