【摘 要】
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在智能电网的背景下,针对传统侵入式负荷监测方法建设成本高、推广难度大等问题,非侵入式的负荷监测方法正成为众多学者的研究热点。非侵入式负荷分解方法有助于用户了解用电现状,减少能源消耗,也有助于电网公司实现科学的电力调度,从而达到节能减耗的目的。现有的非侵入式负荷分解主要是通过事件检测和负荷模型两种手段来实现,但是传统特征提取方法较为复杂且难以满足高精度的负荷分解,无法适应当前智能电网发展的需要。目前
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在智能电网的背景下,针对传统侵入式负荷监测方法建设成本高、推广难度大等问题,非侵入式的负荷监测方法正成为众多学者的研究热点。非侵入式负荷分解方法有助于用户了解用电现状,减少能源消耗,也有助于电网公司实现科学的电力调度,从而达到节能减耗的目的。现有的非侵入式负荷分解主要是通过事件检测和负荷模型两种手段来实现,但是传统特征提取方法较为复杂且难以满足高精度的负荷分解,无法适应当前智能电网发展的需要。目前基于深度学习模型的非侵入式负荷分解方法有很多,但大都存在网络模型负荷特征提取不充分、分解精度低、对使用频
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