基于多任务学习的非侵入式负荷监测低压台区能量优化案例研究与结果分析

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中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2026）06-0087-04开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

0引言

当前低压配电台区中分布式光伏、储能及多元化负荷的融入率不断提高，对台区能量管理提出了更高要求。在此背景下，NILM技术通过分析智能电表采集的总负荷数据，以非侵入方式实现对用户电器级用电行为的辨识，为低压台区管理提供更优解决方案。（剩余6240字）

试读结束

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