《表1 数据分配表：基于时间卷积神经网络的非侵入式居民用电负荷分解方法》

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《基于时间卷积神经网络的非侵入式居民用电负荷分解方法》

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数据集采用英国能源研究中心（UK Energy Research Center，UKERC） 2015年公开发布的UKdale数据集[19]。UKdale数据集记录了从2012年11月到2015年1月中5个家庭的用电数据。数据集包含了10多种类型的电器，每6 s采集一次用电数据。家用电器种类繁多，为了验证模型对于不同运行特性电器设备的有效性，在本文设计的实验中，选取水壶、电视机、冰箱、洗碗机和洗衣机这5类设备。这是因为:冰箱的运行特征具有周期性特点；相比冰箱，洗衣机、洗碗机的工作模式更为丰富，运行特征较为复杂；水壶运行功率大、时间周期短；电视机功率小，单次运行时间较长。表1为算例分析所用设备及其具体采样时间段。