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基于设备特征多层优选和CNN⁃NLSTM模型的非侵入式负荷分解: 收藏
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引用; 《电力科学与技术学报》2023年第1期38卷 146-153页; 作者：王家驹王竣平白泰张然丁熠辉杨林张姝国网四川省电力公司计量中心四川成都610045 四川大学电气工程学院四川成都610065; 非侵入式负荷分解技术可以有效挖掘用户侧设备信息,是电网开展用户负荷互动响应的基础。针对目前非侵入式负荷分解模型适应性较差及准确率较低等问题,提出一种基于设备特征多层优选的非侵入式负荷分解模型。首先,针对设备运行特性设计...; 非侵入式负荷分解技术可以有效挖掘用户侧设备信息,是电网开展用户负荷互动响应的基础。针对目前非侵入式负荷分解模型适应性较差及准确率较低等问题,提出一种基于设备特征多层优选的非侵入式负荷分解模型。首先,针对设备运行特性设计自适应滑动数据窗,进而获取到更加完整的设备功率片段,同时调整网络输入输出维度;其次,通过融合浅层卷积神经网络(CNN)与两层嵌套长短时记忆网络(NLSTM)提取并加深设备特征;然后,将其输入到改进的注意力机制中,通过调配特征权重,获得最优的设备特征序列;最后,在REDD数据集上进行实验分析,通过对设备特征多层选择、加深与复用在减小训练时间的同时,显著地提升负荷分解的准确率。; 来源：详细信息评论

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