《表3 1号家庭冰箱负荷分解评价指标对比》

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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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从图6中可以看出，本文所提基于时间卷积神经网络负荷分解方法相比其他方法更加接近冰箱实际的运行效果，虽然在部分时间采样点有一定的偏差，但是相较于其他方法，本文所提方法在整体上较好地预测了电器运行的规律及趋势。1号家庭冰箱负荷分解评价指标对比见表3。由表3可以看出，本文所提TCN方法的Mmae、Mrmse及Mre都处于较小的范围，误差值大小反映了通过算法分解得到的设备功率值与真实功率值之间的差距。洗衣机、洗碗机、电视机与水壶的负荷实验结果及评价指标对比见附录A。