基于遗传优化的非侵入式居民负荷辨识算法

负荷在线监测能够为电网及用户提供即时的用电信息,是支撑能效管理和负荷预测工作的有效手段。传统监测方法采用侵入式设计,难以大范围推广应用,因此非侵入式负荷监测方法(NILM)具有重要研究意义。负荷辨识是非侵入式负荷监测的关键,以典型居民负荷的特性分析为基础,提出了一种基于遗传优化的非侵入式居民负荷辨识算法。该算法基于负荷设备的负荷特性,包括有功功率和电流有效值,利用三种不同的编码方法构造判断负荷运行状态的适应度函数,通过遗传算法寻优,最终确定居民负荷的工作状态,并通过实测数据进行验证。实验结果表明,该算法能够实现居民用户负荷状态的有效辨识,且算法收敛速度较快,准确度高。     

欠定分离机制下基于特征滤波的居民负荷非侵入辨识算法

通过非侵入采集模式下电流信号的欠定求解实现了负荷分解,获取了各独立负荷的完整电流,在负荷分解基础上实现了状态辨识。利用居民用户的负荷操作习惯将难以求解的欠定问题优化建模,转化为一维欠定问题,将求解模型建立为单位时间间隔仅从采集信号中分离两路信号。依据电流频域信号的稀疏性通过两步迭代收缩阈值算法得到最优解,使每个投入运行的负荷均可独立分解。通过先验方式获取用电网络各负荷的特征电流形成特征滤波器组,对分解电流进行频域滤波,通过对滤波后频率分量的量化判决实现负荷辨识。利用实际采集的用电数据验证了算法的有效性,能够有效实现负荷分解,并准确判断负荷状态。     

基于非侵入式用电数据分解的自适应特征库构建与负荷辨识

非侵入负荷监测是实现需求侧测量与能效优化的有效途径。文中提出了一种高频采集模式下的非侵入式负荷在线监测方法,使整个监测过程自动化、实时化。首先,根据负荷电流的可加性原理建立了负荷分离模型,得到独立负荷波形;并结合负荷的操作特性,无需预实验获取先验数据。然后,通过贝叶斯分类模型实现负荷种类判断,从而在运行过程中为每个独立用户构建动态的负荷特征库。最后,基于库中数据,通过构建寻优模型实现负荷辨识,从而持续、实时获取负荷用电状态,并通过实际采集的用电数据验证了方法的有效性。该研究可自适应地为独立用户构建负荷特征库,改善了提前建库不具有普适性的问题,同时,基于特征库的快速寻优保证了辨识的有效性与准确性。     

基于DTW算法与稳态电流波形的非侵入式负荷辨识方法

非侵入家用负荷识别技术可以指导家庭用户合理安排用电,提高用能效率,同时也为电力部门提供家庭用电的数据支持,有利于了解负荷用电规律及趋势,完善电力规划。由于家庭用户用电负荷的稳态特征值存在相似和无规律的问题,现有的方法多采用高级算法对所有的用电负荷组合进行训练。针对现有采用负荷稳态特征值方法进行识别所存在的不足,考虑到家用负荷稳态波形具有独特性和叠加性,提出了一种利用动态时间弯曲(DTW)算法计算与模版库波形的距离来识别家用负荷的辨识方法。首先,建立负荷稳态波形模版库;然后,在电压满足一定条件的情况下,测量家庭用户电流的稳态波形;最后,利用DTW算法计算出最小距离进行识别。     

基于PCA-LSTM算法的非侵入式负荷辨识方法

了解用户负荷分布特征是智能电网建设的重要部分,非侵入式负荷监测(Non-Intrusive Load Monitoring, NILM)以其便捷、高效、成本低的优点被电力系统工作人员广泛认可。文中提出了一种基于长短期记忆网络的NILM方法,通过采集用户电力入口处的电流波形并进行数据处理,得到用户的负荷特征数据。使用主成分分析手段,减少负荷特征数量,提高运算效率。使用擅长处理连续数据的长短期记忆网络模型,在划分好的验证集与测试集上对模型优劣进行评价,以获得最优参数模型。预测实验结果显示,文中所设计的非侵入式负荷监测方法可以对包括小功率用电器在内的家用电器进行准确辨别。     

基于用户边缘侧事件解析的工业电力负荷非侵入式感知辨识

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...     

基于决策融合的非侵入式电力负荷辨识方法及应用

在非侵入式负荷分解与辨识中,单独一种算法的辨识决策方法容易受算法自身的局限性以及电网对用电设备而降低辨识精度,使得不能准确获得用电设备投切情况。为此,基于多种不同算法得到的分解与辨识结果,提出了一种非侵入式电力负荷分解与辨识决策融合方法。首先,提取每个用电设备平稳状态下的负荷特征,并采用3种常用的模式识别方法进行分解与辨识。然后将得到的辨识结果,进一步采用一种加权方法对投切结果进行决策。最后采用案例分析,对决策融合方法进行了合理验证。结果证明,辨识决策方法可以有效地提高设备辨识的准确性。     

基于特征优选及改进自组织神经网络的非侵入式负荷辨识

负荷辨识是非侵入式负荷监测的关键,随着需求侧负荷数据的持续增长,利用智能算法对海量用电数据进行准确辨识成为目前的研究热点。该文在已有研究的基础上,建立非侵入式负荷辨识的有效处理方法,包括事件检测、负荷特征提取、特征筛选和负荷辨识算法。利用Fisher算法对提取的典型居民负荷特征进行筛选,降低了负荷特征的冗余度,将波形数据转化为可辨识的结构化数据。提出非侵入式负荷监测下基于粒子群优化的改进自组织神经网络负荷辨识算法。考虑不同负荷设备的物理特性差异,提取用电设备通用负荷特征,构建低时间复杂度和高辨识准确率的改进自组织神经网络系统,完成对负荷种类的判定。实验验证了该算法能够在非侵入式负荷监测条件下,实现对居民用户负荷种类的有效辨识,且算法收敛速度较快,准确度高。     

基于特征融合与深度学习的非侵入式负荷辨识算法

针对使用单一设备特征进行负荷辨识存在的局限性,提出了一种基于特征融合与深度学习的非侵入式负荷辨识算法。通过分析设备的高频采样数据提取了V-I轨迹图像特征与功率数值特征。利用人工神经网络的高级特征提取能力,实现了V-I轨迹图像特征与功率数值特征的融合。最后以复合特征作为设备新的特征训练反向传播(BP)神经网络进行非侵入式负荷辨识。使用PLAID数据集对算法辨识效果进行了验证,并对比了不同分类算法对特征融合的有效性与负荷辨识能力。结果表明,该算法利用不同特征之间的互补性,克服了使用V-I轨迹特征无法反映设备功率大小的缺点,从而提高了V-I轨迹特征的负荷辨识能力,并且在嵌入式设备中的运算速度为毫秒级。     

基于最优特征和改进随机森林的非侵入式负荷辨识方法

非侵入式负荷监测方法是实现电网智能化的关键技术,有助于优化能量管理,促进能源高效利用。为了应对目前大多数负荷辨识模型存在的特征冗余、识别精度有限和计算效率低下等问题,提出了一种基于最优特征和改进随机森林的新型非侵入式负荷辨识方法。首先,通过递归特征消除方法从众多负荷特征中自主确定最优特征组合,以减少信息冗余。然后,确定不同决策树的权重数值,通过构建加权随机森林模型来实现电器负荷的辨识。为了进一步提高算法的精确度,利用改进鲸鱼算法对随机森林的重要参数进行优化。最终在公开数据集进行实验验证,证明所提负荷辨识方法具有准确性和优越性。     

基于非侵入式负荷监测的用户行为精细化分析

随着非侵入式电力负荷监测的发展,如何利用用户负荷用电细节信息,分析用户用电行为特征成为重要的研究方向。本文提出了基于非侵入式负荷监测的用户行为精细化分析方法,根据历史数据建立用户行为特性指标,提出基于因子分析与支持向量机的用户聚类方法。在此基础上,建立基于精细化负荷数据的用户需求响应潜力评估指标。算例结果表明,所研究内容可以准确分析用户行为,为电力公司施行需求侧管理提供科学指导。     

基于随机森林算法和稳态波形的非介入式工业负荷辨识

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...     

基于高频数据V-I特性的延时反馈负荷在线快速辨识算法

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。     

基于NILM技术的家庭用户精确负荷建模方法

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。     

一种适用于非侵入式负荷监测的暂态事件检测算法

非侵入式负荷监测(NILM)是未来电力负荷监测的重要发展方向之一.不同类型电力负荷在投切过程中,通常会表现出独特的暂态特征.据此,NILM能够克服利用负荷稳态特征信息进行负荷辨识的局限性,实现对整个变电站、建筑物内部负荷集群的分解与分析.提出了一种信号预处理算法--基于滑动窗的双边累积和(CUSUM)暂态事件自动检测算...