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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工廠用電狀態(tài)識(shí)別方法
關(guān)鍵詞：人工智能 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 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(yīng)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(chǔ)與通信帶來(lái)了挑戰(zhàn),同時(shí)也增加了對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的難度。另外,由于生產(chǎn)性質(zhì)和經(jīng)營(yíng)方式的不同,工廠的用電狀態(tài)往往比較復(fù)雜?；趥鹘y(tǒng)經(jīng)驗(yàn)的人工識(shí)別不能滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用的需求,該文研究了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工廠用電狀態(tài)自動(dòng)識(shí)別方法。首先,對(duì)采集于真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景的電網(wǎng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的預(yù)處理,包括數(shù)據(jù)的合并、清洗、標(biāo)準(zhǔn)化、打標(biāo)和抽樣;然后,基于預(yù)處理的電網(wǎng)數(shù)據(jù)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于對(duì)工廠用電狀態(tài)的自動(dòng)識(shí)別;最后,對(duì)提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工廠用電狀態(tài)識(shí)別方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,證實(shí)了該方法的合理性和有效性。通過(guò)對(duì)工廠用電狀態(tài)的準(zhǔn)確識(shí)別,能夠幫助供電公司指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行錯(cuò)峰用電,進(jìn)而有效緩解電力供給不平衡的問(wèn)題,以達(dá)到對(duì)電能合理開(kāi)發(fā)和利用的目的。
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