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    一種基于度量學習的自適應非侵入式負荷識別方法

    王丙楠  陸玲霞  包哲靜  于淼  
    【摘要】:現有非侵入式負荷識別技術大多基于最優化和模式識別算法,兩種算法在模型泛化能力和未知負荷識別上均存在一定缺陷。針對這一問題,文中提出一種基于度量學習的非侵入式負荷識別模型,通過卷積神經網絡將負荷電流特性映射到度量空間,在網絡訓練時使用三元組損失實現特征的集聚,對度量空間特征進行相似度判別實現負荷辨識。該方法可實現對未知負荷的有效識別,并具有較強的泛化能力;另一方面,度量學習作為小樣本學習的方法之一,能夠減輕對訓練樣本的依賴,具有較高的實用性。

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