通过采样转移和基于模糊规则的技术改进了非侵入性负载识别.
Imran Islam1, Pallav Dutta1, Rumpa Saha1
1Electrical Engineering Department, Aliah University, Action Area IIA/27, New Town, Kolkata 700 160, India.
ISA transactions
|November 4, 2024
概括
本研究引入了一种使用样本转移技术 (SST) 和模糊逻辑的非侵入性负载识别 (NILI) 的新方法. 该方法可以准确地识别单个和多个设备,即使在噪音较大且计算负载较低的环境中.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 人工智能的人工智能
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 非侵入性负载识别 (NILI) 对能源管理和智能电网至关重要.
- 由于重叠的负载签名,精确识别电器是具有挑战性的.
- 现有的方法通常涉及高计算复杂性.
研究的目的:
- 提出一种使用样本转移技术 (SST) 的NILI新方法.
- 开发一个基于规则的模糊系统来识别电气设备.
- 在准确性和计算效率方面评估系统的性能.
主要方法:
- 从电器中获取电压和电流信号.
- 通过SST.使用反应功率和总波扭曲用于电流 (THDI) 的特征提取.
- 开发基于模糊逻辑的识别算法,用于单独和同时操作设备.
主要成果:
- 拟议的方法成功识别了各种电气设备.
- 即使在杂的环境中也可以达到令人满意的准确性.
- 与其他方法相比,样本转移技术 (SST) 显著降低了计算负担.
结论:
- 开发的基于模糊规则的NILI系统使用SST是有效的,计算效率高.
- 该方法在不利条件下证明了在识别设备方面的稳定性.
- SST为简化NILI系统计算提供了一个有前途的方法.


