一种基于编码-解码结构的电力负荷用电分解方法

    公开(公告)号:CN109116100B

    公开(公告)日:2019-09-27

    申请号:CN201810745695.4

    申请日:2018-07-09

    摘要: 本发明提出一种基于编码‑解码结构的电力负荷用电分解方法,属于电力负荷用电细节监测领域。该方法首先获取目标用电器集合,并获取目标用电器集合中每个目标用电器对应的若干条完整工作曲线,建立每个目标用电器分别对应的窗口训练数据集;利用窗口训练数据集,对每个目标用电器构建深度学习模型并训练。利用每个目标用电器训练完毕的深度学习模型,将实际场景中的量测数据输入模型,得到该目标用电器的分解功率结果。本发明可以实现在不同场景下,仅利用总用电信息分解即可得到各个目标用电器的用电情况,且对于用电器是否处于运行状态的判断准确度及功率分解值准确度均达到了较高的水准,有较高的应用价值。

    一种基于编码-解码结构的电力负荷用电分解方法

    公开(公告)号:CN109116100A

    公开(公告)日:2019-01-01

    申请号:CN201810745695.4

    申请日:2018-07-09

    摘要: 本发明提出一种基于编码-解码结构的电力负荷用电分解方法,属于电力负荷用电细节监测领域。该方法首先获取目标用电器集合,并获取目标用电器集合中每个目标用电器对应的若干条完整工作曲线,建立每个目标用电器分别对应的窗口训练数据集;利用窗口训练数据集,对每个目标用电器构建深度学习模型并训练。利用每个目标用电器训练完毕的深度学习模型,将实际场景中的量测数据输入模型,得到该目标用电器的分解功率结果。本发明可以实现在不同场景下,仅利用总用电信息分解即可得到各个目标用电器的用电情况,且对于用电器是否处于运行状态的判断准确度及功率分解值准确度均达到了较高的水准,有较高的应用价值。