基于一维卷积神经网络的负荷分解方法OACSTPCD
Load decomposition method based on one-dimensional convolution neural network
非侵入式负荷监测因其成本低、隐私性高,具有良好的应用场景.负荷分解方法是非侵入式负荷监测的主要技术难点之一,为提高负荷分解的精度,提出一种基于一维卷积神经网络的负荷分解方法.该方法首先以滑动窗口读取总负荷时间序列生成输入序列,解决深度学习模型不能输入长序列的问题;接着,以序列扩展模块自动提取输入序列的特征并重构为扩展序列,扩展了输入序列的特征信息;最后,采用端到点结构构建特征提取模块,提取扩展序列特征输出负荷分解结果,其中,序列扩展模块和特征提取…查看全部>>
孙本亮;王宝珠;郭志涛
河北工业大学 电子信息工程学院,天津 300401河北工业大学 电子信息工程学院,天津 300401河北工业大学 电子信息工程学院,天津 300401
信息技术与安全科学
负荷分解一维卷积神经网络非侵入式负荷监测输入序列生成特征提取扩展序列重构
《现代电子技术》 2021 (19)
29-34,6
河北省自然科学基金资助(F2020202045)
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