基于CF-MF-SE联合特征的非侵入式负荷辨识

TM933; 针对目前非侵入式负荷辨识存在模型训练时间过长以及负荷特征相近的电器辨识精度不高的问题,提出了一种基于CF-MF-SE联合特征的非侵入式负荷辨识方法.以稳态电流信号为基础,通过提取峰值因数表征波形的畸变程度,采用裕度因子表征信号的平稳程度,谱熵表征频谱结构复杂程度,并结合PSO-SVM实现负荷辨识.结果表明,新方法可解决电器电流波形相近不易识别的难题,减少训练时间,有效提高识别准确率和效率.所提方法将振动信号特征作为负荷特征引入负荷辨识领域,为非侵入式负荷辨识技术的特征选取提供了新思路,其中谱熵作为对负荷敏感的关键特征,与其他特征组合可明显提高辨识率,为实际应用中负荷特征的灵活选择...

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Published in河北科技大学学报 Vol. 42; no. 5; pp. 462 - 469
Main Authors 安国庆, 梁宇飞, 蒋子尧, 李争, 安琪, 陈贺, 李峥, 王强, 白嘉诚
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 河北省智能配用电装备产业技术研究院(石家庄科林电气股份有限公司),河北石家庄 050222%河北科技大学电气工程学院,河北石家庄 050018%河北省智能配用电装备产业技术研究院(石家庄科林电气股份有限公司),河北石家庄 050222 2021
河北科技大学电气工程学院,河北石家庄 050018
Subjects
电气测量技术及其仪器仪表;非侵入式负荷辨识;谱熵;支持向量机;粒子群优化
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ISSN1008-1542
DOI10.7535/hbkd.2021yx05004

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Summary:TM933; 针对目前非侵入式负荷辨识存在模型训练时间过长以及负荷特征相近的电器辨识精度不高的问题,提出了一种基于CF-MF-SE联合特征的非侵入式负荷辨识方法.以稳态电流信号为基础,通过提取峰值因数表征波形的畸变程度,采用裕度因子表征信号的平稳程度,谱熵表征频谱结构复杂程度,并结合PSO-SVM实现负荷辨识.结果表明,新方法可解决电器电流波形相近不易识别的难题,减少训练时间,有效提高识别准确率和效率.所提方法将振动信号特征作为负荷特征引入负荷辨识领域,为非侵入式负荷辨识技术的特征选取提供了新思路,其中谱熵作为对负荷敏感的关键特征,与其他特征组合可明显提高辨识率,为实际应用中负荷特征的灵活选择提供了参考.
ISSN:1008-1542
DOI:10.7535/hbkd.2021yx05004