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基于概率稀疏自注意力模型的非侵入式负荷分解

陈俊 彭勇刚 凌家源 蔡田田 邓清唐

电网技术2022，Vol.46Issue(10)：3932-3939,8.
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电网技术2022，Vol.46Issue(10)：3932-3939,8.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2021.1713

基于概率稀疏自注意力模型的非侵入式负荷分解

Non-intrusive Load Disaggregation Based on Probabilistic Sparse Self-attention Model

陈俊 1彭勇刚 1凌家源 1蔡田田 2邓清唐2

作者信息

  • 1. 浙江大电气工程学院,浙江省杭州市310027
  • 2. 南方电网数字电网研究院有限公司,广东省广州市510663
  • 折叠

摘要

关键词

非侵入式负荷分解/深度学习/位置编码/概率稀疏自注意力模型

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

陈俊,彭勇刚,凌家源,蔡田田,邓清唐..基于概率稀疏自注意力模型的非侵入式负荷分解[J].电网技术,2022,46(10):3932-3939,8.

基金项目

国家重点研发计划项目(2020YFB0906000,2020YFB0906002). （2020YFB0906000,2020YFB0906002）

电网技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-3673

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