共查询到19条相似文献,搜索用时 540 毫秒
1.
基于特征融合与深度学习的非侵入式负荷辨识算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
2.
3.
历史负荷数据是电力系统进行负荷预测的基础,历史数据异常将会影响负荷预测的准确性和有效性,因此需要对负荷数据进行异常数据辨识。本文以某一节点负荷数据为研究对象,提出一种基于二次聚类算法的异常电力负荷数据辨识方法。运用数据挖掘中模糊聚类算法并结合有效指数准则对负荷曲线进行一次聚类;将一次聚类结果结合神经网络实现对负荷曲线的二次聚类,提取出日负荷特征曲线;根据负荷曲线的相似性和平滑性,辨识异常负荷数据。算例分析结果表明,此方法效果良好。 相似文献
4.
粒子群优化的模糊聚类在负荷预处理的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
负荷预处理对于准确的负荷预测来说是至关重要的。为了提高负荷预处理的准确性,提出了将传统的横向纵向比较法与改进模糊聚类算法结合的新型方法。该方法首先采用传统的横向纵向比较法处理突变量较大的负荷和缺失负荷;然后对模糊C均值算法的目标函数进行改进,将粒子群算法引入,得到改进的模糊聚类算法,进行曲线聚类,得到特征曲线;最后,利用特征曲线对坏数据进行辨识和修正。实例分析表明,通过将粒子群优化的模糊聚类与传统处理方法进行结合,取得了良好的效果,验证了该方法有效性。 相似文献
5.
6.
非侵入负荷监测是全面感知负荷数据及能效优化的有效途径。当前非侵入式负荷监测算法的主要观测对象是具有调控潜力的负荷,但对于其中功率较小、负荷曲线相似的电器辨识准确率还不够理想,算法对先验数据的依赖程度较高。基于此,提出一种基于多特征联合稀疏表达的SOM-K-means非侵入式负荷辨识算法,该算法利用负荷特征训练得出最优字典,结合最优字典与多特征联合稀疏表示构建目标函数,求解多特征联合稀疏矩阵,克服了单类负荷特征限制识别负荷种类的问题;将多特征联合稀疏矩阵作为输入,结合自组织(self-organizing map, SOM)神经网络优化的K-means算法与平均绝对误差值进行快速辨识。最后,利用PLAID数据集进行了实验验证,结果表明,所提算法仅需迭代120次辨识准确率即可达到90%,提高了算法收敛速度,证明了该方法能够准确高效地实现负荷辨识。 相似文献
7.
针对现有的非侵入式负荷监测方法难以准确识别具有相似电特性负荷的问题,提出了一种基于切换概率分布曲线对识别结果进行修正的非侵入式负荷监测方法.首先,将电流分解为各负荷的独立工作电流;其次,利用谐波特征对负荷进行初始识别;然后,利用已有数据训练BP神经网络,拟合出被识别负荷的切换概率分布曲线;最后,根据切换概率分布曲线对识别结果进行修正.利用实测数据进行分析,验证了该方法的有效性. 相似文献
8.
9.
改进FCM算法及其在电力负荷坏数据处理的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
变电站日负荷曲线含有丰富的综合负荷构成特性信息,可以用于负荷特性的分类与综合,但必须对原始生数据进行坏数据的辨识与调整.在深入分析已有方法以及负荷建模对日负荷曲线分类与综合要求的基础上,提出一种基于拉格朗日(Lagrange)插值方法和模糊聚类原理的改进的模糊C均值聚类FCM( fuzzy C-means)算法应用于变... 相似文献
10.
11.
It is very difficult to build load model for every substation since there are numerous substations in large area power grid. A practical method is to classify the substations into several classes, pick out a typical substation from each class and build its load model, then generalize it to other substations of the same class. In this paper, a new method based on SOM (Self-Organization Map) neural network is presented for load characteristics classification and synthesis of substations in large area power grid. SOM neural network is a clustering method with self-organizing characteristics and mapping capability that can classify different input patterns automatically. Besides, the trained SOM neural network can discriminate the new input pattern conveniently without retraining. Therefore, the new substations can be discriminated with the existing classification result unchanged. The effectiveness of the proposed method is verified by a simulation of 183 220 kV substations in Shandong power grid using MATLAB Neural Network Toolbox. At first, the load composition rate in each substation is chosen as the feature vector, then SOM neural network is introduced to the classification and synthesis of the load characteristics of substations. At last, the synthetic load characteristic of each class is derived from the cluster center. The result is satisfactory since the method not only decreases the randomness and subjectivity of the load characteristic classification and synthesis of substations, but also improves the effectiveness and efficiency of load modeling. The method offers a new way for practical load modeling. 相似文献
12.
13.
14.
用多个对应的后向神经网络进行同杆双回线故障识别及测距的模式 总被引:6,自引:4,他引:6
电力系统高压同杆双回输电线的应用日益增多,但其故障识别与测距的问题尚未完全解决,同杆双回线因存在回路间耦合等因素,使得用单一的神经网络进行故障识别与测距的结果并不理想。作者比较分析了BP网络与Kohonen网络在同杆双回线测距方面的优缺点,提出了将故障识别与测距任务分配到多个网络的方法即将同杆双回线的每种故障模式各与一个BP人工神经网络对应,在线路上取一些固定点作为标志点,训练成功的BP网络输出的模糊值代表了标志点上发生故障的可能性。用模糊值构成插值曲线,根据曲线的相对位置确定故障模式,并由曲线的最小值求得故障距离。大量仿真表明该法可以准确可靠地确定故障模式并能测得较高的测距精度。 相似文献
15.
提出一种基于调度侧配电网负荷数据分析进行负荷性质辨识与用户侧用电感知、失电影响评估的方法。利用调度自动化系统中的负荷数据,首先通过基于时间序列趋势的模糊C均值聚类方法求解馈线负荷曲线与典型负荷曲线的隶属度,判断馈线负荷性质;然后利用用户侧多维系统中历史数据,通过基于用电量积分的概率谱方法,分析线路负荷异常波动对应的用户侧实际用电感知及故障影响。实际案例分析表明:该方法能够根据调度侧负荷数据分析,正确辨识配电线路的负荷性质,精准评估用户侧失电影响,建立配网运行数据与客户用电感知之间的实时映射,辅助配网调控人员根据用户需求开展方式调整与故障处置。 相似文献
16.
在对0.4 kV配电台区进行节能降损时发现,调整负荷的接入相序能够有效降低台区的线路损耗和三相负荷不平衡度。文中提出基于负荷预测和非支配排序遗传算法(NSGA2)的人工相序优化方法。首先,利用配电台区出口电流曲线替代法建立用户负荷模型。其次,基于历史数据使用Elman神经网络对调相日的台区内各用户日电量和出口三相电流进行预测。然后,基于预测数据综合考虑以线损最低和调相次数最少为目标函数,建立配电台区多目标相序优化数学模型,使用NSGA2对该模型进行求解,得到优化后各负荷接入相序。最后,通过对比安徽电网某配电台区调相前后的理论线损,验证本文所提方法的有效性。 相似文献
17.
针对目前用户负荷曲线分析方法研究中传统方法在单一用户典型负荷曲线提取以及负荷曲线特征提取的不足,提出了一种基于时间序列数据挖掘的用户负荷曲线分析方法。该方法首先基于分段聚合近似方法对单一用户的负荷曲线降维,并基于符号聚合近似方法对该用户一段时期内的负荷曲线重表达,用符号化序列表示该用户的负荷曲线,提取该用户的典型负荷曲线。然后结合不同用户典型负荷曲线的负荷特性、指标特征和时间序列特征,基于k-means算法对不同用户的典型负荷曲线聚类分析,分析不同类型用户的用电特征。以UCI一个测试数据集进行算例分析,结果表明所提方法能够挖掘出用户的典型用电行为特征,并提升用户负荷曲线分析效率与聚类质量。 相似文献
18.
19.
负荷预测不仅是电力系统稳定、安全运行的基础,同样也是实现电力需求侧智能用电管理的基础。短时间尺度相关性分析能够挖掘一段时间内负荷的用电行为,相似用电行为分析有助于改善负荷预测效果,因此本文提出了基于短时间尺度相关性聚类的负荷预测方法。首先,根据短时间尺度用电时间序列之间的皮尔逊相关系数构造相关系数矩阵,并对相关系数矩阵进行去噪处理;然后,基于相关系数矩阵,利用模糊c均值聚类的方法来实现不同用电特性负荷之间的聚类,每类中负荷具有相似的用电行为;再分别对每一类中所有负荷数据求和并利用人工神经网络进行超短期负荷预测,基于每类的负荷预测结果计算系统的负荷预测;最后,通过对某110kV变电站10kV负荷馈线的实际数据进行分析,分析结果表明基于短时间尺度相关性分析的聚类提升了负荷预测的效果,从而验证了本文所提方法的有效性。 相似文献