• 设为首页
  • 加入收藏
  • 联系邮箱
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 历任主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 社长及主编
    • 主任委员
    • 编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
  • English
站内检索    
 
许仪勋,王洪安,李旺,陆青.基于结构熵权法的非侵入式家电识别研究[J].电测与仪表,2018,55(8):119-124.
XU Yixun,WANG Hongan,LI Wang,LU Qing.Recognition research for non- intrusive appliances based on structure entropy weight method[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2018,55(8):119-124.
基于结构熵权法的非侵入式家电识别研究
Recognition research for non- intrusive appliances based on structure entropy weight method
DOI:
中文关键词:  结构熵权法  多特征识别  非侵入式  居民用电行为
英文关键词:The structure entropy weight method, Recognition of many features, Non-intrusive, Residential electricity behavior
基金项目:国家自然科学基金项目( 重点项目)
           
作者中文名作者英文名单位
许仪勋XU Yixun上海电力学院
王洪安WANG Hongan上海电力学院
李旺LI Wang国网临沂供电公司
陆青LU Qing上海电力学院
摘要点击次数: 1564
中文摘要:
      单一特征所得到的识别结果可能会与实际用电情况不一致,并且居民用电行为是影响负荷识别的重要因素之一,为了更可靠地提升非侵入式电力负荷的分解能力,提出将居民用电行为作为负荷识别的特征之一,并通过结构熵权法将居民用电行为与有功功率、无功功率和电流谐波特征相结合的多特征识别算法,即将定量分析的熵值法和定性分析的主观赋值法相结合,确定最终权值,获得负荷识别结果。最后,采用案例分析,对采用结构熵权法的多特征识别算法与单一特征以及未考虑居民用电行为的负荷识别方式进行对比。结果证明,考虑居民用电行为的多特征识别算法可以有效地提高负荷识别的准确率。
英文摘要:
      The recognition result of the single feature may be inconsistent with the actual electricity consumption situation, and the residential electricity behavior is one of the important factors that affect the load identification, in order to improve the decomposition ability of non- intrusive electric load more reliably, it is proposed to use residential electricity behavior as one of the characteristics of load identification, and through the structural entropy method, the residential electricity behavior is related to active power, reactive power and current harmonics feature combination of the multi-feature recognition algorithm, that is, the quantitative analysis of the entropy method andqualitative analysis of the subjective assignment method to determine the final weight, access to load recognition results. Finally, the multi-feature recognition algorithm with structural entropy method is compared with the single feature and the load recognition mode which does not take into account the behavior of residents. The results show that the multi-feature recognition algorithm considering the behavior of residents can effectively improve the accuracy of load identification.
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭
  • 哈尔滨电工仪表研究所有限公司
  • 中国电工仪器仪表信息网
  • 中国仪器仪表学会
  • 中华人民共和国新闻出版总署
  • 中国科技期刊编辑学会
  • 黑龙江省科学技术协会
  • 编辑之家
  • 中国知网
  • 万方数据库
  • 维普网
  • 北极星电力网
  • 中华中控网
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 历任主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 社长及主编
    • 主任委员
    • 编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
地址:哈尔滨市松北区创新路2000号    邮编:150028
邮箱:dcyb@vip.163.com    电话:0451-86611021;87186023
© 2012 电测与仪表    哈公网监备2301003445号
黑ICP备11006624号-1
技术支持:北京勤云科技发展有限公司