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申请/专利权人：湘潭大学
摘要：本发明公开了一种结合外部注意力机制与Seq2Point的非侵入式负荷分解方法。本发明提出一种结合外部注意力机制的Seq2Point非侵入式负荷分解方法，实现了训练时间成本不增加的情况下的分解精度的提升。首先，将采集到的功率序列进行数据预处理，并构建窗口数据；接着，利用编码器对窗口数据处理得到原始特征编码；然后，利用外部注意力机制修正原始特征编码，得到修正特征编码；将原始特征编码和修正特征编码进行残差连接，得到综合特征编码；最后，通过解码器解码综合特征编码，实现非侵入式负荷分解。本方法能利用低频功率序列信息，花费少量的训练时间，实现准确的非侵入式负荷分解。本方法能够为进一步挖掘用户用电信息提供帮助，为电网需求侧响应提供参考。
主权项：1.一种结合外部注意力机制与Seq2Point的非侵入式负荷分解方法包括以下步骤：步骤1：输入数据的预处理以及窗口数据的制作；为了规范输入数据，扩大分解方法的适用范围，考虑功率数据序列数值范围不一致以及功率数据采样频率不一致的情况，通过数据标准化，数据下采样，构造窗口数据三个操作对数据进行处理；步骤2：构建用于非侵入式负荷分解的结合外部注意力机制与Seq2Point的非侵入式负荷分解模型；利用基于一维卷积层的编码器对窗口数据进行特征编码，得到原始特征编码信息；利用外部注意力机制修正原始特征编码信息，得到修正特征编码信息；对原始特征编码信息和修正特征编码信息进行残差连接，得到综合特征编码信息；最后通过基于线性层的解码器解码综合特征编码信息得到设备负荷分解值O，实现从窗口数据z到负荷分解值O的非侵入式负荷分解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湘潭大学 一种结合外部注意力机制与Seq2Point的非侵入式负荷分解方法
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