非侵入式负荷监视：路径签名自动生成辅助代码

资源摘要信息:"本文介绍了一篇发表在PES会议上的论文，其主要研究内容为通过非侵入式负载监视(Non-Intrusive Load Monitoring, NILM)技术，利用路径签名(Path Signature)自动生成功能，以便进行更为精准和有效的电力负载监测。此研究提供了相应的辅助代码，以支持相关算法的实现和实验验证。 NILM技术是一种通过对单一位置的总电力消耗进行监测，然后分析和识别出各个独立设备的电力使用情况的技术。该技术不需要在每个用电设备上单独安装监测设备，从而降低了成本并提高了便利性。NILM在智能电网和智能家居系统中具有广泛应用前景，尤其是在电力需求管理、能效分析和故障检测等方面。 路径签名是一种用于描述和处理时间序列数据的技术，特别是在金融服务领域中，路径签名被用来分析金融衍生品的价格变动路径。将路径签名应用于NILM技术，可以看作是一种创新的尝试，用于提取时间序列数据的特征，并以此来实现对电力负载的更精确预测。 在本文档中，提供了几份关键的MATLAB脚本文件，这些文件实现了论文中描述的方法。以下是对这些文件的详细解析： 1. Forecast_reference_features.m-复制：这是一个用于根据路径签名预测参考特征的脚本文件。通过这个脚本，研究人员可以处理时间序列数据，提取特定的特征，并用这些特征作为后续预测模型的输入。 2. Forecast_cooll_labels_using_reference_features.m：该脚本使用参考特征来预测COOLL标签。COOLL（Change Of Load Labels）是一个表示电力负载变化的标签集，通过对这些标签的预测可以得到负载的动态变化情况。 3. trainEnsemble.m：这是用于训练集成分类模型的脚本文件。集成学习是一种强大的机器学习范式，通过结合多个模型来提高预测准确性和泛化能力。 4. trainKNN.m：该脚本用于训练K-最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）分类模型。KNN是一种基本的分类和回归方法，它根据最近的k个邻居来预测新数据点的分类。 5. trainSVM.m：这个脚本负责训练支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类模型。SVM是一种广泛应用于分类和回归分析的监督学习算法。 6. reference_predictor_importance.m：该脚本分析参考特征的预测变量重要性。通过这种分析，可以识别出对预测结果影响最大的特征，从而对特征进行选择或优化。 7. Forecast_cooll_labels_using_signatures.m：利用路径签名预测COOLL标签。这个脚本与上述2号脚本类似，但是直接使用路径签名数据进行预测，而不是基于参考特征。 8. signature_predictor_importance.m：该脚本用于分析路径签名预测变量的重要性。通过这一分析，研究人员可以了解哪些路径签名对于负载预测更为关键。 以上脚本文件和代码在PJM的日期标记下被提及，这可能是作者进行实验和代码修改的具体日期。所有这些文件都被包含在压缩包“nilm_sig-main”中，供其他研究人员下载使用。 该研究和提供的辅助代码对于电力工程领域的研究者和技术开发者来说具有很大的参考价值。通过路径签名来增强NILM技术，能够帮助提高电力负载监测的精度，进而为智能电网和家庭能源管理带来更多的创新可能性。"