目录
1.课题概述
2.系统仿真结果
3.核心程序与模型
4.系统原理简介
5.完整工程文件
1.课题概述
基于GSP工具箱的NILM算法matlab仿真。GSP是图形信号处理的缩写，GSP非常适合对未知数据进行分类，尤其是当训练数据非常短时。GSPBox的基本理论是谱图论和图滤波，因此，GSPBox中的主要对象是图，图包括图的基本元素，如节点、边和权重矩阵等。
2.系统仿真结果
3.核心程序与模型
版本：MATLAB2022a
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while m<=M[ijk,m]Smi_train = Smi(1:n,m);Smi_test = Smi(n+1:N,m);Smi_all = [Smi_train;Smi_test];dpmi_train= dPmi(1:n,m);dpmi_test = dPmi(n+1:N,m);dpmi_all = [dpmi_train;dpmi_test]; THR = THRm(m);%构图，利用GSP工具箱计算得到估计值 G = gsp_community(N);G = gsp_adj2vec(G);G = gsp_estimate_lmax(G);G = gsp_compute_fourier_basis(G);AA = full(G.A);%更新图矩阵Adelta = 2;for i = 1:Nfor j = 1:NAA(i,j) = exp(-1*(dpmi_all(i)-dpmi_all(j))^2/delta^2);endendG.A = sparse(AA);Mask = Smi_all;%训练过程中，输入m个smi和中的PY = dpmi_all;%论文公式中的ni%通过GSP工具箱预测未知的电气的Smi变量，因为论文中提到用已知的Smi作为训练label，那么训练已知的smi，得到的就是未知的smisol = gsp_classification_tv_new(G,Mask,Y,0.5);Pm_pre = sol(n+1:N);Kr = mean(abs(Pm_pre))/mean(abs(dpmi_all(n+1:N)));Pm_pre = [dpmi_train;Pm_pre/Kr];for i = 1:Rif i > n & abs(Pm_pre(i)) >= THRm(m)Smi_pre(i,m) = 1;end if i > n & abs(Pm_pre(i)) < THRm(m)Smi_pre(i,m) = -1;end endSreal{m} = Smi0(:,m);Spred{m} = Smi_pre(:,m);%即通过GSP工具箱得到公式11中的SmPreal{m} = dpmi_all;Ppred{m} = Pm_pre;m = m + 1;
end%%
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if ijk == 1save R1.mat Sreal Spred Preal Ppred N n X Pi dPi dPmi THR0 THRm Smi Smi0 Pi_train Pi_test Pi_all
end
if ijk == 2save R2.mat Sreal Spred Preal Ppred N n X Pi dPi dPmi THR0 THRm Smi Smi0 Pi_train Pi_test Pi_all
end
if ijk == 3save R3.mat Sreal Spred Preal Ppred N n X Pi dPi dPmi THR0 THRm Smi Smi0 Pi_train Pi_test Pi_all
endclear Sreal Spred Preal Ppred N n X Pi dPi dPmi THR0 THRm Smi Smi0 Pi_train Pi_test Pi_allend
02_061m4.系统原理简介
非侵入式负荷监测（Non-Intrusive Load Monitoring, NILM）是一种通过分析整体电能消耗数据，解析出各个子设备独立功耗的技术。近年来，图信号处理（Graph Signal Processing, GSP）作为一种新兴的信号处理范式，被引入到NILM领域，以更好地表征和处理家庭或建筑内部电器之间的复杂交互关系。
在GSP中，电气系统中的各个设备被视为图（graph）上的节点，设备之间的相互影响关系通过边（edges）表示。图信号是指定义在图节点上的实值函数，它可以代表节点的用电状态或功率消耗。设G=(V,E,W)是一个加权无向图，其中：
- V是节点集合，代表单个电器或负荷组；
- E是边集合，表示节点之间的关联性；
- W是权重矩阵，其元素wij量化了节点i和j之间的耦合强度。
在NILM中，全局总能耗信号视为图信号x，它是在图G上定义的，即x∈R∣V∣，其中∣V∣是节点的数量。目标是通过某种滤波或分解技术从x中提取出代表各个子设备消耗的局部图信号。
本课题的算法流程图如下图所示：
5.完整工程文件
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