一种基于非侵入式电器设备监测及识别方法

随着电网的发展,电力监测系统需要监测到每个电器设备的工作状态,传统对电器负荷监测是采用侵入式方法,该方法需要安装大量的监测设备,成本很高。本论文提出了一种基于非侵入式的电力监测实现方法。设计了一套基于STM32F103单片机的电量监测方法,并根据智能识别算法,从监测数据中识别出各设备的运行状态,从而达到各个电器设备转态的监测目的。     

一种基于非线性模型的家庭能量优化方法

本文提出了一个家庭需求响应计划(DR)。DR计划通过安排设备的运行时间和能耗水平在家庭能源管理系统中发挥关键作用,从而节省能源成本。DR程序提出了具有挑战性的优化问题,因为它们的公式是混合整数非线性问题(MINLP),这些问题通常很难解决。为了克服这个困难,我们使用了一种改进的粒子群优化算法(PSO),它能够实现近乎最优的解决方案。