【论文】基于随机森林的非侵入式家庭负荷辨识方法

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智能量测技术是智能电网的重要组成部分，为增强非侵入式家庭负荷辨识算法的适用性，提出了一种负荷低频监测技术，结合居民用电行为与外部非电力负荷特征相关特性，建立一种基于随机森林的家庭负荷监测模型，在该模型中，选取常用的电气特征以及引入诸如居民负荷使用的时间特征等外部数据特征，通过互信息分析方法筛选与用电行为关联度高的多维特征量，进而采用随机森林算法对居民用电行为进行建模，从而实现对不同家庭各个类型的负荷进行有效监测。最后，算法运行在AMPds公开数据集上，并与贝叶斯分类算法进行比较，验证了文中算法的有效性。