| 注册
首页|期刊导航|河北科技大学学报|基于CNN与K-means聚类的非侵入式电器负荷识别方法

基于CNN与K-means聚类的非侵入式电器负荷识别方法

李争 王泽 冯威 安国庆 王强 陈贺

河北科技大学学报2022,Vol.43Issue(4):365-373,9.
河北科技大学学报2022,Vol.43Issue(4):365-373,9.DOI:10.7535/hbkd.2022yx04004

基于CNN与K-means聚类的非侵入式电器负荷识别方法

Non-intrusive electrical appliance load identification method based on CNN and K-means clustering

李争 1王泽 1冯威 1安国庆 1王强 2陈贺2

作者信息

  • 1. 河北科技大学电气工程学院,河北石家庄 050018
  • 2. 河北省智能配用电装备产业技术研究院(石家庄科林电气股份有限公司),河北石家庄 050222
  • 折叠

摘要

关键词

电气测量技术及其仪器仪表/非侵入式负荷监测/卷积神经网络/K-means聚类/CUSUM边沿检测

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

李争,王泽,冯威,安国庆,王强,陈贺..基于CNN与K-means聚类的非侵入式电器负荷识别方法[J].河北科技大学学报,2022,43(4):365-373,9.

基金项目

河北省重点研发计划项目(20311801D) (20311801D)

河北省高层次人才资助项目(A201905008) (A201905008)

河北科技大学学报

OA北大核心CSTPCD

1008-1542

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文