基于彩色图像特征提取及融合的非侵入式负荷识别

魏广芬; 李谊林; KUZENGURIRA T.Tapiwa; 赵航; 胡春华; 张玉猛

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0972

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基于彩色图像特征提取及融合的非侵入式负荷识别

更新时间：2025-11-25

- 基于彩色图像特征提取及融合的非侵入式负荷识别
- Vol. 49, Issue 11, Pages: 4854-4864(2025)
- 作者机构：
  
  1. 山东工商学院信息与电子工程学院
  2. 烟台东方威思顿电气有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0972
  CLC： TM714;TP391.41
- Published：2025
- 稿件说明：
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魏广芬, 李谊林, KUZENGURIRA T.Tapiwa, et al. 基于彩色图像特征提取及融合的非侵入式负荷识别[J]. 2025, 49(11): 4854-4864.
DOI：

魏广芬, 李谊林, KUZENGURIRA T.Tapiwa, et al. 基于彩色图像特征提取及融合的非侵入式负荷识别[J]. 2025, 49(11): 4854-4864. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2024.0972.

摘要

非侵入式负荷监测(non-intrusive load monitoring

NILM)技术可以有效监测和分析电器负荷设备的能耗及运行状态，其成本低、实用性强，具有广泛的应用前景。为有效提升基于图像特征的非侵入式负荷识别方法的识别效果，该文提出了一种新颖的3种NILM灰度图像特征提取及融合方法，分别通过加权递归图、格拉姆角场和马尔可夫转移场提取稳态电流周期性和相似性等重复模式特征、时间依赖性和相关性等静态特征及全局趋势和局部趋势等动态特征，得到3个NILM灰度图像矩阵，将其对应构建为彩色图像的红绿蓝3个颜色通道，从而融合为含有丰富负荷特征的彩色特征图像。进一步针对彩色特征图像处理复杂度提升的问题，提出了一种参数量更少、迭代速度更快同时保持高准确率的卷积神经网络负荷识别模型，有效降低了彩色图像分析模型的复杂度。与当前NILM领域的典型新型算法对比，该文所提负荷识别方法在多个高频数据集的识别精度均取得最优。

Abstract

关键词

Keywords

references

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