Advertisement

基于马尔科夫链的非侵入式负载分解.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了利用马尔科夫链进行非侵入式负载分解的方法，旨在通过分析电力消耗模式来识别和分类家庭用电设备。该技术提供了一种无需物理接入电器即可监控能源使用的有效途径。 基于马尔科夫链的非侵入式负荷分解采用HMM算法实现对居民内部电器设备用能行为的非侵入式追踪。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于马尔科夫链的非侵入式负载分解.zip
    优质
    本研究探讨了利用马尔科夫链进行非侵入式负载分解的方法，旨在通过分析电力消耗模式来识别和分类家庭用电设备。该技术提供了一种无需物理接入电器即可监控能源使用的有效途径。 基于马尔科夫链的非侵入式负荷分解采用HMM算法实现对居民内部电器设备用能行为的非侵入式追踪。
     
  • 基于因子隐马尔可夫模型的非侵入式负荷分解.rar
    优质
    本研究提出了一种基于因子隐马尔可夫模型的方法，用于电力系统中的非侵入式负荷分解，旨在实现高效准确的家庭用电设备识别。该方法通过分析整体家庭能耗数据，无需安装额外传感器，即可精确区分并监测各个电器的耗电情况，有助于智能家居能源管理和节能策略制定。 基于因子隐马尔可夫（FHMM）模型的非侵入式负荷分解方法可以直接运行，并使用真实家庭数据进行测试。该方法采用Python代码实现。
     
  • 马尔科夫链的概念-马尔科夫链
    优质
    马尔科夫链是一种数学模型，描述一系列可能事件的状态序列，其中每个状态只依赖于前一个状态。该文介绍其基本概念与应用。 马尔科夫链以安德烈·马尔可夫（A.A.Markov，1856－1922）的名字命名，是数学中一种具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。其主要特点包括：系统在每个时期所处的状态都是随机确定的；从一个时期到下一个时期的转变遵循一定的概率规则；而下一时期的状态仅由当前状态和转移概率决定（即无后效性）。本节课将重点介绍时间和状态均为离散化的马尔科夫链及其应用。
     
  • 非侵入式负载监控
    优质
    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。
     
  • 非侵入式负载分解PDF版代码.pdf
    优质
    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）。
     
  • 马尔科夫链的稳定分布
    优质
    马尔科夫链的稳定分布是指当时间趋于无穷大时，系统状态概率分布趋向于一个固定值。它是理解随机过程长期行为的关键概念。 马尔可夫链以安德烈·马尔可夫（A.A.Markov，1856－1922）的名字命名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。在这个过程中，在已知当前信息的情况下，过去的状态对于预测未来状态是没有影响的。
     
  • 基于聚类与关联分析的居民用户非侵入式负载分解
    优质
    本研究提出了一种结合聚类和关联分析的方法，旨在实现对居民用电设备的非侵入式负载分解，以精准识别各类电器能耗情况。 现有的非侵入式负荷监测方法主要依赖于监督学习模型，这类模型需要大量的特定训练数据，并且难以识别那些在训练集中未曾出现的负载类型。基于对多种家用电器电力特征的研究，我们选取了负荷开关过程中的暂态功率波形和功率变量作为关键特性，并提出了一种新的无监督学习方法来分解居民用户的非侵入式负荷。 具体来说，该方法首先通过分析功率变化情况提取电流与电压数据并计算得到暂态功率波形。接着使用动态时间规整算法来评估当前的暂态功率波形与历史记录之间的匹配度，并结合动态聚类技术及其他暂态负载特征来确定对应的电力操作类型。最后，以一周为周期对负荷操作进行关联分析，从而识别出各种电器所特有的多个暂态特性。 仿真测试显示该方法易于实施且在准确性和可靠性方面表现优异。
     
  • 马尔科夫预测模型.zip_马尔科夫_马尔科夫MATLAB_马尔科夫预测
    优质
    本资源包含马尔科夫预测模型的相关资料与代码，适用于使用MATLAB进行马尔科夫过程分析和预测的研究者及学习者。 马尔科夫预测模型的MATLAB实例包括理论指导和数据支持。
     
  • MATLAB中的马尔科夫链代码
    优质
    本资源提供详细的MATLAB代码示例，用于构建和分析马尔科夫链模型。适合初学者学习基本概念及应用实践。 用MATLAB实现马尔可夫链。用MATLAB实现马尔可夫链。用MATLAB实现马尔可夫链。
     
  • 马尔科夫链的转移矩阵
    优质
    马尔科夫链的转移矩阵描述了系统从一个状态转移到另一个状态的概率。它是理解和分析随机过程的关键工具，在统计学、物理学和计算机科学中有着广泛的应用。 华林香等人在《马尔可夫模型在一次能源消费预测中的应用——以福建省为例》一文中探讨了该模型的应用，并发表于2013年福建师范大学学报自然科学版第29卷第5期，页码为78-86。王锋在其著作《中国碳排放增长的驱动因素及减排政策评价》中分析了中国的碳排放问题及其相关政策的影响，此书由经济科学出版社出版发行于2011年。