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深度学习驱动的家庭用电负荷识别与分解算法研究.docx

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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.............

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