DFT的Matlab源码-Multi-NILM：多标签非侵入式负载监测

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简介：
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。

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DFT的Matlab源码-Multi-NILM：多标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。

非侵入式负载监控

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非侵入式负载监控是一种电力负荷管理技术，通过检测主线路电流和电压，识别各个电器设备的能耗情况，无需在每个用电点安装传感器。这种方法便于分析家庭或企业的能源使用模式，有助于节能减排和优化用电策略。非侵入式负荷监测在我国的研究起步较晚，但在国外已有较长的发展历史。从一个新的视角来看，可以利用HMM模型来解决相关算法问题。

基于KPCA和STFT的非侵入式负载监测MATLAB代码开发

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本项目致力于开发一种结合KPCA与STFT技术的非侵入式负载监测系统，并提供相应的MATLAB实现代码，旨在提升电力负荷识别精度。这项工作提出了一种通过提取电流波形特征来识别家用电器的方法。使用短时傅立叶变换（STFT）和内核PCA技术来获取这些特征。在定义了特征之后，利用k-最近邻 (kNN)、支持向量机 (SVM)、线性判别分析 (LDA)、随机森林 (RF) 和极限学习机 (ELM) 等分类器来进行设备（或组合电器）的识别。其中，ELM算法参考了相关文献并根据本工作进行了适应性调整。

非侵入式负载监控关键技术综述

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本论文全面回顾了非侵入式负载监控技术的研究进展与关键挑战，涵盖信号处理、模式识别及深度学习方法，并探讨其在智能家居中的应用前景。非侵入式负荷监测（NILM）技术能够通过总线处的单点测量数据识别用户内部的具体用电设备，是构建泛在电力物联网与透明电网的重要基础之一。本段落首先分析了NILM的基本实现框架和技术体系，并对这一领域急需解决的关键问题进行了综述，主要包括数据源选择、算法精度和可扩展性三个方面的问题。对于数据源的选择问题，文章探讨并总结了低频和高频数据源在NILM中的应用情况，特别强调智能电表在此技术的应用价值。而在提升算法的准确性方面，则回顾与分析了现有的各种NILM算法模型及其评估方法。此外，在面对目前鲜有研究涉及的可扩展性挑战时，本段落通过借鉴语音识别及机器学习领域的经验，对去噪识别和新负荷标记、训练等问题进行了深入探讨。最后，文章展望了未来非侵入式负荷监测技术的发展趋势与应用前景。

NILM实用安装包：NILMTK非侵入式负荷分解工具

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Nilm实用安装包提供了一个简便的方式来获取和运行NILMTK，这是一个用于非侵入式负荷分解研究的重要工具，助力于电力消耗分析与节能。非侵入式负荷分解NILM的实用安装包NILMTK包括nilmtk-contrib、nilmtk和nilm_metadata。这个Python工具包有助于处理负荷分解数据。

基于云平台的非侵入式负载监测与识别系统

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本系统为一种基于云端技术开发的智能监控方案，能够实现对电力负荷的非接触式监测及精准识别，有效提升能源管理效率。为了实时远程监测负荷的运行状态并识别不同类型的负载，设计了一种非侵入式负荷监测系统，并研究了基于PCA（主成分分析）和kNN（K近邻算法）的负荷识别方法。在电力供应入口端，通过在负载回路中串联康铜电阻来采样工作电流，在同一电路中使用分压网络采集电压数据，并计算实时有功功率值，然后以1 Hz频率将这些信息发送到云服务器。在云端部分，利用PCA算法对获取的功率序列进行特征提取和降维处理。随后应用kNN分类器识别当前接入的负荷类型。用户可以通过终端设备访问该系统的监控界面来查看相关信息。实验中，在墙壁插座上安装了这套系统，并对其进行了8种家用负载类型的监测与分析。经过多次测试，结果显示平均准确率超过98%，这验证了所提出的方案具有高度准确性及可行性。

基于神经网络的非侵入式负载监测识别方法

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本研究提出了一种利用神经网络进行非侵入式的负载监测与识别的新方法，旨在提高家电能耗分析和管理的效率及准确性。在智能电网领域，负荷监测与管理是确保电力系统稳定运行的关键技术之一。智能电网的全面建设目标在于实现高度自动化和智能化的电网控制。用户端的智能化是这一过程的重要组成部分，而家庭用电智能化则需要有效的用电行为监测和管理机制。本段落提出了一种基于神经网络的非侵入式负荷监测识别算法，特别针对家用电器用电情况进行研究。该算法的核心原理是在家用电器启动时捕捉其产生的电力信号特征，并通过神经网络进行模式分析与分类，从而实现对这些设备运行状态及能耗情况的实时监控和评估。在现有负荷监测技术中，有无线传输、PLC（电力线通信）以及非侵入式用电监测等多种方案。其中，无线传输方式虽然能够提供智能化管理功能，但由于成本问题，并不适合家庭使用；而PLC方法尽管初期投资较低且见效快，但会受到交流市电干扰较大及跨变压器限制等问题的影响。相比之下，非侵入式的测量技术则是在用户主进线端进行监测，通过分析电流和电压的波形来推测各种家用电器的工作状态，并因其安装简便、成本低廉而成为本段落研究的重点。对于不同类型的家用电器，在负荷监控中准确分类是至关重要的一步。本论文基于电器输入电流的数据分析提出了一种新的电力负载识别框架，能够有效地区分不同的电力消耗模式和类型，从而为后续的用电管理和电网调度提供支持依据。神经网络技术在处理复杂数据集时表现出色，并能从中发现潜在规律用于预测或分类任务。在此应用中，通过利用神经网络来分析大量的实时电力信号数据，可以准确地识别出各种家用电器启动时特有的电气特征信息，进一步实现对用电设备使用情况的即时监控以及能耗量的有效管理。综上所述，本段落介绍的技术不仅能够提供关于家庭内各类电器运行状态和消耗电量的信息反馈，并且还能支持更加精细的家庭级电力负荷分类与识别工作。这为智能电网用户端电能管理和供电网调度优化提供了有力的技术支撑，有助于推动整个电网系统的智能化水平提升。

二抽取代码MATLAB-V-I轨迹：用于从非侵入式负载监测(NILM)方法中的VI轨迹中提取特征的代码...

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这段代码是为非侵入式负载监测（NILM）设计的，专门用于从电压电流（VI）轨迹中抽取关键特征。它是使用MATLAB开发的，旨在提高设备级别的电力消耗分析精度。该项目旨在从VI轨迹中提取特征用于非侵入式负载监控（NILM）方法中的分类步骤。VI轨迹是通过将一个电压周期与系统测量电流的周期图相乘来创建二维形状。开发此项目的软件为MATLAB R2017b和R2019b版本。文件夹“current_features_2018”中包含了截至2018年文献介绍的所有基于VI的功能代码。文件夹Mulinari2019中的代码已在论文《一组新的稳态和暂态特征用于基于VI轨迹的电源签名分析》（IEEE PES创新智能电网技术，拉丁美洲，2019）中解释并详细说明。文件夹F2D中的代码在提交给电力系统研究（ELSEVIER），于2021年的论文《使用二维傅里叶级数进行电负荷分类的VI轨迹特征提取》中有详细介绍。每个功能的具体信息都在相应的M文件中。如果有任何疑问或建议，请通过电子邮件联系我们。贡献者：UTFPR

非侵入式负载分解PDF版代码.pdf

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本PDF文档提供了非侵入式负载分解技术的相关代码资源，旨在帮助研究人员和工程师便捷获取并应用该技术进行电力负荷分析与设备识别。非侵入式负荷分解代码简单版实现旨在帮助大家理解电力负荷分解的概念。非侵入式电力负荷监测是指通过分析家庭电表的各项特征（如有功功率、电流和电压）来获取家中每个电器的状态（是否使用及处于何种工作状态）以及耗电量情况（包括各个电器的负载运行曲线或每日、每月的用电量）。

关于监督学习在非侵入式负荷监测中的算法对比研究

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本研究聚焦于监督学习技术在非侵入式负荷监测领域的应用，通过比较不同算法的性能，旨在为该领域提供有效的数据分析方法和决策支持。非侵入式负荷监测（NILM）能够在不影响用户正常用电的情况下以低成本实现对家庭用电设备类型识别及用电负载分解，因此非常适合于家用电力监控领域。随着智能电表在居民区的广泛安装，大量数据得以收集并支持了关于居民NILM的研究热潮。本段落基于家庭电器稳态电流样本建立模型，并采用负荷电流谐波系数作为分类特征，构建了四种不同的NILM分类器：多层感知器（MLP）神经网络、k-近邻算法、逻辑回归和支持向量机。通过BLUED数据库对这四个分类器进行训练和测试后发现，在识别精度、计算时间效率及抗噪性能方面，基于MLP的模型表现最佳。实验结果表明，与其它三种方法相比，MLP神经网络在家庭负载监测中具有最优越的整体效果以及运行速度，并且更适合用于日常的家庭电力消耗监控。