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1、基于小波设计和数据挖掘算法协同训练的非侵入式负载识别周步祥，张致强，袁岳，刘治凡，廖敏芳（四川大学电气信息学院，成都610065）摘要：居民用电信息细化对于规划居民电器使用和降低电能消耗具有重要的意义。文章在非侵入式负载识别技术的基础上，提出了一种利用数据挖掘算法进行协同训练的方法，小波设计用于提取家庭常用电器的开、关暂态特性的特征信息，利用小波的能量系数作为特征值，使用k近邻算法和决策树算法协同训练分类出负载样本，对测试集进行了算法验证实验，在简化了计算复杂性的基础上获得了更高的识别精度，克服了一对余算法在分类真实负类事件上存在的缺陷，为用电可视化的服务研究工作打下基
2、础。关键词：非侵入式负荷识别；小波分析；决策树算法；k近邻算法；协同训练中图分类号：TM933文献标识码：B文章编号：1001-1390（2019）00-0000-00Non-intrusiveloadmonitoringrecognitionbasedonco-trainingofwaveletdesignanddataminingalgorithmZhouBuxiang,ZhangZhiqiang,YuanYue,LiuZhifan,LiaoMinfang(SchoolofElectricalandInformationEngineering,SichuanUniv
3、ersity,Chengdu610065,China)Abstract：Thedecomposedinformationofpowerconsumptionofhouseholdappliancesismeaningfulforschedulingtheappliancesandthereductioninhomeenergyuse.Thispapervalidatestheeffectivenessofimplementingco-testinginNILM.Onthebasisofnon-intrusiveloadrecognitiontechnique,aco-t
4、rainingmethodisproposedthroughusingdataminingalgorithm.Waveletdesignisusedtoextractfeaturesfromtheswitchingtransientsofloads.TheenergycoefficientofwaveletisUsingusedtheenergycoefficientofwaveletastheeigenvalue,k-NNalgorithmandDTmodelwereusedtoco-traintheloadsamples.Thispaperhascarriedont
5、healgorithmicverificationexperiment,hasandobtainedthehigheridentificationaccuracyonthebasisofsimplifyingthecomputationalcomplexityandovercomesthedeficienciesofOARalgorithmsintheclassificationoftruenegativeclassevents.Itconcludesthattheresearchlaidthefoundationforthestudyofelectricityvisu
6、alizationservice.Keywords：non-intrusiveloadmonitoringrecognition,waveletanalysis,Decisiondecisiontreealgorithm,k-NearestnearestNeighborneighboralgorithm,co-training0引言负载设备识别是实现对负荷精细化建模的第一步，只有通过对用电数据进行数据挖掘获取负荷成分的变化规律，才能建立准确的时变负荷模型，这对实现精细化的需求侧管理，例如精确的负荷预测和分析主动配电系统的动态特性具有重要意义[参考文献[1]赵俊华,董朝阳
7、,文福拴,等.面向能源系统的数据科学:理论、技术与展望[J].电力系统自动化,2017,41(4):1-11,19.ZhaoJunhua,DongZhaoyang,WenFushuan,etal.DataScienceforEnergySystems:Theory,TechniquesandProspect.s[J].AutomationofElectricPowerSystems，2017,41(4):1-11,19.]。家庭居民的用电负荷识别，是通过在配电板及用电器等位置设置传感器，通过无线通信、电力线载波或以太网的方式采集电力消耗量
