摘要
本发明公开了非侵入式负荷识别装置与系统,装置包括用户接口单元和主机单元,主机单元获取电气负荷动作信号,在负荷投入后接收供电入口处所采集的电参数信号,经预处理后绘制为VI轨迹图,并输入到基于VGGNet‑ViT网络的电气负荷辨识模型,该模型由并行的VGGNet卷积网络层、ViT Transformer编码网络层进行特征提取,并经特征融合后由负荷辨识部对类型进行判别,以VI轨迹图及其对应的电气负荷工况类型建立训练样本集对该网络进行训练,经训练的电气负荷辨识模型用于实时地对电气负荷类型进行识别。本发明结合VGGNet网络对图像局部特征的提取和ViT网络的全局特征提取,将两种维度特征有效融合,使得所建立的辨识模型能有效减小对特征相似电气负荷分类的误判,提高了电气负荷识别的准确率。
技术关键词
电气
负荷工况
识别装置
轨迹
接口单元
输入输出模块
非侵入式负荷识别
网络
数据获取模块
信号
主机
参数
识别模块
降噪滤波
样本
深度学习模型
负荷识别系统
传感
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导线间隔棒
网关终端
监测终端
峰值信噪比