关联规则下的非侵入式负荷分解方法：提升精度与准确性

"计及电器状态关联规则的非侵入式负荷分解" 本文主要探讨了非侵入式负荷监测与分解（NILMD）技术在获取电器用电信息中的应用，特别是针对现有技术存在的问题，即忽视电器间的关联运行模式和状态波动导致的分解精度不足，提出了一种新的负荷分解方法。该方法引入了电器状态关联规则，以提高分解的准确性和效率。 首先，文章介绍了通过仿射传播聚类算法来提取电器的不同运行状态，这是一种有效的数据聚类方法，能够识别出电器在不同工况下的用电模式。接着，利用互信息熵作为衡量电器状态之间依赖性的工具，互信息熵是一种信息理论中的概念，可以量化两个变量之间的关联程度，此处用于分析电器状态的关联性。 随后，文章提出应用关联规则算法来挖掘这些关联性。关联规则学习是一种从大量数据中发现有趣关系的方法，常用于市场篮子分析，这里被用来找出电器状态之间的规律。通过调整含关联规则的样本权值，结合k近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）算法，可以更准确地识别电器的状态，KNN是一种监督学习算法，用于分类和回归，此处用于电器状态的分类。 最后，利用极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）对负荷功率进行分解。极大似然估计是统计学中的一种参数估计方法，它找到使观测数据出现概率最大的模型参数，从而实现对负荷功率的精确估算。 通过实际的测试算例，文章证明了所提方法在提高负荷分解的准确性和有效性方面的优越性。这一研究对于智能电网的发展和电力需求管理具有重要意义，因为精准的负荷监测不仅可以帮助用户节约能源，还可以助力电网公司优化电力资源配置，加强需求侧管理。 关键词涵盖了非侵入式负荷监测、仿射传播、互信息熵、关联规则、k近邻算法以及极大似然估计，这些都是实现本文所述新型负荷分解方法的核心技术。这篇研究展示了如何结合多种数据分析方法来提升NILMD技术的性能，为智能用电领域提供了新的解决方案。