基于特征选择与增量学习的非侵入式电动自行车充电辨识方法

施雨松; 徐青山; 郑建

doi:10.7500/AEPS20200804005

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基于特征选择与增量学习的非侵入式电动自行车充电辨识方法

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于特征选择与增量学习的非侵入式电动自行车充电辨识方法
- Non-intrusive Charging Identification Method for Electric Bicycles Based on Feature Selection and Incremental Learning
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第7期页码：87-94
- 作者机构：
  
  东南大学电气工程学院，江苏省南京市 210096
- 作者简介：
  
  施雨松(1995—)，男，硕士研究生，主要研究方向：非侵入式负荷监测技术。E-mail：shiyusong@seu.edu.cn
  徐青山(1979—)，男，通信作者，博士，教授，主要研究方向：智能配用电技术、新能源发电技术、负荷资源化调度等。E-mail：xuqingshan@seu.edu.cn
  郑建(1996—)，男，硕士研究生，主要研究方向：新能源发电与并网技术。E-mail：1877726179@qq.com
- 基金信息：
  
  江苏省重点研发计划资助项目(BE2020688)
- DOI：10.7500/AEPS20200804005
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-08-04，
  
  修回日期：2020-12-03，
  
  网络出版日期：2021-01-27，
  
  纸质出版日期：2021-04-10
- 稿件说明：
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施雨松,徐青山,郑建.基于特征选择与增量学习的非侵入式电动自行车充电辨识方法[J].电力系统自动化,2021,45(7):87-94.

SHI Yusong,XU Qingshan,ZHENG Jian.Non-intrusive Charging Identification Method for Electric Bicycles Based on Feature Selection and Incremental Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(7):87-94.
施雨松,徐青山,郑建.基于特征选择与增量学习的非侵入式电动自行车充电辨识方法[J].电力系统自动化,2021,45(7):87-94. DOI： 10.7500/AEPS20200804005.

SHI Yusong,XU Qingshan,ZHENG Jian.Non-intrusive Charging Identification Method for Electric Bicycles Based on Feature Selection and Incremental Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(7):87-94. DOI： 10.7500/AEPS20200804005.

摘要

为实现从电网侧监测电动自行车违规停放充电行为，减少电动自行车充电火灾事故，在非侵入式负荷识别的基础上，提出一种基于特征选择与增量学习的电动自行车充电辨识方法。首先，根据电动自行车充电实测电流波形，分析负荷特性并列举15种负荷特征。通过半监督Fisher计分与最大信息系数量度特征辨别度与冗余度，采用贪心搜索算法对特征重要性排序并结合排序与辨识结果选择辨识准确性最高的特征子集。然后，基于一类支持向量机增量学习方法，实现电动自行车负荷辨识与分类器在线学习。最后，通过实测数据进行试验，结果表明文中方法可以对电动自行车充电行为准确辨识，验证了算法的有效性。

Abstract

In order to monitor the illegal parking and charging behavior of electric bicycles from the grid side and reduce fire accidents caused by electric bicycle charging

on the basis of non-intrusive load identification

a charging identification method for electric bicycles is proposed based on feature selection and incremental learning. First

according to the measured current waveform of electric bicycle charging

this paper analyzes the load characteristics and lists 15 load features. The semi-supervised Fisher score and the maximal information coefficient are used to measure the feature discrimination and redundancy

and the greedy search algorithm is used to rank the importance of features. The feature subset with the highest identification accuracy is selected based on the ranking and identification results. Then

based on the incremental learning method for one-class support vector machine

the electric bicycle load identification and online learning of the classifier are realized. Finally

the experiment is carried out with actual measured data

and the results show that the proposed method can accurately identify the charging behavior of electric bicycles

which verifies the effectiveness of the algorithm.

关键词

Keywords

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