基于自适应蒸馏增量学习与注意力MobileNetV2网络的“一对所有”拒绝识别算法在电力终端多标签识别中的应用

Electricity terminal multi-label recognition with a “one-versus-all” rejection recognition algorithm based on adaptive distillation increment learning and attention MobileNetV2 network for non-invasive load monitoring

Linfei Yin · Nannan Wang · Jishen Li · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.382

随着分布式可再生能源接入智能电网，分布式系统及新能源发电的不确定性严重影响了电网的稳定运行。需求侧管理是解决分布式用电问题的有效手段，因此监测接入系统负荷类型已成为当前研究热点。负荷监测包括侵入式负荷监测（ILM）和非侵入式负荷监测（NILM）。目前，NILM缺乏增量学习能力且识别准确率较低。为此，本文提出一种基于自适应蒸馏增量学习与注意力MobileNetV2网络的“一对所有”拒绝识别算法用于电力终端多标签识别（ET-MR “OVA” RR-ADIL-AMN）。该算法融合了多标签识别与“一对所...

解读: 该非侵入式负荷监测技术对阳光电源智慧能源管理系统具有重要价值。可集成至iSolarCloud平台实现用电侧精细化管理:在储能系统(ST系列PCS/PowerTitan)中应用该多标签识别算法,可精准识别并网负荷类型,优化充放电策略;结合分布式光伏(SG系列逆变器)场景,通过增量学习动态适应新接入设备...