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董哲,陈玉梁,薛同来,邵若琦.基于全局与滑动窗口结合的Attention机制的非侵入式负荷分解算法[J].电测与仪表,2023,60(11):74-80.
DONG Zhe,CHEN Yuliang,XUE Tonglai,SHAO Ruoqi.Non-intrusive load monitoring algorithm based on Attention mechanism combined with global and sliding window[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2023,60(11):74-80.
基于全局与滑动窗口结合的Attention机制的非侵入式负荷分解算法
Non-intrusive load monitoring algorithm based on Attention mechanism combined with global and sliding window
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2023.11.010
中文关键词:  非侵入式负荷监测  深度学习  序列到序列  注意力机制
英文关键词:non-intrusive load monitoring, deep learning, sequence to sequence, attention mechanism
基金项目:国家自然科学基金项目( 61873006);国家重点研发计划课题(2018YFC1602703 )
           
作者中文名作者英文名单位
董哲DONG Zhe北方工业大学
陈玉梁CHEN Yuliang北方工业大学
薛同来XUE Tonglai北方工业大学
邵若琦SHAO Ruoqi北方工业大学
摘要点击次数: 956
中文摘要:
      非侵入式负荷监测(non-intrusive load monitoring, NILM)是指在电力入口处安装监测设备,利用总用电负荷得到用电侧单个用电设备状态的方法。由此可以准确地刻画用户用电画像,故NILM是电网智能配电和给予用户侧精细化管理的关键技术之一。随着深度学习在NILM的应用,对于负荷的识别与功率分解能力有所提升,但在训练模型的速率与模型的预测准确率上依旧不高,为此,文章提出基于全局与滑动窗口相结合的注意力机制的负荷分解模型。该模型首先将输入总负荷功率序列通过功率嵌入矩阵映射到高维向量,并利用基于双向LSTM的编码器进行信息提取;通过引入全局与滑动窗口相结合的Attention机制,从提取的信息中选取与当前时刻相关度高的信息,用于解码并最终得到负荷分解结果。在数据集REFIT上验证了所提算法在速率和准确率上有更好的效果。
英文摘要:
      Non-intrusive load monitoring (NILM) refers to the method of installing monitoring equipment at the power entrance and using the total electrical load to obtain the status of individual electrical equipment on the power consumption side. This can accurately portray the power consumption portrait of users, so NILM is one of the key technologies for smart power distribution and fine management on the user side. With the application of deep learning in NILM, the ability of load identification and power decomposition has been improved, but the rate of training the model and the prediction accuracy of the model are still not high. For this reason, this paper proposes a load decomposition model based on the attention mechanism combining global and sliding windows. The model firstly maps the input total load power sequence to a high-dimensional vector through a power embedding matrix, and uses a BI-LSTM based encoder for information extraction; then, it selects from the extracted information by introducing an Attention mechanism combining global and sliding windows information with high correlation to the current moment, which is used for decoding, and finally, the power decomposition result is obtained. The data set REFIT is used to verify that the proposed algorithm has a better effect on speed and accuracy.
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