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公开(公告)号：CN116108377A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310033363.4
申请日：2023-01-10
Applicant: 山东大学
IPC: G06F18/241 , G06Q50/06
Abstract: 本公开涉及电力负荷用电监测技术领域，提出了一种基于分层分类学习的非侵入式负荷状态辨识方法及系统，针对类内多样性问题，通过使用凝聚式层次聚类的方法将相似的家用电器工作状态划分为相同的电器分组；针对类间相似性问题，通过使用一种基于暂态和稳态完备特征集构建方法和一种基于排列重要性和递归特征消除的特征选择方法得到针对于本电器分组的区分度最高的负荷印记集合；最后设计一种层次分类器完成家用电器的工作状态辨识任务，采用分层分类的方法实现家用电器工作状态辨识，能够有效避免家用电器的类内多样性和类间相似性对于工作状态辨识正确率的影响。
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