【摘 要】
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非侵入式家用负荷识别可实现电能管理、能源监测等电能质量分析,具有低成本、易实施诸多优点。针对实测家用电器稳定运行数据存在噪声干扰,导致大量V-I图数据不可用问题,提出
【基金项目】
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四川省科技厅重大人工智能专项项目(2018GZDZX0043)
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非侵入式家用负荷识别可实现电能管理、能源监测等电能质量分析,具有低成本、易实施诸多优点。针对实测家用电器稳定运行数据存在噪声干扰,导致大量V-I图数据不可用问题,提出一种V-I图数据筛选算法,筛选表征家用电器的二维V-I特征图数据,并改进深度学习网络,利用迁移学习,实现更好的家用电器识别效果。实验结果表明:数据筛选后不仅提高了电器识别的准确度,又加快了算法的收敛速度。
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