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基于随机森林的自适应非侵入式负荷识别方法

摘要

基于随机森林的自适应非侵入式负荷识别方法,包括建立用电负荷特征数据库;从每个切换事件中提取所需的负荷特征;将所得负荷特征进行归一化处理后,获得所需样本点;样本点由未知模式识别模块处理,为样本点分配“已知”标签、或“未知”标签;所有标签为“已知”样本点,利用随机森林算法得出识别结果;所有标签为“未知”样本点,由在线聚类模块处理,若产生新聚类,用户可以选择是否将类标签分配给聚类;带标签的新聚类,通过在线更新模块更新随机森林和未知模式识别模块对已有知识进行更新;“未知点”通过新随机森林得出识别结果。本发明可以将容易错误分类的负荷识别为“未知”,并在获取新知识后完成正确的识别,有利于促进未知负荷模式的有效识别。

著录项

  • 公开/公告号CN110533089A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-12-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 三峡大学;

    申请/专利号CN201910764470.8

  • 申请日2019-08-19

  • 分类号

  • 代理机构宜昌市三峡专利事务所;

  • 代理人吴思高

  • 地址 443002 湖北省宜昌市西陵区大学路8号

  • 入库时间 2024-02-19 16:20:36

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-12-27

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190819

    实质审查的生效

  • 2019-12-03

    公开

    公开

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