-
公开(公告)号：CN114723040A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210233402.0
申请日：2022-03-10
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM和序列到点翻译模型非侵入式负荷监测方法，利用滑动总功率数据序列来映射目标设备在功率数据窗口中点的功耗。首先使用功率嵌入层对负荷序列的输入过程进行优化，将离散的负荷总功率序列通过功率嵌入矩阵映射到高维紧密向量空间；其次采用基于滑动窗口的事件探测算法，提取激活负荷样本作为序列到点模型的输入数据；利用卷积神经网络自动提取输入负荷总功率的负荷特征，引入长短期记忆网络挖掘序列中点前后相关度最高的信息完成负荷辨识。本发明在有效减少网络训练时间和参数的前提下，有效检测了目标设备的开关状态，显著提升了负荷分解准确性。
Search Results
1
records
(took 0.013 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
