基于非侵入式用电数据分解的自适应特征库构建与负荷辨识

《基于非侵入式用电数据分解的自适应特征库构建与负荷辨识》是一篇关于电力系统中负荷识别与数据分析的研究性论文，全文共36页。该研究聚焦于非侵入式负荷监测技术（NILM），旨在通过分析用户的用电数据，实现对不同电器设备的负荷识别和分类。

文章首先介绍了非侵入式负荷监测的基本原理及其在智能电网中的应用价值。通过采集用户整体的用电数据，利用先进的信号处理和机器学习算法，将混合的用电数据分解为各个独立的电器负荷信息，从而实现对用户用电行为的精细化管理。

在方法部分，作者提出了一种自适应特征库的构建方案。该特征库能够根据不同的用电场景和设备类型动态调整，提高负荷识别的准确性和鲁棒性。通过对大量实际用电数据的分析，提取出具有代表性的特征参数，并结合深度学习模型进行训练，以提升模型的泛化能力。

此外，论文还探讨了多种负荷辨识算法的性能比较，包括基于统计分析的方法、基于时间序列建模的方法以及基于神经网络的深度学习方法。通过实验验证，表明所提出的自适应特征库在不同负荷场景下的识别效果优于传统方法。

本文的研究成果为智能电表的数据分析提供了新的思路，有助于推动电力系统的智能化发展，同时也为节能减排和能源管理提供了技术支持。