基于行为影响因子的非侵入式负荷实时分解算法 - 蔡宇; 董树锋; 徐航; 毛航银; 宋永华 (电力自动化设备, 2021)
TM73; 针对传统非侵入式负荷分解算法准确率低、计算较耗时等问题,在隐马尔科夫模型(HMM)的基础上提出基于行为影响因子的负荷实时分解算法.使用自适应的迭代K-means聚类方法提取负荷状态,并将负荷状态组合成超状态.针对传统HMM没有考虑用电场景时间特性的缺陷,对参数进行时间分段学习.在分解阶段引入用户用电行为模式的影响因子,改进隐马尔科夫齐次假设,并利用维特比算法分解出用户的各个负荷的实时状态.通过公开数据集验证了所提算法的准确性和实时性.