非侵入式住宅用电负荷分解方法是根据住宅中电力入口处的总用电量分解得到具体负荷的用电量和工作状态的一种方法,其分解结果可用于指导用户用电行为,进而有利于促进电力用户节约用电、实现节能降耗。现有的非侵入式家庭电力负荷分解算法主要根据电力负荷的电气特征建立电力负荷模型,然后利用优化技术或模式识别技术实现电力负荷的分解,方法过于单一,同时大多数研究都没有很好地解决高噪声、大功率非平稳负荷波动干扰下多类负荷混合运行中的负荷分解。针对以上问题,本文提出基于深度学习的非侵入式住宅用电负荷分解方法。首先,采集住宅用电负荷总功率和各个负荷的功率,利用数据扩充技术对住宅中所选择典型的负荷消耗数据进行扩充,以产生充足的数据用于训练,提高负荷数据深度学习网络的泛化性能;其次,采用循环神经网络、卷积神经网络及其变种方法建立非侵入式住宅用电负荷分解模型改进与实验-数控滚圆机电动折弯机滚圆机价格低数控滚圆机滚弧机多少钱,利用训练数据和该模型自动提取负荷特征,构建总功率和单个负荷消耗功率之间的复杂对应关系,从而根据住宅中总功耗信息可以分解得到每个负荷的使用及消耗功率信息。本文由张家港市泰宇机械有限公司弯管机滚圆机滚弧机网站采集网络资源整理! http://www.gunyuanji.wang最后,本文采用2016年5月最新发布的UK-DALE公开数据集作为实验数据集对参与训练的住宅以及未参与训练的住宅分别进行实验,采用总能量正确分类比例、召回率、精确率、F1-measure、准确率以及均方根误差六种评价指标对所提深度模型结构的性能进行评价。实验结果表明所提出的基于深度学习的非侵入式住宅用电负荷分解方法可以有效地实现用电负荷的分解,并对负荷分解性能都得到了很大的改善,且具有较好的泛化性能介电测量被广泛应用于检测产品特性的工业过程控制中,如含水率、密度、厚度、毒素含量等无损检测。课题组已研制了应用于食品安全检测领域的低功耗介电系统,但是,该系统测量频率范围窄、易受工频干扰、且不能计算介电常数。本文改进了现有介电测量系统的软硬件,设计了基于电容数字转换技术的系统,分别对两套系统进行了测量实验。重新设计了原有介电测量系统的前向通道电路,提高传感器输出信号的幅度;通过采用DC/DC与LDO相结合的方式优化电源电路,并严格区分数字与模拟电源;采用金属屏蔽罩、地平面设计等方法提高系统抗工频干扰及噪声的能力。采用分段设置采样频率来提高频谱分析算法的精度;通过最小二乘法建立传感器极间电容与被测材料介电常数的模型。分别做了传感器空测、板材损伤检测及板材介电常数测量实验,结果表明:改进后的系统在整个扫频区间内具有较高的稳定性;系统能够有效检测出损伤板材;系统能够实现对介电常数的稳定检测,且测量值随频率的增大而减小,并逐渐趋于稳定。研制了基于电容数字转换芯片AD7745的介电测量系统。系统以MSP430为核心,包括电容数字转换(CDC)模块、电容输入扩展模块、人机交互模块及电源管理模块。系统软件上,包括主监控程序、初始化模块、中断模块、数据采集模块、人机交互模块、算法模块等。实现了电容到数字信号的转换、读取、介电常数计算、显示等功能。结果表明:在32KHz下,系统重复性误差为0.0503pF;系统能够准确分辨出受损板材;系统能够快速、稳定的实现介电常数检测改进与实验-数控滚圆机电动折弯机滚圆机价格低数控滚圆机滚弧机多少钱本文由张家港市泰宇机械有限公司弯管机滚圆机滚弧机网站采集网络资源整理! http://www.gunyuanji.wang