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MO-NILM:用于NILM分类的多目标进化算法 - MATLAB开发

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简介:
简介:本文介绍了一种名为MO-NILM的多目标进化算法,专门针对电力负荷分解中的NILM(非侵入式负载监测)分类问题进行优化,在MATLAB平台上实现并验证了其有效性。 MO-NILM 源代码基于 [1]。一些备注如下: 1) 此设置用于文章中的场景 3:MO-NILM2 (P, Q)。在此配置中,您可以使用两个功能(在我们的例子中是 P 和 Q,但您也可以根据需要更改)。 2)此代码基于 PlatEMO 平台开发,PlatEMO 是一个开源的多目标进化优化问题平台,使用 MATLAB 编写。如果您使用了这份代码,请确保引用 PlatEMO [2] 作为参考文献。 3) 若要运行该程序,请进入 \AmpdsPQ 文件夹并执行 main_Ampds.m 脚本段落件。 4) 在函数“NSGAII_sim_Ampds.m”中,您需要在第15行插入到 mainNsgaII_PQ.m 所在路径的引用(应该是上一级目录)。 5) 数据库位于 \AmpdsPQ\36kSamplesDb 文件夹内。通过仔细审查和逆向工程,您可以根据自己的数据库需求进行相应的修改。对于每一个 Mat 文件来说,第一列代表特征值。

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  • MO-NILMNILM - MATLAB
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    简介:本文介绍了一种名为MO-NILM的多目标进化算法,专门针对电力负荷分解中的NILM(非侵入式负载监测)分类问题进行优化,在MATLAB平台上实现并验证了其有效性。 MO-NILM 源代码基于 [1]。一些备注如下: 1) 此设置用于文章中的场景 3:MO-NILM2 (P, Q)。在此配置中,您可以使用两个功能(在我们的例子中是 P 和 Q,但您也可以根据需要更改)。 2)此代码基于 PlatEMO 平台开发,PlatEMO 是一个开源的多目标进化优化问题平台,使用 MATLAB 编写。如果您使用了这份代码,请确保引用 PlatEMO [2] 作为参考文献。 3) 若要运行该程序,请进入 \AmpdsPQ 文件夹并执行 main_Ampds.m 脚本段落件。 4) 在函数“NSGAII_sim_Ampds.m”中,您需要在第15行插入到 mainNsgaII_PQ.m 所在路径的引用(应该是上一级目录)。 5) 数据库位于 \AmpdsPQ\36kSamplesDb 文件夹内。通过仔细审查和逆向工程,您可以根据自己的数据库需求进行相应的修改。对于每一个 Mat 文件来说,第一列代表特征值。
  • MO-NILM:面向NILM
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    MO-NILM是一种专为非侵入式负荷监测(NILM)设计的多目标优化算法。通过进化计算技术,它有效解决了NILM中的多个复杂问题,提升了能源管理和消费分析的精度与效率。 MO-NILM:一种用于NILM分类的多目标进化算法由Machlev, R.、Belikov, J.、Beck, Y. 和 Levron, Y. (2019)提出,并发表在《Energy and Buildings》期刊第199期,页码为134-144。此外,Tian, Y., Cheng, R., Zhang, X., & Jin, Y. (2017)介绍了PlatEMO:用于进化多目标优化的MATLAB平台。
  • MATLABNILM代码抽取工具:MATLAB-NILM
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    MATLAB-NILM是一款利用MATLAB开发的能量分析软件,专门用于非侵入式负荷监测(NILM)中的代码提取。该工具简化了从复杂电力数据中识别和分离特定电器能耗模式的过程,为研究人员及工程师提供了一个强大的平台来深入探究家庭或商业设施的能源使用情况,助力提高能效与优化电网管理。 二摘代码MATLAB无侵入式负载监控器(NILM)用Matlab模拟。每个data*.mat文件包含两个单元格:power和t。其中,power在相应的label*.txt中包含了所有电器的功率负荷记录,而t则记录了功率负载的时间表。src目录中的所有过程功能都可以在此处找到。相关数据来自data3.mat和data4.mat。该项目主要关注的是data3.mat的内容。
  • MATLAB——
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    本项目专注于利用MATLAB平台进行多目标优化问题的研究与求解,采用先进的差分进化算法以实现高效、精确的目标寻优。 在MATLAB环境中开发多目标优化的差分进化算法,并运行基本的差分进化(DE)算法以解决多目标优化问题。
  • MATLAB——运实现
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    本项目旨在利用MATLAB平台,结合进化算法解决复杂系统的多目标优化问题,探索高效求解策略。 利用进化算法进行多目标优化的Matlab开发实例基于NSGA-II算法。该方法展示了如何通过进化算法解决复杂问题中的多个冲突目标。
  • :利基础DE实现-matlab
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    这段内容介绍了一个基于差分进化(DE)的基础多目标优化算法的MATLAB实现。通过改进的经典DE框架,旨在解决复杂工程问题中的多目标决策难题。 该工具集包含以下文件: 1) MODEparam.m:生成运行MODE优化算法所需的参数。 2) MODE.m:执行基于差分进化(DE)算法的基本多目标优化方法的代码,具体参考文献为“Storn, R., Price, K., 1997。差分进化:一种简单有效的连续空间全局优化启发式方法。”当只有一个目标被优化时,使用标准 DE 算法;如果有两个或多个目标,则在贪婪选择步骤中应用优势关系。 3) CostFunction.m:定义了要进行优化的成本函数。
  • NILM数据集.xlsx
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    《NILM数据集.xlsx》包含了详细的能源消耗记录,旨在支持非侵入式负荷监测研究。该数据集收集了各类电器在不同使用情况下的电力消耗信息,为学术界和工业界的能源效率分析提供了宝贵资源。 nilm数据集.xlsx 这段文字似乎只是重复了文件名nilm数据集.xlsx多次,并且根据您的要求去除了所有可能的联系信息、链接和其他非必要内容。由于原始文本中没有包含任何需要删除的具体元素(如联系方式或网站地址),因此重写后的版本保持不变,仅保留核心部分即文件名称本身。
  • MATLABNSGAⅡ
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    简介:本文介绍了一种基于MATLAB实现的多目标优化方法——非支配排序遗传算法II(NSGA-II),探讨其在解决复杂工程问题中的应用与优势。 多目标进化算法NSGAⅡ(MATLAB)是一种用于解决多个优化目标问题的计算方法,在软件开发和科学研究中有广泛应用。该算法通过模拟自然选择过程来寻找最优解集,特别适用于处理复杂且相互冲突的目标函数。在使用时需具备一定的编程基础,尤其是对MATLAB环境熟悉者更为适用。
  • DFTMatlab源码-Multi-NILM签非侵入式负载监测
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    本项目提供了一套基于DFT的MATLAB源码,用于实现多标签非侵入式负荷监测(Multi-NILM),能够有效识别电力系统中的多种电器负载。 DFT的MATLAB源代码MULTI-NILM:一种用于多标签非侵入式负载监控的新颖框架描述了该存储库基于一篇论文,并可用于复制实验。它定义了一个适用于多标签NILM系统的框架,包括多种时间序列表示方法如Signal2Vec、BOSS、SFA、WEASEL、DFT、SAX、1d-SAX和PAA;并使用Taken定理实现延迟嵌入。随时可以重用、修改和扩展此存储库。 Multi-nilm是用于高效非侵入式负载监控系统的创新框架,具备三个固有属性:利用数据表示法进行充分降维;采用轻量级分解模型;将分类问题视为多标签分类问题来解决。可以在实验目录下找到例子实验示例。该模块定义了三种类型的实验(GenericExperiment、ModelSelectionExperiment和REDDModelSelectionExperiment)。还可以通过扩展抽象类nilmlab.lab.Experiment来自行创建新的实验类型。 一旦定义好实验,只需几行代码即可进行设置和配置。所有名称为run*.py的文件都是特定实现的例子,并可以作为参考使用。
  • Mayfly:应Matlab实现
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    本研究提出了一种改进的多目标Mayfly算法,并通过MATLAB实现了该算法在复杂多目标优化问题中的应用。 这段简化的Matlab演示代码展示了如何使用新的Mayfly算法来解决多目标优化问题。