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  • 正版非侵入式负荷监测与MATLAB实例书店工业技术书籍 畅想书
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    • 作者: 李燕飞//吴海平//刘辉//段铸//邱晔枫著
    • 出版社: 中南大学出版社
    • 出版时间:2024-10
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    • 作者: 李燕飞//吴海平//刘辉//段铸//邱晔枫著
    • 出版社:中南大学出版社
    • 出版时间:2024-10
    • 开本:16开
    • ISBN:9787548759942
    • 版权提供:中南大学出版社

    基本信息
     
    书名:  非侵入式负荷监测与MATLAB实例
    作者:  
    出版社:  中南大学出版社有限公司
    出版日期:  2017-11-01
    版次:  
    ISBN:  9787548759942
    市场价:  78.0
    目录
     

    第1章 概 述1

    1.1 非侵入式负荷监测概述 / 1

    1.2 非侵入式负荷监测前处理 / 2

    1.3 非侵入式负荷监测算法 / 4

    第2章 非侵入式负荷监测数据集及法7

    2.1 BLUED数据集及法 / 7

    2.2 PLAID数据集及法 / 14

    2.3 COOLL数据集及法 / 19

    2.4 REDD数据集及法 / 21

    第3章 负荷特征提取24

    3.1 案例背景 / 24

    3.2率和电流谐波特征提取及MATLAB实例 / 24

    3.3 负荷图像特征提取及MATLAB实例 / 36

    3.4 案例拓展 / 49

    第4章 基于机器学负荷分类50

    4.1 案例背景 / 50

    4.2 基于k近邻算法的负荷分类 / 50

    4.3 基于决策树的负荷分类 / 59

    4.4 基于判别分析的负荷分类 / 68

    4.5 基于朴素贝叶斯的负荷分类 / 76

    4.6 基于支持向量机的负荷分类 / 81

    4.7 基于卷积神经网络的负荷分类 / 95

    4.8 案例拓展 / 107

    第5章 基于集成学负荷分类108

    5.1 案例背景 / 108

    5.2 基于Bagging算法的负荷分类 / 108

    5.3 基于Boosting算法的负荷分类 / 118

    5.4 基于Sta算法的负荷分类 / 129

    5.5 案例拓展 / 139

    第6章 基于组合优化的非侵入式负荷分解140

    6.1 案例背景 / 140

    6.2 基于组合优化的非侵入式负荷分解 / 141

    6.3 分解能评估 / 149

    6.4 案例拓展 / 155

    第7章 基于隐马尔可夫模型的非侵入式负荷分解156

    7.1 隐马尔可夫模型及MATLAB工具箱 / 156

    7.2 家庭用电负荷隐马尔可夫建模流程 / 159

    7.3 隐马尔可夫模型能分析 / 170

    7.4 案例拓展 / 174

    参考文献175




    内容介绍
     

    非侵入式负荷监测属于前沿交叉领域, 具有电气测量和数据科学领域的双重背景, 导致部分初学者无所适从、难以入门, 限制了该技术的推广应用。为此, 作者从MATLAB实例化的角度出发, 基于团队在非侵入式负荷监测的多年研究经验和工程实验分析结果完成本书籍。本书以非侵入式负荷监测的整个流程为主轴, 阐述各环节中基本原理和MATLAB应用实例, 帮助初学者快速入门。

    在线试读
     

    1.2.2数据切片

    1.事件检测

    数据切片的目的是为后续特征提取划定时间窗口。在基于事件的负荷识别算法中,状态转换事件是进行负荷识别的关键标志。这种情况下,可以用事件检测算法实现数据切片。按照原理不同,事件检测算法大致可以分为先验规则法和统计法。先验规则法通过事先设定的阈值判断是否发生事件。统计法采用假设检验的思路,通过构造统计量和决策函数实现事件检测。

    2.滑动窗口切片

    滑动窗口切片方法主要适用于不依赖负荷启停事件的端到端负荷分解方法。负荷分解模型中输负荷序列与输出目标负荷存在序列到序列和序列到点两种常见对应关系。如图1-3所示,序列到序列分解是指输负荷序列切片,输出相同长度的目标负荷序列,此时滑动窗口移动的步长与切片长度相同。序列到点分解是指输负荷序列切片,输出目标负荷的一个样本点,此时滑动窗口的步长为1。序列到点分解中一般输出切片中点对应的目标负荷样本点。

    ……

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