针对低频采样识别精确度较低,系统稳定性较差的问题,文章提出了一种基于改进隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)的非侵入式负荷监测方法(non-intrusive load monitoring,NILM).该模型运用人工免疫算法和增量学习对传统HMM模型进行双重优化,通过人工免疫算法解决HMM模型容易陷入局部最优的问题,提升了模型的识别精确度.再通过增量学习实现了模型参数的自主更新,使得模型能够适应新的环境,提高了模型的鲁棒性.最后通过低频数据集建立了两个实验场景,对改进的HMM模型进行了实验验证,结果证明了该模型在识别精确度和鲁棒性等方面具有一定优越性.
非侵入式负荷监测方法(NILM) 隐马尔科夫模型(HMM) 人工免疫算法 增量学习