基于GRNN与注意力机制模型的非侵入式家用负荷分解

摘要

为了提高识别精度,提出一种基于GRNN与注意力机制模型的非侵入式家用负荷分解方法。采用批标准化来减少神经网络层与层之间的耦合,利用GRNN强大的时间序列特征表示能力,来提取电力负荷入口处测得的总用电信息与各电器能耗之间的关系,同时利用注意力机制来减少模型的权重参数。最后通过算例验证了算法的可行性与优越性。