将电力大数据转化为有价值的信息
再将信息转化为深刻洞察力
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再将信息转化为深刻洞察力
非侵入式负荷辨识技术,它是一种在电力负荷输入线路端获取负荷数据(电压、电流),采用模式识别算法,通过解析稳态和暂态下的负荷特征量,分解用户用电负荷成分并识别电网末端的用电状况,从而实现客户侧用电负荷的类型辨识及用能分解。 相比于常规办法,非侵入式负荷辨识技术具有运维简便、投资成本低、信息安全性强、易于改造等优势。因此,在能源互联网加快建设背景下,非侵入式负荷辨识技术在电网智能化升级中大有可为,具有广阔的应用前景。
多元辨识
混合时间
分层分类
特征量组
尺度分析
模式树
V-I轨迹
神经网络
电器种类识别
电器工况识别
空调故障研判
电气安全隐患识别
违规用电行为识别
电机故障研判