电力系统及其自动化学报

2021, v.33;No.211(08) 109-115

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基于条件生成对抗网络的非侵入式负荷分解
Non-intrusive Load Disaggregation Based on Conditional Generative Adversarial Network

成贵学;陈博野;赵晋斌;费敏锐;

摘要(Abstract):

以建筑楼宇电力负荷为核心的电能管理技术是智能电网的研究热点。非侵入式负荷分解技术通过对每户电表总表数据分解,在不侵犯用户隐私的前提下,得到家庭每个用电器的耗电情况。对图像翻译模型Pix2pix进行针对性改进,提出一种基于条件生成对抗网络的非侵入式负荷分解方法。将随机噪声和总负荷作为生成器的输入,生成类似真实电器负荷的序列。判别器将总负荷与生成序列或者总负荷与真实序列成对作为输入进行判别。通过生成器与判别器之间的对抗训练,最终生成器生成令判别器无法鉴别真伪的负荷序列,以达到分解目的。利用公开数据集UK-dale对所提方法的有效性进行了验证,结果表明所提分解方法与现有负荷分解方法相比在精确度和误差上有明显进步。

关键词(KeyWords): 非侵入式负荷分解;生成对抗网络;图像翻译;深度学习

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 成贵学;陈博野;赵晋斌;费敏锐;

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DOI: 10.19635/j.cnki.csu-epsa.000587

参考文献(References):

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