基于人工神经网络的非侵入式居民用电负荷识别方法

非侵入式居民负荷识别技术的应用推动了家庭智能用电技术的发展,它能对居民用户的负荷组成成分进行深入分析,从而获取不同精细程度的用户用电信息,对于电力用户和电网公司都具有重要意义。负荷识别问题的数学模型较为复杂,导致数学优化算法在进行负荷识别时的求解效率较低。首先提出一种基于人工神经网络的非侵入式负荷识别模型,利用该模型训练好用于识别各类家用电器的神经网络并由此构成负荷特征识别库,用于判断家用电器的工作状态;然后通过仿真证明了所提方法的有效性;最后为了解决非侵入式居民负荷识别的应用问题,进一步探讨了非侵入式负荷识别的高级应用。     

基于CFSFDP图拉普拉斯算法的非侵入式负荷监测方法

非侵入式负荷监测(NILM)是我国未来电网建设的重要发展方向之一。为克服传统非侵入式负荷监测方法的计算数据量大、辨识准确率较低等问题,提出了一种基于CFSFDP(快速密度峰值搜索算法)图拉普拉斯算法的非侵入式负荷监测方法。首先,该方法利用输入的设备有功功率数据采取快速密度峰值搜索聚类算法构建家用电器的功率阈值向量和先验图结构;然后结合图信号的平滑度特征和总功率信号构建图拉普拉斯二次型最优函数,利用Tikhonov正则化方法以迭代的方式求得最优解,从而实现用电负荷图信号的重构;最后根据功率阈值向量将图信号转换为功率信号,即可实现用户的非侵入式负荷监测。对某一家庭两天的实测用电数据进行仿真分析,得到如下结果：1)该方法对第一天的负荷辨识精度达到了100%,各用电设备消耗用电量比例与实际耗电量比例误差均低于3%。2) 该方法对第二天的负荷识别准确率达到了90.1%,相比于对比算法至少高了0.8%。对单个用电设备分解精度达到91%以上,设备的用电量误差不超过5%且低于对比算法。3) 当数据采样间隔增大为2min,所提算法的准确率、辨识精度和单设备分解精度都有所降低,但数值上优于对比算法,并且有更优的时间复杂度。研究结果验证了所提非侵入式负荷监测方法的有效性及其优越性,对于解决实际低频NILM问题有很大的优势。     

非侵入式电力负荷分解算法综述

非侵入式电力负荷监测是将总的电力消耗分解为每个用电设备的电力消耗并对其进行监测。非侵入式负荷监测系统无需安装大量监测设备,就可进行能源监测、故障监测、故障分析等多种类型的电能质量控制分析,文中介绍了国内外主流电力负荷分解算法以及算法评估方法,并就存在的问题及未来的发展方向进行了阐述。     

智能小区的商业智能

智能电网用电环节中智能小区的建设可以实现电网与用户之间的实时交互响应,提高用户需求侧响应水平,增强用户能效管理,实现电力负荷的削峰填谷.针对智能小区中的用户类型展开研究,基于支持向量机模型,提出了峰时耗电率、负荷率、用户配合度、谷电系数等特征,实验数据来自已建成的智能小区中的用户. 实验结果表明,基于支持向量机的电力用户类型判别方法是有效的.     

基于智能电网管理平台的电能检测系统及其应用

设计了基于智能电网管理平台的电能监测系统,对其设计方案及系统应用进行了介绍。该电能监测系统借助智能电网管理平台,对用户用电情况进行实时监控和管理。实践证明该监测系统运行平稳,能实时捕捉电网、电力和用电信息,提升了企业的监控手段和管理水平。     

基于智能电网统一数据共享平台的负荷预测

智能电网是未来电网的发展方向,以自愈、安全、发电资源兼容、电力用户交互、电力市场协调、资源优化高效、电能质量优质、信息系统集成为主要特点的智能电网的实现,离不开精确的负荷预测技术的支持.风能、光伏等可再生能源接入智能电网,加剧了系统的随机特性,对传统的负荷预测提出了更高的要求,同时信息系统的集成也为负荷预测提供了更广泛全面的数据支持,为新一代负荷预测技术提供了实现的平台.     

一种非侵入式低功耗高精度的用电器识别算法

非侵入式用电器识别是实现泛在电力物联网客户侧智能感知的关键技术。针对现有非侵入式用电器识别系统计算复杂度过高,不利于产业化的问题,提出了一种基于长短期记忆网络的低成本、低功耗、高精度且可应用于嵌入式微控制器的非侵入式用电器识别算法和系统。首先,对总线上的电流进行同步采集;其次,利用所提出的多参数的检测方法判断出用电器的投切事件;再次,利用长短期记忆网络,对投切时间点前后变化的数据进行识别,得到投切事件的用电器种类;最后,结合累积和判断出当前的用电器的种类和数量。仿真和实测结果表明,只需要针对单个用电器进行少量数据的训练,即可在嵌入式微控制器系统中对组合用电器实现高达99.6%的平均识别准确度,且系统功耗小于1.5 W。这种算法可进一步应用于统计各个用电器的投切时间点、使用时长和功耗总和等工作情况,为智能电网提供精细化的用户用电信息,并为电网能源管理和优化提供重要参考。     

基于多视角网络融合的典型用电负荷模式挖掘

为了识别用户端典型用电负荷模式,解决传统聚类算法中仅使用单视角数据致使典型模式识别不全面的问题,提出一种基于多视角网络融合的典型用电负荷模式挖掘方法.采用多视角网络融合算法对三个粒度视角数据进行融合,利用谱聚类算法与共现矩阵度量方法识别典型用电负荷模式,结合教育行业和房地产行业用户基本信息对其用电负荷曲线趋势进行挖掘与分析.结果表明,与单视角数据相比,挖掘出的典型用电负荷模式更为准确且具有较好的鲁棒性,能够结合不同行业特点为电网系统在不同时段采取错峰用电、削峰填谷等措施提供指导.     

基于MMoE-BiLSTM的非侵入式用电设备检测方法研究

非侵入式用电设备检测能够以低成本的方式获取详细的用户用电数据,有助于提高居民用户用电意识,减少居民用电浪费现象,以达到节能减排的目的。针对现有的基于低频数据的单任务非侵入式用电设备检测方法存在的精度低和特征淹没等问题,提出了一种基于多门控混合专家网络（multi-gate mixture-of-experts network,MMoE）和双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory network,BiLSTM）相结合的多任务非侵入式用电设备检测模型。首先,利用MMoE实现底层参数的软共享,学习不同电器之间的耦合特征,充分挖掘用电设备负荷特征;然后,利用BiLSTM网络作为子任务层,在一个模型中同时输出各电器的功率序列。在UK-DALE(UK recording domestic appliance-level electricity)公开数据集上的实验结果表明,该方法在各电器的检测指标上均优于现有的几种单任务方法,验证了该方法具有良好的用电设备检测性能。     

基于改进AP聚类与优化GRNN的非侵入式负荷分解研究

泛在电力物联网的提出推动了智慧用电、负荷监测等技术的大力发展,为解决传统非侵入式负荷监测与分解方法耗时长,辨识精度低等问题,文章提出了一种半监督学习聚类数据建立特征集并结合果蝇优化广义回归神经网络模型的负荷分解方法。首先,该方法利用输入的设备有功功率和电流数据采取半监督学习优化相似矩阵,以近邻传播聚类算法为基础挖掘出用电设备的运行状态特性以及功率信息,再使用数字编码方式将设备运行状态表示为分类标签,然后输入总有功功率、无功功率以及电流的时间序列数据和对应序列的分类标签矩阵,利用果蝇优化算法的寻优能力求得广义回归神经网络模型的最优Spread值完成模型优化和训练,随后输入测试时间序列数据,得到分类矩阵即各设备运行状态,并利用设备运行状态对应的功率信息进行总有功功率重构拟合,完成负荷分解。经仿真对比,此方法对所有用电设备运行状态辨识准确率达到86%左右,对单个用电设备运行状态辨识准确率达到96%左右,且耗时较短,显著提高了对负荷特性信息的挖掘能力和分解辨识能力。     

基于时频谱相似度的高压直流线路行波保护方法

直流输电线路保护系统是支撑直流工程安全稳定运行的保障,中国高压直流线路大多采用信号变化率作为保护判据,在发生高阻接地故障时具有拒动的风险。为此,该文分析直流线路区内与区外故障电流行波的特征,提出一种基于时频谱相似度的高压直流线路行波保护方法。该文所提方法基于直流系统自身固有的结构与参数特征,充分利用故障暂态所产生的电流暂态信号中蕴含的丰富故障信息,在高阻接地故障情况下依然能够准确识别故障区域。     

适用于主动配电网PMU的数据传输协议与通信性能分析

随着分布式新能源渗透率不断提高,智能配电网电力电子化趋势明显,电气参数更加复杂,亟需研究适用于配电网的同步相量测量装置(Synchrophasor measurement unit for distribution network,D-PMU)。然而,现有通信协议与条件无法满足D-PMU的接入需求。针对该问题,该文设计一种适用于D-PMU的基频相量、谐波/间谐波同步测量、异步传输的结构框架,提出一种谐波/间谐波的数据传输协议,减少了通信负担。在上述框架的条件下,分析网络通信延时与丢包率的影响因素,搭建通信性能测试平台,进行通信性能实际测试,验证所提通信方法的可行性,并根据测试结果提出一种D-PMU通信接入参数的设置方法。     

混合气体绝缘设备充、补气技术研究

混合绝缘气体充气、补气是混合气体绝缘设备运维的重要环节。现有的分压充、补气方法,难以精确控制气体混合比例,不能满足混合气体绝缘设备大规模推广的技术要求。为此结合SF_6气体现场充、补气技术经验,提出以动态配气原理为基础的SF_6、N_2等组分精确加压配气技术方案,研制新型混合气体加压配气补气装置,装置能够实现SF_6气体与N_2等两组分混合绝缘气体的现场连续精确配制,气体混合比例范围0%～100%可调,配气误差小于1%,满足不同设备精确配比加压充补气要求。同时提出混合绝缘气体现场补气比例的计算公式,可根据混合气体绝缘设备实际比例,获得合适的补气浓度。     

不同原理的SF6混合气体密度监测技术差异分析

SF_6或SF_6/N2混合绝缘气体的密度直接决定着气体的绝缘性能,因此对气体密度的监测尤为重要。SF_6混合绝缘气体被认为是短期内最具发展前景的SF_6替代介质,国家电网公司目前正大力推广GIS母线用SF_6/N_2混合绝缘气体的应用。由于SF_6混合绝缘气体具有新的特性,原有的SF_6气体密度继电器无法反映设备内SF_6混合绝缘气体密度,为此,亟需开发SF_6混合绝缘气体的密度监测装置。文章对比分析了两种不同原理的SF_6/N_2混合绝缘气体密度监测技术,并探讨了具备混合比监测功能的SF_6/N_2混合绝缘气体密度监测技术。     

基于权重系数法的输变电工程前期工作费研究

为响应国家发改委和国家电网公司全面放开实行政府指导价格的建设项目专业服务费,实行市场调节机制的要求,采用权重系数法分别从分项费用、工程类型、电压等级以及不同区域4个方面对前期工作费的发生情况进行研究,对前期工作费各子项费用的重要程度进行排序,并将其与重庆地区已完工程的相关情况进行对比分析。     

移动式模拟主站在新设备接入电网联调验收过程中的应用

针对新建、改(扩)建变电站投运前受通信条件制约,监控、自动化联调工作量大、时间紧、人员投入大、安全风险高等不利影响,提出了在电网监控信息^[1]验收过程中应用移动式模拟主站,为厂站全新设备的投入运行联调、验收提供了技术基础。在通道^[2]未通时,移动式模拟主站不再依赖变电站及主站的通信,提前实现对变电站端及调度主站分别进行调测,提前发现问题并消除缺陷。同时构建基于网调、省调、地调平台监控信息智能调测系统,链路建立之后,实现主、子站全自动正式联调。通过对移动式模拟主站的应用,实现了传统联调调测模式到一体化联调调测模式的转变与技术革新,提升了变电站监控、自动化联调、验收管理水平。     

考虑动作误差的低励限制与失磁保护定值配合方法研究

关于低励限制与失磁保护定值匹配的研究多聚焦于将其转换到同一功率平面或阻抗平面进行校核的方法,鲜有文献考虑实际装置动作特性对定值匹配结果的影响。该文从理论上详细分析各参数变化对失磁保护和低励限制的影响,提出基于装置动作误差的低励限制与失磁保护定值匹配校核原则,并论述定值失配时的定值调整方法,为当前各发电厂开展低励限制与失磁保护定值校核及整定提供了有效指导原则。     

学分互认下的电力行业校企继续教育探析

基于学分制的电力专业继续教育要求构建出多样化的人才培养模式。如何有效地将电力企业员工从不同渠道获得的学分与高校专业学习学分要求进行联系,建立起互联互通的“立交桥”是当前亟待解决的问题。文章针对目前电力校企间学分互认的发展、互换模式的建立及存在的问题进行了探讨和思考。     

2018年1月安徽电网输电线路覆冰舞动故障规律分析

对2018年1月安徽电网出现的大面积输电线路覆冰舞动故障和设备受损规律进行了分析,结合气象资料和线路结构参数,对输电线路舞动形成的原因进行分析。结果表明线路跳闸主要原因为持续冻雨和大风激励下,线路发生舞动,引起相间或导线对地线距离不足放电;设备受损主要原因为长时间的导线舞动造成直线塔绝缘子球头疲劳破坏后断裂,引发导线掉落,以及耐张塔长时间承受动态不平衡张力而损坏。故障分析结论对安徽电网舞动防治具有重要意义。     

变电站防误闭锁系统的扩展应用实例分析

变电站的防误闭锁系统是保障变电运维人员倒闸操作的安全防线。文章针对运维过程中遇到的二次屏柜、端子箱和开关机构箱门上锁存在困难的实际问题,对防误闭锁系统进行改进,添加针对各类柜门的防误闭锁模块;同时,对各类柜门的锁具进行改造,添加防误闭锁专用的锁具,将变电站的二次屏柜、端子箱和开关机构箱门纳入"五防"管理,实现在非外力破坏下,变电站内的各类箱体柜门,未经允许不被打开,降低因柜门被误动而造成电网事故的概率。