基于云平台的非侵入式负荷监测与识别系统
为了实时远程地监测负荷运转状态和识别负荷种类，设计了一种非侵入式负荷监测系统，并研究基于PCA和kNN的负荷识别算法。在电力供给入口端，通过在负荷回路中串联康铜电阻采样工作电流，通过电阻分压网络采样工作电压，并计算负荷的实时有功功率，以1 Hz频率向云服务器发送功率信息。在云服务器端，通过PCA对功率值序列进行特征提取和降维，通过kNN对当前接入的负荷进行归类，用户可以通过终端设备访问负荷监控界面。在实验中，将系统安装于墙壁插座上，对8类家用负荷进行监控和识别，多次实验结果显示负荷平均识别率达到98%以上，验证了该方案的准确性和可行性。
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