16、智能非侵入式设备识别方法解析

智能非侵入式设备识别方法解析

在智能设备日益普及的今天，准确识别设备的运行状态和类型变得愈发重要。本文将详细介绍几种基于多目标优化的设备识别方法，包括NSGA - II、多目标粒子群优化（MOPSO）和多目标灰狼优化（MOGWO），并与遍历搜索方法进行对比分析。

1. 目标函数与评估指标

在设备识别过程中，我们需要定义合适的目标函数和评估指标。

1.1 目标函数

• 第一个目标函数 ：最小化不同阶次谐波误差的加权和，定义如下：
  [
  \min f_1 = \sum_{j} w_j \cdot \frac{\left|\dot{I} {kj} - \sum {i = 1}^{n} \dot{I} {ij}\right|}{\left|\dot{I} {kj}\right|}, \quad j \text{ 为前五个奇数阶次}
  ]
  其中，(\dot{I} {kj}) 是第 (j) 次谐波向量，(\sum {i = 1}^{n} \dot{I}_{ij}) 是组合中所有电器第 (j) 次谐波向量的累加，(w_j) 是第 (j) 次谐波阶次的权重。
• 第二个目标函数 ：最小化误差形成的标准差，以显示全局接近程度，定义如下：
  [
  \min f_2 = \sqrt{\sum_{j = 1,3,5,7,9} \left(\frac{\left|\dot{I} {ij} - \sum {i = 1}^{n} \dot{I}