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基于Mean⁃shift聚类和孪生网络的非侵入式负荷辨识方法

石少青 张乐平 张本松 吴昊文 连新凯 杜书帅

电气传动2022，Vol.52Issue(24)：P.67-74,8.
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电气传动2022，Vol.52Issue(24)：P.67-74,8.DOI:10.19457/j.1001-2095.dqcd23589

基于Mean⁃shift聚类和孪生网络的非侵入式负荷辨识方法

石少青 1张乐平 2张本松 2吴昊文 2连新凯 3杜书帅3

作者信息

  • 1. 中国南方电网有限责任公司,广东广州510080
  • 2. 南方电网数字电网研究院有限公司,广东广州510663
  • 3. 河南许继仪表有限公司,河南许昌461000
  • 折叠

摘要

关键词

非侵入式/时间特征/智能电表/Mean-shift聚类/孪生网络

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

石少青,张乐平,张本松,吴昊文,连新凯,杜书帅..基于Mean⁃shift聚类和孪生网络的非侵入式负荷辨识方法[J].电气传动,2022,52(24):P.67-74,8.

基金项目

南方电网数字电网研究院有限公司创新项目(670000KK52200001)。 （670000KK52200001）

电气传动

OACSTPCD

1001-2095

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