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王雅倩,周东国,胡文山.一种基于融合决策TOPSIS模型的NILM算法评价[J].电测与仪表,2022,59(2):84-91.
Wang Yaqian,Zhou Dongguo,Hu Wenshan.Non-intrusive algorithm evaluation based on fusion decision and TOPSIS model[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2022,59(2):84-91.
一种基于融合决策TOPSIS模型的NILM算法评价
Non-intrusive algorithm evaluation based on fusion decision and TOPSIS model
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2022.02.012
中文关键词:  非侵入式  融合权重  TOPSIS  算法评价
英文关键词:non-intrusive, fusion weight, TOPSIS, algorithm evaluation
基金项目:
        
作者中文名作者英文名单位
王雅倩Wang Yaqian武汉大学
周东国Zhou Dongguo武汉大学
胡文山Hu Wenshan武汉大学
摘要点击次数: 1594
中文摘要:
      由于应用场景不同、负荷设备多样等问题,准确率等单一因素在评价算法时易造成评价结果畸形,且不易察觉纠正,从而无法综合有效地评价非侵入式算法性能。为此,文章提出一种基于融合决策的TOPSIS模型,以多种评价指标构建评价体系,采用基于AHP和变异系数法的融合权重,兼顾专家经验、工程需求和数据客观规律,避免单一的主观赋值造成具有明显差异的指标数据被忽略,以及单一的客观赋值夸大数据误差波动,利用逼近于理想解的排序方法,计算评价对象与正负理想解的接近程度,得到算法综合排序结果。实验结果表明所提评价模型能够有效评价算法性能,为非侵入式负荷辨识算法的综合评价提供一种新的解决方案。
英文摘要:
      Due to different application scenarios and diverse load devices, a single factor such as accuracy rate is likely to cause the evaluation results to be deformed and not easily detected, so that the performance of the non-intrusive algorithm cannot be comprehensively and effectively evaluated. Therefore, this paper proposes a TOPSIS model based on fusion decision-making. The evaluation system is constructed with multiple evaluation indicators. The fusion weights based on AHP and coefficient of variation are adopted, taking expert experience, engineering requirements and objective data laws into account. The method avoids a single subjective assignment that causes significant differences in indicator data to be ignored and a single objective assignment to cause data error fluctuations to be exaggerated. Finally, the ranking method of approximating the ideal solution is utilized to calculate the closeness of the evaluation object with the positive and negative ideal solutions, and the algorithm comprehensive sorting result is obtained. The experimental results show that the evaluation model proposed in this paper can effectively evaluate the performance of the algorithm and provide a new solution for the comprehensive evaluation of non-intrusive load identification algorithms.
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