基于seq2seq模型的非侵入式负荷分解算法

非侵入式负荷分解对于节能减排、负荷调峰、智能用能等方面均具有重要的现实意义。针对目前非侵入式负荷分解方法在低频采样条件下（1Hz及以下）分解准确率较低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)相结合的seq2seq的非侵入式负荷分解算法(seq2seq Based on CNN and LSTM,seq2seqBCL)。该模型将功率时间序列作为网络的输入,通过CNN做特征提取。考虑到电力数据的时序性,增加了LSTM层进行电器识别,相比于NILMTK中seq2seq模型降低了网络层数,简化了网络结构。在REDD数据集上对算法性能进行了评估,所提出的算法提升了整个网络系统的性能,与FHMM、CO和传统seq2seq算法相比,负荷分解准确率有明显提升。     

利用有限低频信息的居民用户非侵入负荷监测算法

通过更多信息特征或高频采样技术提高识别准确率的负荷监测算法,会增加信息采样阶段的成本和边缘数据处理的难度,提出一种基于有限低频信息的非侵入式负荷监测算法。设计最佳事件检测器,该检测器根据滑动窗口采集聚合负荷数据,并根据统计特征指标判断电器投切位置;将事件发生前后的功率序列作为识别特征,利用互补集合经验模态分解算法分解出功率序列中的多阶本征模态函数和最终趋势,绘制分解结果的二维图像并将其输入卷积神经网络进行训练和识别,从而实现仅基于有限低频采样信息就可高精确率地识别负荷。基于公开数据集的仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于非侵入式负荷监测的居民侧灵活性资源评估方法

居民用户具备巨大的灵活性潜力,充分挖掘并合理利用居民侧灵活性资源有助于提升电网的灵活性。本文利用低频功率数据和深度学习模型,提出了一种基于非侵入式负荷监测的居民侧灵活性资源评估方法。首先,采用功率波动-跳变事件检测算法,实现对电器用电事件的定位和功率数据获取。其次,将时域卷积网络(Time Convolutional Networks,TCN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)相结合,借助TCN的数据特征提取能力和GRU的非线性拟合能力,构建TCN-BiGRU负荷识别算法,以有效区分不同电器的用电负荷。然后,利用负荷识别结果对用户总功率信号进行分解,建立设备状态矩阵、设备概率矩阵和设备习惯使用区间矩阵,获取各个电器的用电信息,分析用户用能行为,得到居民侧灵活性资源评估详细结果。最后,通过实际居民用户数据验证了所提出方法的实际有效性。基于本方法所得的灵活性资源评估结果可为居民需求侧响应提供辅助决策。     

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。     

基于Bi-LSTM算法的非侵入式负荷监测模型

随着深度学习技术的发展,基于深度学习的非侵入式负荷辨识算法成为了研究热点。本文首次将双向长短期记忆网络(bilateral long-term and short-term memory network,Bi-LSTM)用于负荷辨识,提出了基于Bi-LSTM的非侵入式负荷辨识算法,通过定位负荷事件发生时刻,将负荷运行状态始末的稳态信息(有功功率、无功功率和15次奇偶电流谐波)进行组合作为训练后Bi-LSTM的输入,并使用精确度、召回率、准确率和F1值作为评价指标,实验结果显示该方法能够对小功率和多状态电器进行辨识,相较于长短期记忆网络(long-term and short-term memory network,LSTM)和循环神经网络(recurrent neural netw ork,RNN),Bi-LSTM体现出更强的辨识能力。此外,针对一个时间段存在多个电器运行的情况,提出基于负荷运行状态起止特征匹配的方法,并通过实验证明了该算法的可行性。     

非侵入式负荷事件监测的曲线拟合方法

负荷事件监测是实现非侵入式电力负荷监测的关键环节.为提高最终负荷识别与分解的准确性,提出一种基于曲线拟合的非侵入式负荷事件监测方法.首先跟踪计算总功率信号滑动窗内拟合直线斜率值,进一步与根据功率变化设立的判定阈值进行比较,最终判断负荷运行状态是否发生变化.该方法可准确地标记出总负荷过渡区段和稳态区段的起止时刻,使监测系统能够准确地获取所需的负荷印记特征.理论证明了该方法的有效性和优越性,并且通过实例进行了验证.     

基于设备运行状态挖掘的非侵入式负荷分解方法

随着非侵入式负荷监测与用户侧智能电表的结合,基于低频电力数据实现负荷分解成为了最新的研究趋势。考虑到低频电力数据的特征,文章提出一种基于设备运行状态挖掘的非侵入式负荷分解方法。该方法首先进行负荷事件检测,并在负荷事件处提取功率特征;接着在特征平面内通过聚类算法获取表征不同类型负荷事件的聚类簇;最终采用图信号处理算法在聚类簇间挖掘设备运行状态并与数据库中的模板进行匹配实现负荷分解。算例验证了该方法事件检测和负荷分解的准确率,同时验证了在状态挖掘过程中引入设备运行周期能耗对额定功率相似设备的负荷分解具有优化效果。因此,为基于低频电力数据的非侵入式负荷分解技术研究提供了新思路。     

基于非侵入式负荷分解的有色金属冶炼工序识别

为进一步简化数据处理过程和提高生产工序识别准确率,提出一种基于非侵入式负荷分解的工序识别方法。首先将每种工序定义为一种用电设备,然后根据非侵入式负荷分解相关理论,分别选取双向长短期记忆网络和时间卷积网络构建负荷分解模型,选择各用电设备对应功率、总功率数据构造数据集对模型进行训练和测试,最后对测试集负荷分解结果进行相关处理得到对应的工序数据。结果表明由基于时间卷积网络的负荷分解方法构成的工序识别模型具有较高的识别准确率,针对测试集的工序识别准确率达98.83%。     

基于差量特征提取与模糊聚类的非侵入式负荷监测方法

现有非侵入式负荷监测(NILM)方法主要将电器功率大小作为特征值,对于低功率电器识别的准确性不够,无法满足精细化智能用电的应用需求。文中分析了多种家用电器的功率和谐波特征,并选取低功率电器差异最大的频域谐波幅值作为新的特征。在此基础上提出一种新的NILM方法,该方法采用差量特征提取方法获取任意时刻的特征值变化量并引入信息熵的方法,通过计算簇间熵来确定最佳聚类数和负荷相似度;再通过模糊聚类实现电器负荷数量及种类的聚类识别。实验结果表明,文中提出的NILM方法在不同场景下均具有良好的可靠性和鲁棒性,采用谐波特征后识别准确性有明显提升。     

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。     

Research on Non-Intrusive Load Monitoring Method Based on Feature Difference Enhancement

Abstract

Non-intrusive load monitoring technology is the key technology to realize smart grid construction. The identification and classification of similar electrical appliances and low-power small-current electrical appliances in non-intrusive load monitoring has always been the focus of research and the difficulty of breakthrough. This paper uses current harmonic amplitude as classification data and based on the composition characteristics of harmonic amplitude data, and the current situation of fuzzy classification of similar electrical appliances, pointing out a method for enhancing the characteristic difference of harmonic amplitude data. This method can improve the current situation that the low-power electric load is difficult to identify when the low-power electric load and the high-power electric load work together. The status quo of identification has a good effect on the classification of low power and similar electrical load. In this paper, a non-intrusive load monitoring system is built, the bus current data is collected, and a feature database is built, and the network is used to classify the feature data and finally obtain the classification result. The experimental results show that the proposed method has a significant effect on the accuracy of classification and recognition of similar electrical appliances with similar eigenvalues.     

基于改进匈牙利算法的非侵入式负荷匹配方法

针对非侵入式负荷监测中常用电力负荷开启与关闭的配对特性,本文提出了一种基于匈牙利算法的匹配方法。在该方法中,首先采用Prony滑动窗进行负荷事件检测,并以此提取投切前后的负荷变化特征信息;然后将负荷开启和关闭事件转换为二分图寻优匹配问题,结合增广路径寻找最大匹配的原理,建立功率代价矩阵模型,进而寻找负荷投入和切除的最佳匹配。进一步地,为了避免负荷事件开启和关闭的功率不对等,提出采用添加虚拟节点的策略对算法进行改进,引入灰色关联度评价与多重匹配策略。实验结果表明,所提出的方法能有效地识别出负荷的开启和关闭,为后续准确的负荷辨识奠定基础。     

基于多元特征分析的居民非侵入式相似电器辨识算法

在面向居民的非侵入式负荷辨识场景中,存在部分电路结构、功率相近的相似电器。对于这些电器,现有算法辨识成功率较低。为提高对居民相似电器辨识的准确率,提出了一种基于多元特征分析的非侵入式相似电器辨识算法。该算法使用一对多维的低频电器特征数据进行分析,先将特征规范化,计算两种电器特征间马哈拉诺比斯距离,用以判断两种电器是否相似,再对原始特征使用主成分分析,以提取相似电器的主特征,最后将主特征输入多元高斯模型,得到辨识结果,判断电器运行状态,并分项计量电器能耗。使用实测电器数据与居民实际用电数据进行验证,并与其他模型进行对比。结果显示,该算法可有效提高相似电器辨识的准确性。     

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。     

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。