基于KM-LSTM-AE方法的非侵入式工業(yè)負荷辨識

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［摘 要］ 針對非侵入式負荷監(jiān)測（NILM）具有靜態(tài)建模的局限性和辨識精度低等問題，構(gòu)建了長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）自動編碼器，并搭載K-means聚類進行數(shù)據(jù)清洗，提出了一種KM-LSTM-AE方法，針對NILM在工業(yè)領域的空白，選用某工廠的真實能耗數(shù)據(jù)作為KM-LSTM-AE的測試數(shù)據(jù)集，實驗結(jié)果表明KM-LSTM-AE方法的辨識精確率較高，且耗時較短。（剩余10961字）