基于神經網絡的工廠用電狀態識別方法
秦紅蓮; 何玉林; 黃哲學 深圳大學計算機與軟件學院大數據技術與應用研究所; 深圳518060; 深圳大學大數據系統計算技術國家工程實驗室; 深圳518060
關鍵詞：人工智能 神經網絡 智能電表 電網數據 用電狀態
摘要：智能電表的迅速普及與應用引起電力消耗數據(即智能電網數據)的激增,這不僅給數據的存儲與通信帶來了挑戰,同時也增加了對數據進行分析的難度。另外,由于生產性質和經營方式的不同,工廠的用電狀態往往比較復雜?；趥鹘y經驗的人工識別不能滿足實際應用的需求,該文研究了一種基于神經網絡的工廠用電狀態自動識別方法。首先,對采集于真實應用場景的電網大數據進行必要的預處理,包括數據的合并、清洗、標準化、打標和抽樣;然后,基于預處理的電網數據構建神經網絡模型用于對工廠用電狀態的自動識別;最后,對提出的基于神經網絡的工廠用電狀態識別方法進行實驗驗證,證實了該方法的合理性和有效性。通過對工廠用電狀態的準確識別,能夠幫助供電公司指導企業進行錯峰用電,進而有效緩解電力供給不平衡的問題,以達到對電能合理開發和利用的目的。
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