基于Triplet Loss和KNN的非侵入式未知负荷识别OA北大核心CSTPCD
Non-intrusive unknown load identification based on Triplet Loss and KNN
针对在接入新负荷时传统非侵入式负荷识别算法会产生误分类的问题,提出一种基于三元组损失(Triplet Loss)和KNN的非侵入式未知负荷识别算法.首先,采用负荷稳态运行时的电流、电压构造多特征融合的彩色V-I轨迹图像;然后,挖掘在线的Semi-Hard样本对,使用Triplet Loss训练神经网络,并得到各样本的特征向量;最后,对特征向量进行PCA降维,并基于类中心构造邻域,使用KNN算法来进行负荷识别.使用PLAID、COOLL数据集对所提…查看全部>>
In allusion to the problems of misclassification of traditional non-intrusive load identification algorithm when new load is connected,a non-intrusive unknown load identification algorithm based on Triplet Loss and KNN(K-nearest neighbor)is proposed.The multi-feature fusion color V-I trajectory image is constructed by means of the current and voltage of the load during steady state operation.The online Semi-Hard sample pairs are mined,and the Triplet Loss is…查看全部>>
张胜;陈铁
三峡大学 电气与新能源学院,湖北 宜昌 443002||梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室,湖北 宜昌 443002三峡大学 电气与新能源学院,湖北 宜昌 443002||梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室,湖北 宜昌 443002
电子信息工程
三元组损失KNN非侵入式负荷监测V-I轨迹PCA降维特征融合
Triplet LossKNNnon-intrusive load monitoringV-I trajectoryPCA dimensionality reductionfeature fusion
《现代电子技术》 2024 (18)
8-14,7
国家自然科学基金项目(51907104)
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