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报告题目：智能电网非侵入式负荷监测技术应用

报告人：吴丹

报告时间：2023年5月10日（周三）14:30—15:30

报告地点：墨子楼S3301

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2023年5月8日

报告简介：非侵入式负荷监测是一种通过非侵入的方式对电力系统中的用电设备进行实时监测和识别的技术。该技术通过在居民家庭电力入口处安装传感器，获取电压和电流信号，通过对信号的分析和处理，识别出不同居民家庭用电设备的特征信号，从而实现对居民家庭用电设备的实时监测和分析。本课题基于深度学习技术在居民家庭用电数据累积不足的应用场景下展开负荷分解算法研究。在部分家庭历史用电数据累积不足的场景下，提出一种基于模型迁移的负荷分解方法，引入具有时间向量的嵌入层为编码器将时间序列转换为连续向量空间，提高了模型对功率时间序列信息的计算效率，再通过引入通道注意力机制，可以有效获取有利的居民用电负荷特征。之后，采用模型迁移的方法，对基于完备数据预训练模型进行微调从而克服部分家庭历史用电数据累积不足的问题。