计及电器状态关联规则的非侵入式负荷分解

非侵入式负荷监测与分解(NILMD)是获取电器用电信息的关键技术,针对当前NILMD缺乏考虑不同电器关联运行的用电模式和电器状态的强波动性以致分解精度低的问题,提出一种计及电器状态关联规则的新型负荷分解方法。通过仿射传播聚类提取电器的运行状态,基于互信息熵,运用关联规则算法挖掘电器状态的关联性;调整含关联规则的样本权值并结合k近邻算法实现状态辨识;利用极大似然估计完成负荷功率分解。测试算例验证了所提方法的有效性和准确性。     

基于深度序列翻译模型的非侵入式负荷分解方法

智能用电的一个重要环节是能量监测,其关键技术是非侵入式负荷分解,为了提高居民负荷分解的准确性,将序列翻译模型应用到非侵入式负荷分解之中。首先确定电器在不同模式的运行功率,同时将电器的运行模式进行组合编码,将所有电器的运行状态用一个状态码进行表示。其次,考虑电器运行过程中的时间关联关系,结合序列翻译模型理论,将待分解的信号与电器的状态码在序列翻译模型上进行映射训练,同时运用Dropout技术和稀疏化技术对模型进行优化以确定较优的网络参数。构建的序列翻译模型综合应用了电器运行模式的时间尺度信息与信号幅值特性,将待分解的能量翻译为状态码,从而实现负荷能量的分解。最后,利用公开数据集进行验证,结果表明所提方法有较高的能量分解准确率。     

基于设备行为关联图的非侵入式多标签负荷分解改进方法

非侵入式负荷分解技术作为目前用户用电信息监测的主要手段,对推动能源效率提升和需求侧优化管理具有重要意义。针对目前负荷分解模型过分依赖电器本身的用电特征,而忽视用户用电习惯所提供的信息,导致分解效果始终难以改善的问题,该文提出一种考虑用户用电行为的多标签负荷分解改进方法。改进后的模型是两个网络串行的架构。第一个网络结合用户用电行为实现多标签类型识别;第二个网络在识别结果基础上完成各个在线电器的能量分解。文中通过设备行为关联图来表示用户的用电习惯。模型随用户用电不断完成行为更新,并逐渐为用户生成独特的网络图,为负荷分解提供行为依据。最后使用公开数据集REDD和REFIT对提出方法进行仿真和评估。实验结果表明,提出的方法能够准确获取各电器的用电信息,且与现有先进方法相比有明显的改进,证明了考虑用户用电行为的多标签方法是一种有效可行的负荷分解思路。     

基于时间概率分布与电器组合超状态的非侵入式负荷分解

非侵入式负荷监测是智能用电网络中的重要技术,为研究非侵入监测下电器的用电情况,提出了一种基于电器时间概率分布和电器组合超状态匹配的负荷分解方法。首先对电器的功率数据进行状态提取,并利用电器运行的时间信息提取每个状态的时间概率分布。根据电器的工作状态组合,构建超状态,利用家庭历史用电数据缩减超状态空间,并针对超状态功率重叠问题对其进行聚类得到S超状态。在负荷分解阶段利用S超状态匹配方法对非侵入式数据分段,并利用时间概率最大似然估计分解结果。最后,通过数据集分解结果验证了该算法的有效性。     

基于NILMD的家用电器用电监测系统研究

非侵入式居民电力负荷监测与分解(NILMD)技术是一种全新的监测负荷耗电细节的技术,具有简单、经济、可靠和易于迅速推广应用等优势。从实现NILMD的基本依据——负荷印记入手,简述了基本原理、负荷分解模型和求解方法。实际应用结果表明,基于NILMD的家用电器用电监测系统有利于用户进行电器负荷管理,实现合理用电。     

改进鸟群算法在家电负荷分解中的应用

负荷监测是智能用电的重要环节,对节能减排起到至关重要的作用。针对家庭用电网络中非侵入式负荷监测问题,提出一种基于改进鸟群算法的负荷分解方法。该方法选用可由智能电表获取的低频稳态电流作为负荷特征,建立监测的总电流与各电器电流相加得到的计算值之间的数学优化模型,并对鸟群算法进行改进用于计算电器的时间系数。算例分析结果表明,提出的方法无需增加测量硬件成本即可有效识别电器运行状态及估计电器电流,且能够处理具有相似功率范围的多电器识别及多电器同时投切的情况。     

深度神经网络在非侵入式负荷分解中的应用

负荷监测是智能用电的一个重要环节,为了实现非侵入式负荷监测,提出了一种基于深度神经网络的非侵入式负荷分解方法。首先提出了改进的电器状态聚类算法,通过改进终止条件和增加消除冗余类判据使得聚类结果更符合电器实际运行情况。针对目前研究常用的隐马尔可夫模型的弱时间特性问题,提出了电器时间特性模型,综合考虑了电器运行特性和用户使用习惯,从时间角度对电器进行建模。构建了深度神经网络进行负荷分解,网络的输入综合考虑了电器状态及时间、功率信息,采用历史运行数据及时间特性模型生成数据训练网络参数。最后,在测试数据集上验证了方法的有效性和准确性。     

基于深度循环卷积模型的非侵入式负荷分解方法

电力分项计算是智能电表的一个重要环节,即对接入户线的各个电器设备进行用电消耗检测。对电力公司进行精准预测,提高系统稳定性可靠性,制定调度方案,设计“错峰用电”费率结构,发现设备老化和故障有着重要意义。为了实现电力分项计算,文中提出了一种基于深度循环卷积神经网络的非侵入式负荷分解方法。对目标电器的不同功率状态进行编码,用循环卷积神经网络提取输入负荷总功率的空间时间特征。对输入数据进行归一化提高模型训练速度,用drouput技术降低模型过拟合,用迁移学习技术实现对不同目标电器的功率状态预测建模。并和传统的隐马尔可夫模型进行对比。文中采用公开的redd数据集,结果证明文中所提出的模型能很好预测目标电器的功率状态。     

基于信号稀疏化欠定求解的居民用户非侵入式负荷分解算法

非侵入式负荷监测是实现智能用电的关键技术,负荷分解是实现该技术的重要环节。立足于非侵入采集模式下电流信号的欠定求解,研究了一种负荷分解算法。利用居民用户电器启动时间存在时间差的特点,将求解模型建立为单位时间间隔内仅从采集信号中分离两路信号,一路为新投入运行负荷的独立电流,一路为上一时刻的混合电流。该模型使每个投入运行的负荷均可独立分解,同时保证了欠定维度小,从而可有效求解。求解过程结合负荷电流信号的频域稀疏性,将欠定方程转化为最优化约束问题,通过两步迭代收缩阈值算法从混合信号中恢复出两路电流信号,并通过相似系数判断分离是否有效。利用实测用电数据验证了算法的有效性,通过正迭代方法得到当前参与运行的用电负荷,并根据相似系数确定负荷类型,实现了负荷辨识。     

基于差分进化算法的居民用电负荷分解方法

针对现有负荷分解方法对设备采样频率要求高、无法有效处理多工作模式电器投入使用的问题,提出一种全新的非侵入式负荷监测与分解方法。该方法将电器的稳态电流作为负荷特征,建立起负荷总电流与各用电器电流之间的数学模型,利用差分进化算法求得各用电器的开启时间系数,进而实现居民侧电力负荷的分解。实验表明,该方法可准确地判断出各类型电器的开启时间和运行模式,并能很好地处理算例中,多个同种电器在同一时段投入使用的情况。该方法所需负荷数据可直接由当前市面上通用的智能电表获得,减少了硬件成本投入。     

220 kV变电站10 kV直供负荷的改善措施及其经济分析

为了协调220 kV与110 kV变电站布点关系,结合某省220 kV变电站三卷变压器10 kV低压侧直接向负荷供电（简称直供）的实际情况,对全省220 kV变电站进行统计分析,研究其直接供电的现状及运行中反映的问题,并有针对性地从技术和经济层面提出解决办法：对10 kV直供负荷供电时,将配电网规划和10 kV直供负荷相结合,优化配电网的结构,合理利用220 kV变电站的容量,由220 kV变电站向周边10 kV负荷系统直接供电,在确保供电可靠性的情况下,控制10 kV线路的送电距离。以上措施可挖掘现有电网的供电潜能,降低线路损耗,使电网布局更趋合理。     

大规模储能系统发展现状及示范应用

随着储能技术的飞速发展,大规模储能系统已经成为保证电力系统可靠供电的一个重要手段。介绍了储能技术的类别及其在电力系统中的作用,并阐述了其在电力系统中的应用研究现状和目前的主要示范应用实例,论述了储能技术未来发展趋势。     

智能变电站中高频开关电源技术应用

高频开关电源因其性能可靠、体积小、效率高等优点,已广泛应用于智能变电站直流系统中,为变电站安全、可靠运行提供保障。首先简单介绍了交直流一体化电源系统,然后分别对直流充电模块、通信电源模块、UPS电源模块作了详细分析,重点研究了高频开关电源的N+1冗余技术和均流技术。通过研究发现,这2种技术的应用提高了高频开关电源模块的可靠性。高频开关电源能够满足智能变电站对直流系统可靠性的要求。     

微电网概率性最优的储能容量研究

针对可再生能源发电受外界环境影响较大、难以控制,接入微电网后对其安全运行带来很大挑战的问题,指出在微电网中接入储能装置可有效地解决此问题;研究了微电网孤岛运行时储能容量的确定方法,提出了一种概率性最优的储能容量确定方法：计算了微电网调度出力与负荷需求的功率差额,并根据其概率函数密度曲线确定储能系统的最大充放电功率;根据储能系统不同时刻其充、放电量累计值的概率函数密度曲线,求出其最优储能容量,使电网能实现经济效益最优和可再生能源利用率最大。采用该方法确定微电网储能容量,具有求解方法简捷、所需储能容量小的特点。     

1 000 kV皖南-浙北特高压线路工频参数测试干扰及结果分析

特高压线路工频参数测试干扰分析是选择适合工频参数测试方法及测试结果分析的重要基础。测试了1 000 kV皖南-浙北特高压线路正序和零序参数测试期间的干扰电压信号,分析了其频谱特征;在此基础上,通过与正序参数仿真计算值的对比分析了正序参数实际测试偏差。结果表明：皖南-浙北特高压同塔双回线路工频参数测试期间,干扰电压存在“三相不平衡性及时变性”的特点;工频法和异频法2种不同方法得到的线路参数测试结果存在一定差异;干扰电压“时变”时,线路工频参数测试宜采用异频法。     

基于先验方差的发电机惯量辨识数据质量评估

发电机惯量是电力系统频率特性分析与在线应用的重要参数。基于发电机正常运行时机端有功功率和频率的类噪声信号可对发电机惯量进行实时辨识。然而实测数据质量存在的缺陷,导致现有算法对实测数据辨识效果较差。为解决该问题,本文以谱分析与系统辨识理论为基础,通过参考系统估计、模型参数方差估计、惯量方差估计三个步骤,建立惯量辨识结果的先验方差统计量,在进行辨识前对类噪声数据段进行评价和筛选,提升了惯量辨识的准确度。基于仿真数据和实测数据的数据评估筛选结果验证了本文提出方法的有效性。结果表明,先验方差较小的数据段,惯量辨识的准确度较高。     

ICEMI' 2015征文通知（英文）

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world’s premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

基于暂态相关性分析的小电流接地故障选线方法

小电流接地系统发生单相接地故障时,接地点产生的暂态故障电流包含了整个系统中全部的暂态故障电流特征量。非故障线路的三相暂态电流主要表现为对地电容电流,考虑到系统中存在的电感影响,健全线路中的两相电流差非常小,且波形与自身的暂态零序电流明显不相关,而故障线路的两相电流差与其暂态零序电流表现出明显的相关性。利用这一特征,首先对母线电压进行小波变换,通过三相近似系数比例AR检测配电网是否发生了单相接地故障,并找出故障相;然后,运用相关性分析比较各条线路的两相电流差与零序电流的相关性,能够正确地选出故障线路,文章通过MATLAB/SIMULINK建模,验证了该方法的正确性。     

12th International Conference on Electronic Measurement&Instruments(ICEMI'2015)

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

East China Market in Dire Need of Three Major Breakthroughs

Since started as a pilot project of regional power marketin June, 2003, East China power market has been actively andsteadily progressing, and has promulgated in succession amarket establishing program, market operating rules andspecifications for the functions of technical support systems.The technical support systems have been built up by stagesincluding the master station system in East China region and