《表2 V-I轨迹的特征：基于V-I轨迹特征的非侵入式负荷监测算法》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
根据前文所述的轨迹特征的量化算法所得出轨迹的10个特征值如表2所示。
| 图表编号 | XD00189206300 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.10.20 |
| 作者 | 杨云瑞、黄宇魁、陈文浩 |
| 绘制单位 | 广东卓维网络有限公司、广东卓维网络有限公司、广东电网公司佛山供电局 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表7 检测效果比较：基于状态特征聚类的非侵入式负荷事件检测方法》2020.11.10
- 《表2 事件波形特征集合：基于用户边缘侧事件解析的工业电力负荷非侵入式感知辨识》2021.02.25
- 《表4 每个设备的F1值：基于V-I轨迹特征的非侵入式负荷监测算法》2020.10.20
- 《表3 设备参数：基于V-I轨迹特征的非侵入式负荷监测算法》2020.10.20
- 《表1 实验参数设置：基于视频特征提取的电力客户轨迹行为监测系统设计》2020.11.20
- 《表4 幅值特征辨识结果：深度学习与幅值特征相融合的低频采样非侵入式负荷辨识算法》2020.04.28
- 《表3 CNN辨识结果：深度学习与幅值特征相融合的低频采样非侵入式负荷辨识算法》2020.04.28
- 《表2 电流的幅值特征：深度学习与幅值特征相融合的低频采样非侵入式负荷辨识算法》2020.04.28
- 《表2 算法评价指标：一种多参量决策的非侵入式负荷辨识算法评价模型》2020.08.10
- 《表5 模型辨识结果：一种多参量决策的非侵入式负荷辨识算法评价模型》2020.08.10
- 《表1 辨识算法性能：一种多参量决策的非侵入式负荷辨识算法评价模型》2020.08.10
- 《表6 一致性检验：一种多参量决策的非侵入式负荷辨识算法评价模型》2020.08.10
- 《表3 比例标度值：一种多参量决策的非侵入式负荷辨识算法评价模型》2020.08.10
- 《表7 全局匹配结果：基于改进匈牙利算法的非侵入式负荷匹配方法》2019.11.25
- 《表6 数据处理结果：基于改进匈牙利算法的非侵入式负荷匹配方法》2019.11.25
- 《表4 匹配结果：基于改进匈牙利算法的非侵入式负荷匹配方法》2019.11.25
- 《表8 匹配结果：基于改进匈牙利算法的非侵入式负荷匹配方法》2019.11.25
- 《表6 匹配结果：基于Bi-LSTM算法的非侵入式负荷监测模型》2019.02.20
- 《表1 均方根误差结果：基于降噪滤波与FHMM的非侵入式负荷监测算法》2019.11.25
- 《表2 无预处理的结果：基于降噪滤波与FHMM的非侵入式负荷监测算法》2019.11.25