深度学习驱动的家庭用电负荷识别与分解算法研究.docx
深度学习驱动的家庭用电负荷识别与分解算法研究
目录
内容概括................................................3
1.1研究背景与意义.........................................3
1.2国内外研究现状.........................................4
1.3研究内容与目标.........................................6
1.4研究方法与技术路线.....................................7
1.5论文结构安排...........................................8
家庭用电负荷相关理论....................................9
2.1家庭用电负荷特性分析...................................9
2.2用电负荷分类与识别方法................................10
2.3负荷分解理论与模型....................................13
2.4深度学习理论基础......................................14
2.5常用深度学习模型介绍..................................15
基于深度学习的负荷识别模型构建.........................17
3.1数据采集与预处理......................................18
3.2特征提取方法研究......................................19
3.3深度识别模型设计......................................24
3.3.1模型架构选择........................................25
3.3.2模型参数设置........................................26
3.3.3模型训练策略........................................27
3.4模型识别性能评估......................................28
基于深度学习的负荷分解算法设计.........................30
4.1负荷分解模型构建......................................32
4.1.1分解模型架构........................................34
4.1.2分解算法流程........................................35
4.2模型训练与优化........................................36
4.3分解结果精度分析......................................37
实验验证与结果分析.....................................38
5.1实验数据与环境........................................40
5.2识别模型性能测试......................................42
5.2.1识别准确率分析......................................43
5.2.2识别速度评估........................................44
5.3分解算法性能测试......................................45
5.3.1分解精度分析........................................46
5.3.2分解结果可视化......................................49
5.4与传统方法对比分析....................................49
结论与展望.............................................51
6.1研究结论总结..........................................52
6.2研究不足与改进方向.............