一种关联RNN模型的非侵入式负荷辨识方法

为了进一步拓展监督学习方法在非侵入式负荷辨识中的应用,提出了一种关联循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)模型的负荷辨识方法.在该方法中,首先引入了时间窗负荷事件检测方法,提取谐波分量作为负荷特征,并将负荷特征作为RNN模型的输入.然后根据其对历史输入特征量的记忆建立由输入映射到输出的内在关联,从而建立面向时间序列输入的RNN负荷辨识方法.进一步地,为了避免"梯度消失"问题,选择了最佳的激活函数和损失函数.最后,通过单负荷辨识、多负荷辨识的实测实验,证实了所提关联RNN模型的负荷辨识方法能够有效地实现用户内部负荷设备状态的辨识要求....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	电力系统保护与控制 2019-07, Vol.47 (13), p.162-170
Hauptverfasser:	刘恒勇, 史帅彬, 徐旭辉, 周东国, 闵若琳, 胡文山
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	为了进一步拓展监督学习方法在非侵入式负荷辨识中的应用,提出了一种关联循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)模型的负荷辨识方法.在该方法中,首先引入了时间窗负荷事件检测方法,提取谐波分量作为负荷特征,并将负荷特征作为RNN模型的输入.然后根据其对历史输入特征量的记忆建立由输入映射到输出的内在关联,从而建立面向时间序列输入的RNN负荷辨识方法.进一步地,为了避免"梯度消失"问题,选择了最佳的激活函数和损失函数.最后,通过单负荷辨识、多负荷辨识的实测实验,证实了所提关联RNN模型的负荷辨识方法能够有效地实现用户内部负荷设备状态的辨识要求.
ISSN:	1674-3415
DOI:	10.19783/j.cnki.pspc.180785