基于LMD和模型匹配的家电负荷识别算法

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家电负荷识别是智能用电的重要环节,传统侵入式负荷监测具有成本高、安装维护复杂的缺点,因此以非侵入式负荷监测为基础研究家电负荷识别算法。结合系统辨识的基本原理和方法,以稳态电流、稳态电压为特征,提出一种基于局部平均分解(LMD)和模型匹配的家电负荷识别算法。通过预先获取用电网络中各负荷的稳态数据,构建线性和非线性模型库。利用LMD算法将混合信号分解为单个负荷的用电数据,通过预筛选确定分离数据所属模型库,根据模型匹配原则进行负荷识别。仿真结果表明,所提算法可以准确识别出各负荷的运行状态,运算效率高,并能有效应对用电网络中有新负荷加入的情况。
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