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相似文献
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1.
非侵入式负荷监测(NILM)是大数据和人工智能的重要应用领域,能够显著提升电网的智能化水平和节能效果。长期以来在NILM中采用稳态特征进行负荷分解时,优点是可识别功率近似的负荷,但是不能处理多状态负荷。为此,采用滑动时间窗作为事件探测算法,提出一种基于动态时间规整(DTW)的多状态特征的NILM模型。该模型首先对多状态负荷进行特征提取,并建立多状态特征的稳态波形模板库;然后利用滑动时间窗算法提取待分解负荷的稳态波形特征,将提取的稳态波形运用DTW算法与稳态波形模板库中的负荷特征计算最小距离进行辨识。该方法能够显著提升稳态条件下多状态负荷的辨识效果。最后采用公共数据集REDD进行测试验证,证明了所提方法的有效性。  相似文献   

2.
非侵入家用负荷识别技术可以提供用户的用电信息,对于家庭来说,信息可以指导用户合理安排用电,改善用电习惯,减少用电开支;同时,对于电力部门利用家庭用电数据可以了解负荷用电规律及趋势,完善电力规划。作为智能电网的一项关键技术,现有的研究多采用高级智能算法,基于用电负荷的稳态特征进行学习,识别。针对现有算法识别特征存在的不足和各种家用负荷在投入运行后的特点,现提出一种基于稳态波形分解的BP神经网络负荷识别方法。该算法主要利用稳态波形可叠加性对分解后的电流波形进行谐波特征提取,结合经过神经网络训练后得出权值,阈值,通过嵌入式装置实现对负荷的识别。经实测数据检验,该方法已成功在嵌入式装置上实现,具有良好的识别精度和计算速度,达到了预期的效果。  相似文献   

3.
针对现有非侵入式负荷识别方法存在识别特征量表征性差(选取不典型),识别算法收敛速度慢,识别结果精度低等问题,提出一种利用波形相似度匹配来辨识家用负荷的方法。将互近似熵原理与二值距离矩阵相结合,提取家用负荷稳态运行时的电流波形作为特征量,通过直接计算待识别的测试电流波形与模板库中的样本波形之间的互近似熵值,来进行波形相似度匹配,从而实现了对家用负荷类型的快速准确识别,并通过仿真实验模拟了家用负荷识别的过程。实验结果表明,该方法可以有效提高非侵入式家用负荷辨识的精度和效率。  相似文献   

4.
基于暂态特征贴近度匹配的家用负荷识别   总被引:3,自引:0,他引:3  
家用负荷识别可以指导用户合理安排用电时间,响应峰谷电价,同时可为电力系统需求侧管理方案的制定提供依据。针对现有方法多采用负荷稳态数据作为特征值的不足,考虑家用负荷开、关时暂态特征的独特性,提出了一种利用家用负荷开、关时的暂态功率特征贴近度来匹配家用负荷的方法。首先,建立家用负荷暂态特征标准化模板;然后,计算出采集信号与标准化模板间的贴近度作为隶属度;最后,按照综合隶属度最大原则进行识别。该方法原理简单、易于实施,实测结果验证了该方法的准确性和可行性。  相似文献   

5.
非侵入式负荷识别可以提供用电信息,帮助用户改善用电习惯,是智能用电的关键技术。现有非侵入式负荷识别方法主要基于负荷的稳态特征进行识别,对稳态特征近似的负荷识别率不高。针对此问题,该文结合各类家用负荷在投切过程中的不同特点,提出了一种基于选择性贝叶斯分类的识别方法。首先,利用模拟退火算法从特征库中依据负荷特点选择出对于各类负荷最具辨识度的特征;然后,根据选择的特征和高斯核密度估计方法建立灵活贝叶斯分类器;最后,通过计算各负荷的后验概率对负荷进行识别。经实测数据检验,该方法具有良好的识别精度和计算速度。  相似文献   

6.
非介入式工业负荷的准确辨识可以获取工厂内各负荷的运行情况,有利于需求侧智能用电管理。工业负荷由于采集暂态数据建模困难、需要高精度测量设备等特点,造成辨识方法复杂难以实现。针对这种情况,提出一种利用随机森林算法和稳态波形的非介入式工业负荷辨识方法。首先,通过事件监测工业负荷功率状态变化并提取稳态波形,根据工业负荷性能不同而引起的电流波形的差异性,构建单个负荷电流稳态波形的特征数据。然后,利用稳态波形高维度数据作为样本数据,采用随机森林算法中bootstrap(自助)抽样方法和CART算法生成多组决策树。最后,通过投票法对多组决策树进投票辨识得到工业负荷类型。仿真采用某工厂的实际运行负荷数据作为样本数据,通过组合负荷方法仿真比较验证所提辨识算法的有效性和快速性。仿真结果表明:所提的辨识算法准确率达到99%以上、辨识时间3.36 s,远超过贝叶斯辨识算法的准确率63.8%、时间6.15 s,可以有效实现非介入式工业负荷辨识。  相似文献   

7.
研究了一种基于V-I特性的延时反馈非侵入负荷在线快速辨识算法,该算法根据用电设备负荷容感性不变原理,在相同电压背景下,提取每次暂态发生前电路中的稳态周期电流,利用信号一维加减得到上一次投切的用电设备稳定运行时的周期电流,结合居民用户的用电设备操作习惯对目标函数施加约束,缩小可能进行投切的用电设备的组合范围,优化求解确定用电网络中的负荷状态。此外,引入延时反馈识别投切负荷,避免负荷暂态过程对稳态特征提取的影响。利用公开数据集对该方法的有效性进行验证,通过延迟负荷识别可在短时间内准确高效地判断各用电设备的启停时刻。  相似文献   

8.
随着电力负荷监测在生产和生活中的广泛应用,非侵入式负荷识别技术得到发展,具有很好的发展前景。针对非侵入式家用电器负荷的行为识别存在识别特征量难以优化,识别算法收敛性差等问题,提出了一种基于特征匹配度的家居负荷的行为识别方法。将家用负荷开、关时的暂态波形和功率变化值作为特征量,运用DTW算法计算测试模板与参考模板之间的相似度,有效的识别出家庭用电的各项负荷数据,并且通过三种案例来模拟负荷的识别过程,验证了算法的可行性。  相似文献   

9.
家用负荷识别可提高用户对用电情况的认知度,优化用电模式,响应节能政策。提出一种分步识别的方法。识别前依据谱聚类方法得到负荷类别及其聚类中心,建立标准模板库,存储各负荷类别的特征量,特征量主要包括6项:负荷投入或者切除时刻变化的暂态有功功率、无功功率波形标幺值及各自幅值和稳态的有功功率、无功功率值。首先以综合负荷的功率变化为依据,提取负荷变化时刻及稳定运行后的功率确定特征量。第一步粗选,依据其投入或切除瞬时波形进行调整后与标准模板库波形进行匹配确定负荷所在大类;第二步精选,依据其瞬时波形幅值与稳态运行功率值与所在类别中的负荷相应特征量进行比较得到识别结果。该方法能精准确定负荷类别,简单可靠,可为家庭负荷建模提供数据支持。实例也验证了该方法的有效性。  相似文献   

10.
家电负荷识别是需求侧管理的关键技术之一,有助于实现用户侧的智能用电。文中结合系统辨识的基本原理和方法,将各家电负荷看作一个独立的系统,以稳态电压、稳态电流为特征,提出一种基于系统模型的家电负荷辨识算法。通过预先获取用电网络中各负荷的稳态数据,构建ARMAX线性模型库和Hammerstein非线性模型库。根据稳态电流波峰系数这一特征值对待识别负荷进行预筛选确定所属模型库类型,通过模型匹配原则进行负荷识别。文章通过实测数据验证了算法的有效性,可以准确地识别线性负荷以及非线性负荷,运算效率高,并且可以有效应对家庭网络中有新负荷加入的情况。  相似文献   

11.
结合非侵入负荷监测NILM系统的负荷辨识流程,本文提出了一种基于NILM技术的家庭用户精确负荷建模方法。该方法应用NILM技术提取家庭主要设备负荷特性。然后通过模糊C聚类法实现家庭负荷模型归类,获得设备针对不同电价的转移灵敏度和自灵敏度用电特性,并在此基础上形成家庭负荷特性。通过电网公司分时电价环境下实测的家庭典型用电负荷数据验证可知,空调、洗衣机、热水器、电动汽车具有较大的弹性,其中洗衣机的自弹性和交叉弹性最大,在高电价时段可削减100%。该方法所获得的家庭负荷辨识的结果,可支持居民电价/激励等需求侧管理政策的制定,也可支持用户家庭用电设备状态监测服务等。  相似文献   

12.
考虑工业生产的持续、安全等因素,避免在高压生产区对负荷进行直接测量,采用非侵入式感知模式在低压总用电计量端进行监测,通过分离解析总信号获取各负荷详细的运行情况。文中研究了一种基于事件波形解析的辨识方法,为了适应不同用户生产门类及流水工艺的差异,将事件解析下沉至用户边缘。首先,利用工业负荷单体功率大的特点,结合不同投切形式分离事件波形。然后,在用户边缘形成该用户的解释空间,构建有效描述事件波形的结构化特征空间,建立映射规则实现特征空间与解释空间的对应,并通过类别判定完成事件解析与负荷辨识。最后,利用聚类对群体事件进行分类辨识以优化验证辨识结果。通过实际采集的钢铁工业用电数据验证方法的有效性,实现其用电感知与事件解析。  相似文献   

13.
User‐side load monitoring is a key technology to realize smart utilization of electric power. Since the traditional intrusive load monitoring involves a comparatively large economic cost and execution complexity, this paper studies a way to rapidly identify residential power load in a nonintrusive monitoring mode. A template‐filtering‐based nonintrusive, rapid residential load identification algorithm is proposed, which is based on frequency‐domain analysis of current signals, in combination with the current model when the nonintrusive monitoring load is in operation, and by making use of the fact that the spectrum components of the current signals working independently are completely contained in the hybrid current spectrum. Characteristic currents of the various loads in the power grid are acquired a priori to establish the characteristic filter, and 0–1 valuation is performed on their spectrum components to get the template filter. The template filter is then used to filter the hybrid current signals captured in the nonintrusive mode, and the operation status of the loads is judged and determined after quantification of the filtered frequency components. For the same type of load under different operating conditions, the template filter can be commonly used. Efficiency of the algorithm is verified by making use of the actually collected power consumption data, which is able to accurately identify the load operation status. Furthermore, the algorithm is shown to be highly efficient and can be realized via fast Fourier transform (FFT), and its hardware packaging can be easily realized. © 2017 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.  相似文献   

14.
现有的非侵入式负荷监测方法主要采用监督学习模型,该类模型需要具有针对性的大量训练数据,而且无法有效识别在训练数据中未出现的负荷。在分析多种家用电器负荷特征的基础上,选取负荷投切过程中暂态功率波形和功率变量作为负荷特征,并提出一种基于聚类和关联分析的无监督学习居民用户非侵入式负荷分解方法。首先根据功率变化情况提取电流和电压数据,并计算得到暂态功率波形;然后通过动态时间规整算法计算当前暂态功率波形与历史暂态功率波形的匹配度,并利用动态聚类算法和其他暂态负荷特征判别该功率波形对应的负荷操作;最后以周为单位对负荷操作进行关联分析,确定每种电器对应的多个暂态特征。仿真结果表明,所提方法易于实现,在准确率和可靠性方面有明显提高。  相似文献   

15.
监测负荷运行状态有利于加强电网负荷侧管理,引导用户合理消费,实现节能降耗。针对小功率负荷与大功率负荷同时投入时,单一谐波电流特征易受线路电压、电流波动影响导致负荷辨识精度低的问题,提出一种基于改进鸡群算法的负荷监测方法,设计综合考虑稳态谐波电流和功率特征的正态分布度量函数,作为改进鸡群算法的适应度函数。实验结果表明,采用所提方法可有效提高负荷辨识准确率。  相似文献   

16.
非侵入式电力负荷监测技术具有成本低、安装简便等优点,可以有效解决电采暖负荷数据难以获取的问题。文中提出了一种基于负荷事件检测的非侵入式空气源热泵负荷指纹提取方案,获取关键参数ΔT和ΔP,定义三种过渡事件类型作为判据,判定空气源热泵启停状态;提出了实用化的负荷指纹模板库自动生成方法,事件样本达到预设数量后聚类为负荷的指纹模板库,从而实现负荷辨识和电量计算。与传感器实测煤改电用户负荷结果对比,该方法可准确辨识出空气源热泵启停次数,电量归集精度大于84%,形成的空气源热泵指纹模板库唯一性较好。  相似文献   

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