【摘 要】
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家用典型负荷的特征分析和分类已成为智能用电领域的重点方向,从电路特性上解决家用典型负荷特征分析和分类方法问题,是基于多组家用电器实测波形,对电阻型、整流电子型和电机型三类典型家用负荷的电量波形特征进行分析,并提取功率因数、电流谐波总畸变率、50％电流幅值占比等参数构成组合负荷印记.利用决策树支持向量机(SVM)对家用典型负荷进行分类研究,并用300组典型负荷的实测负荷印记数据和单一功率因数数据对分类方法进行了验证,结果表明:所提负荷印记代表性强,分类方法准确率高达97.67％.先进行电器分类的判别方法,提
【机 构】
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南昌工程学院 机械与电气工程学院,江西 南昌 330099
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家用典型负荷的特征分析和分类已成为智能用电领域的重点方向,从电路特性上解决家用典型负荷特征分析和分类方法问题,是基于多组家用电器实测波形,对电阻型、整流电子型和电机型三类典型家用负荷的电量波形特征进行分析,并提取功率因数、电流谐波总畸变率、50％电流幅值占比等参数构成组合负荷印记.利用决策树支持向量机(SVM)对家用典型负荷进行分类研究,并用300组典型负荷的实测负荷印记数据和单一功率因数数据对分类方法进行了验证,结果表明:所提负荷印记代表性强,分类方法准确率高达97.67％.先进行电器分类的判别方法,提高了对电器识别的准确性.
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