摘要：为了解决常用家电设备投切状态辨识问题,提出一种以神经网络为辨识模型的方法,增强其快速辨识能力。首先,从负荷印记出发,针对各用电设备的稳态电流谐波特性,建立用电设备特征标签。然后,采用弹性BP（Resilient back propagation,RPROP）神经网络,将输入数据特征向输出层非线性映射,实现快速收敛至全局最优点。训练中采用多种设备组合方式,进行用电设备特征辨识。最终,以五类常用用电设备进行实验,实验结果表明该算法能够有效地识别家用设备的工作状态组合,且对功率相近、谐波具有较小差异的用电设备工作状态也具有很好的辨识能力。

关键词：非侵入式 负荷分解 神经网络 rprop算法 系统架构 

单位：河南许继仪表有限公司 河南许昌461000 武汉大学发电控制与电网智能化技术研究所 湖北武汉430072