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公开(公告)号：CN116720127A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310485699.4
申请日：2023-04-28
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F18/2411 , G06F18/2413 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于LMD和k近邻算法的非侵入式负荷监测方法，包括通过LMD算法将数据在保持原始信号的幅度和频率变化特性前提下自适应分解为多乘积分量，同时将数据集中的低维有功功率特征分解为多维特征分量，获得该功率数据对应的电气设备详细的负载特性；建立改进的k近邻算法模型，给定的测试样本，计算出待测样本与其多个相邻测试样本之间的欧式距离，将类别数量最多的标签识别为测试集数据的标签，并增加距离权重值再分类以减少在数据收集过程中误差扰动而导致的负荷识别错误；获取用户侧的功率数据，对功率数据特征分解后并带入训练好的模型；对分类结果采用余弦函数进行近似程度判断，并与相似度阈值进行比较，最后得到辨识结果。
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