【摘 要】
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非侵入式负荷分解是用户侧精细化能量管理的关键技术,为了提高算法分解准确率与模型训练速度,提出了一种基于双向GRNN与时间序列翻译模型的非侵入式负荷分解算法。使用局部注
【机 构】
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天津大学智能电网教育部重点实验室,天津市电力系统仿真控制重点实验室,国网河北省电力有限公司衡水供电分公司
【基金项目】
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国网河北省电力有限公司科技项目~~
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非侵入式负荷分解是用户侧精细化能量管理的关键技术,为了提高算法分解准确率与模型训练速度,提出了一种基于双向GRNN与时间序列翻译模型的非侵入式负荷分解算法。使用局部注意力机制对中间向量的传递过程进行了优化,在增加模型注意力的同时降低了算法的运算量。使用集束搜索算法使解码环节得到了更多的功率概率曲线,实现了分解准确率的提高。使用人工合成训练数据方法克服了数据集不平衡问题,提高了算法的稳定性。最后在REDD数据集上对文章所提算法进行了验证,与其他先进算法相比,所提出算法的准确率具有较大幅度提高,并且与基于LS
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