基于VMD-LSTM的非侵入式負荷識別方法
所屬分類:技術論文
上傳者:aetmagazine
文檔大?。?span>4485 K
標簽: 變分模態分解 智能電網 LSTM
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文檔介紹:非侵入式負荷識別(Non-Intrusive Load Monitoring, NILM)技術僅基于家庭電源總入口處的電流、電壓信息,獲得室內電器設備的電氣信息。提高負荷識別的精度,對于優化能源結構、提高電能利用效率、降低能耗、節約資源具有重要意義。首先應用變分模態分解(Variational Mode Decomposition, VMD)對歸一化的電流信號分解為K個IMF分量,再估計各個分量與歸一化電流信號的相關系數,挑選相關系數最大的兩個分量作為負荷特征,輸入訓練好的LSTM神經網絡進行識別。算例測試結果表明,該方法在公開數據集PLAID上的識別率高達99%,在實驗室采集的數據集上的識別率為96.6%,證實了所提出方法對提升負荷識別精度有顯著效果。
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