基于决策树与贝叶斯的电气负载类型识别方法研究

发布时间：2020-09-16 16:07

　　 对于电力部门,通过电力负荷类型识别了解电力用户负荷的构成不仅可以增强负荷侧的管理,还可以引导用户合理消费,同时还能有针对性地降低网损以及调节峰谷差,提高预测电力负荷的精度,提供更加精准的数据参数给电力系统仿真和电力系统规划。对消费者来说,通过电气负载识别达到对负载的开关时长、消耗功率等参数的了解,合理减少不必要的电能消耗,从而可以达到节能的目的。对学生公寓等管理者而言,通过电气负载识别了解学生公寓的电器装置使用情况,能够避免一些电器装置违规使用所带来的安全隐患。针对各种正在使用的电气负载进行现场数据采样具有较大难度的情况,采用仿真软件搭建不同类型电气负载的仿真电路,获取样本数据。选用电气负载电流启动过程时间、启动电流最大值时间和启动电流最大值作为电气负载的启动电流特征,同时对电气负载的稳态工作电流进行快速傅里叶变换(FFT),以获得谐波参数作为电流频谱特征,并提出一种将离散的样本特征值区间化的数据预处理方法。根据功率、负载、电流等参数的不同,采集多组特征数据,任选其中的部分数据作为分类器构建的样本数据,其余数据作为分类器的测试数据。分别使用决策树分类器和贝叶斯分类器对电气负载类型进行分类,并在此基础上,提出一种运用参数重叠阈值作为临界值,将决策树和贝叶斯相结合的组合分类器设计方法,分类准确率最高的参数重叠阈值为组合分类器的最优重叠阈值。组合分类器比贝叶斯分类器对测试数据分类的准确率高22.5%,比决策树分类器对测试数据分类的准确率高5.65%。结果表明:组合分类器的分类效果更好,分类更准确。
【学位单位】：湖南工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TM714
【部分图文】：

图 2.1 无冲击性电阻类负载样本数据获取电路图一种为有冲击性的阻性负载。如在炉温很高的情况下，需要使用料制作发热体。电路闭合的瞬间，启动电流在短时间内剧增，导额定电流的 9 倍还大。随着启动电流到工作电流的过度，发热体

有冲击性电阻类负载样本数据获取电路图

阻感类负载样本数据获取电路图

【参考文献】

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本文编号：2820062