本文關(guān)鍵詞：RPROP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非侵入式負(fù)荷分解中的應(yīng)用

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【摘要】：為了解決常用家電設(shè)備投切狀態(tài)辨識(shí)問題,提出一種以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為辨識(shí)模型的方法,增強(qiáng)其快速辨識(shí)能力。首先,從負(fù)荷印記出發(fā),針對各用電設(shè)備的穩(wěn)態(tài)電流諧波特性,建立用電設(shè)備特征標(biāo)簽。然后,采用彈性BP(Resilient back propagation,RPROP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將輸入數(shù)據(jù)特征向輸出層非線性映射,實(shí)現(xiàn)快速收斂至全局最優(yōu)點(diǎn)。訓(xùn)練中采用多種設(shè)備組合方式,進(jìn)行用電設(shè)備特征辨識(shí)。最終,以五類常用用電設(shè)備進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能夠有效地識(shí)別家用設(shè)備的工作狀態(tài)組合,且對功率相近、諧波具有較小差異的用電設(shè)備工作狀態(tài)也具有很好的辨識(shí)能力。
【作者單位】： 河南許繼儀表有限公司;武漢大學(xué)發(fā)電控制與電網(wǎng)智能化技術(shù)研究所;
【關(guān)鍵詞】： 非侵入式 負(fù)荷分解 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RPROP算法 系統(tǒng)架構(gòu)
【基金】：國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2013BAA01B01)
【分類號(hào)】：TP183;TM925.5
【正文快照】： 0引言近年來,智能用電技術(shù)[1]、需求側(cè)管理技術(shù)[2-3]等受到國內(nèi)外電力系統(tǒng)領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者的廣泛關(guān)注。其中,負(fù)荷監(jiān)測與分解技術(shù)使電力用戶可獲知負(fù)荷內(nèi)部各用電設(shè)備的耗能信息,從而根據(jù)耗能信息、電能質(zhì)量、分時(shí)電價(jià)、電能計(jì)量等綜合信息,電力用戶可采取有效措施來減少耗能[4],

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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3 葛一鳴 路邊文;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大顯身手[N];中國紡織報(bào);2003年

4 中國科技大學(xué)計(jì)算機(jī)系　邢方亮;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)人類大腦[N];計(jì)算機(jī)世界;2003年

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7 健康時(shí)報(bào)特約記者　 張獻(xiàn)懷;干細(xì)胞移植：修復(fù)受損的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];健康時(shí)報(bào);2006年

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9 ;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯[N];世界金屬導(dǎo)報(bào);2002年

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本文編號(hào)：588070