第1章 概 述1 1.1 非侵入式負荷監測概述 / 1 1.2 非侵入式負荷監測前處理 / 2 1.3 非侵入式負荷監測算法 / 4 第2章 非侵入式負荷監測數據集及法7 2.1 BLUED數據集及法 / 7 2.2 PLAID數據集及法 / 14 2.3 COOLL數據集及法 / 19 2.4 REDD數據集及法 / 21 第3章 負荷特征提取24 3.1 案例背景 / 24 3.2率和電流諧波特征提取及MATLAB實例 / 24 3.3 負荷圖像特征提取及MATLAB實例 / 36 3.4 案例拓展 / 49 第4章 基于機器學的負荷分類50 4.1 案例背景 / 50 4.2 基于k近鄰算法的負荷分類 / 50 4.3 基于決策樹的負荷分類 / 59 4.4 基于判別分析的負荷分類 / 68 4.5 基于樸素貝葉斯的負荷分類 / 76 4.6 基于支持向量機的負荷分類 / 81 4.7 基于卷積神經網絡的負荷分類 / 95 4.8 案例拓展 / 107 第5章 基于集成學的負荷分類108 5.1 案例背景 / 108 5.2 基于Bagging算法的負荷分類 / 108 5.3 基于Boosting算法的負荷分類 / 118 5.4 基于Sta算法的負荷分類 / 129 5.5 案例拓展 / 139 第6章 基于組合優化的非侵入式負荷分解140 6.1 案例背景 / 140 6.2 基于組合優化的非侵入式負荷分解 / 141 6.3 分解能評估 / 149 6.4 案例拓展 / 155 第7章 基于隱馬爾可夫模型的非侵入式負荷分解156 7.1 隱馬爾可夫模型及MATLAB工具箱 / 156 7.2 家庭用電負荷隱馬爾可夫建模流程 / 159 7.3 隱馬爾可夫模型能分析 / 170 7.4 案例拓展 / 174 參考文獻175