【摘 要】
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为保障安全的船载用电环境,实现合理的用电配置与管理,在船载电力布局中引入非侵入式电力负荷监测.提出了一种融合高斯混合模型(GMM)与支持向量机(SVM)的电器类型识别算法.该方法利用暂态事件检测所提取的有效负荷特征,建立具有较好统计分布能力的GMM模型和具有较好泛化能力的SVM模型.对两种算法的概率分布进行融合生成最终识别结果.实验结果表明,相对单独应用SVM模型,本文所用方法在准确率和稳定性方面均有一定程度的提升,且实现复杂度低,具有良好的实用价值.
【机 构】
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中国海洋大学信息科学与工程学院,山东 青岛 266100;青岛海洋科学与技术试点国家实验室,山东 青岛 266237
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为保障安全的船载用电环境,实现合理的用电配置与管理,在船载电力布局中引入非侵入式电力负荷监测.提出了一种融合高斯混合模型(GMM)与支持向量机(SVM)的电器类型识别算法.该方法利用暂态事件检测所提取的有效负荷特征,建立具有较好统计分布能力的GMM模型和具有较好泛化能力的SVM模型.对两种算法的概率分布进行融合生成最终识别结果.实验结果表明,相对单独应用SVM模型,本文所用方法在准确率和稳定性方面均有一定程度的提升,且实现复杂度低,具有良好的实用价值.
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