基于神經(jīng)網(wǎng)絡的工廠用電狀態(tài)識別方法
關鍵詞：人工智能 神經(jīng)網(wǎng)絡 智能電表 電網(wǎng)數(shù)據(jù) 用電狀態(tài)
摘要：智能電表的迅速普及與應用引起電力消耗數(shù)據(jù)(即智能電網(wǎng)數(shù)據(jù))的激增,這不僅給數(shù)據(jù)的存儲與通信帶來了挑戰(zhàn),同時也增加了對數(shù)據(jù)進行分析的難度。另外,由于生產(chǎn)性質(zhì)和經(jīng)營方式的不同,工廠的用電狀態(tài)往往比較復雜。基于傳統(tǒng)經(jīng)驗的人工識別不能滿足實際應用的需求,該文研究了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的工廠用電狀態(tài)自動識別方法。首先,對采集于真實應用場景的電網(wǎng)大數(shù)據(jù)進行必要的預處理,包括數(shù)據(jù)的合并、清洗、標準化、打標和抽樣;然后,基于預處理的電網(wǎng)數(shù)據(jù)構建神經(jīng)網(wǎng)絡模型用于對工廠用電狀態(tài)的自動識別;最后,對提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的工廠用電狀態(tài)識別方法進行實驗驗證,證實了該方法的合理性和有效性。通過對工廠用電狀態(tài)的準確識別,能夠幫助供電公司指導企業(yè)進行錯峰用電,進而有效緩解電力供給不平衡的問題,以達到對電能合理開發(fā)和利用的目的。
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