一种基于度量学习的自适应非侵入式负荷识别方法OA北大核心CSTPCD

现有非侵入式负荷识别技术大多基于最优化和模式识别算法,两种算法在模型泛化能力和未知负荷识别上均存在一定缺陷。针对这一问题,文中提出一种基于度量学习的非侵入式负荷识别模型,通过卷积神经网络将负荷电流特性映射到度量空间,在网络训练时使用三元组损失实现特征的集聚,对度量空间特征进行相似度判别实现负荷辨识。所提方法可实现对未知负荷的有效识别,并具有较强的泛化能力;另一方面,度量学习作为小样本学习的方法之一,能够减轻对训练样本的依赖,具有较高的实用性。