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      基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工廠用電狀態(tài)識別方法

      秦紅蓮; 何玉林; 黃哲學(xué) 深圳大學(xué)計(jì)算機(jī)與軟件學(xué)院大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用研究所; 深圳518060; 深圳大學(xué)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)計(jì)算技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室; 深圳518060

      關(guān)鍵詞:人工智能 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能電表 電網(wǎng)數(shù)據(jù) 用電狀態(tài) 

      摘要:智能電表的迅速普及與應(yīng)用引起電力消耗數(shù)據(jù)(即智能電網(wǎng)數(shù)據(jù))的激增,這不僅給數(shù)據(jù)的存儲與通信帶來了挑戰(zhàn),同時也增加了對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的難度。另外,由于生產(chǎn)性質(zhì)和經(jīng)營方式的不同,工廠的用電狀態(tài)往往比較復(fù)雜。基于傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)的人工識別不能滿足實(shí)際應(yīng)用的需求,該文研究了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工廠用電狀態(tài)自動識別方法。首先,對采集于真實(shí)應(yīng)用場景的電網(wǎng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的預(yù)處理,包括數(shù)據(jù)的合并、清洗、標(biāo)準(zhǔn)化、打標(biāo)和抽樣;然后,基于預(yù)處理的電網(wǎng)數(shù)據(jù)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于對工廠用電狀態(tài)的自動識別;最后,對提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工廠用電狀態(tài)識別方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,證實(shí)了該方法的合理性和有效性。通過對工廠用電狀態(tài)的準(zhǔn)確識別,能夠幫助供電公司指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行錯峰用電,進(jìn)而有效緩解電力供給不平衡的問題,以達(dá)到對電能合理開發(fā)和利用的目的。

      集成技術(shù)雜志要求:

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