[发明专利]一种基于电力指纹特征和集成学习机制的负荷识别方法在审
| 申请号： | 202111361916.6 | 申请日： | 2021-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN113902136A | 公开（公告）日： | 2022-01-07 |
| 发明（设计）人： | 谈竹奎;冯圣勇;徐长宝;刘斌;张秋雁;唐赛秋;潘旭辉;何洪流;黄青 | 申请（专利权）人： | 贵州电网有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06N20/10;G06N5/00;G06N3/08;G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 贵阳中新专利商标事务所 52100 | 代理人： | 商小川 |
| 地址： | 550002 贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于电力指纹特征和Stacking集成学习机制的负荷识别方法。所述方法在获得用户家庭各类电器的电压电流高频波形数据后，首先利用各种时域和频域分析方法，计算出负荷的多种电力指纹稳态特征，其次采用FCBF方法筛选出最具备代表性的特征，最后利用Stacking机制构建一个融合多种机器学习方法的负荷识别模型。本发明方法充分运用了集成学习的思想，将各种机器学习方法的优点有效结合起来，与单模型方法比较，提升了模型的识别精度，具有准确度高、泛化性能好、可灵活融合多种模型的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 电力 指纹 特征 集成 学习 机制 负荷 识别 方法 | ||
【主权项】：
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