一种融合时间特征的非侵入式负荷辨识决策方法

针对家庭负荷用电场景中负荷类别的不确定性,以及非侵入式负荷监测设备数据库中负荷特征库的不完备等极易导致负荷辨识准确率下降的问题,文中在利用电气特征的基础上,提出了一种融合负荷运行时长、运行时段、工作周期及假期特性等时间特征的非侵入式负荷辨识决策方法.在该方法中,通过分段归一化的Mean-shift聚类方法对检测得到的负...     

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。     

考虑辨识结果连续性的Type-Ⅲ型工商业负荷辨识方法

非侵入式负荷监测技术可以引导用户合理安排用电时间,从而减少电量消耗.其中,由于状态的连续可变性,连续变化(Type-Ⅲ)型负荷的辨识一直是非侵入式负荷监测中难以解决的问题之一.针对Type-Ⅲ型负荷的辨识难题,提出了基于深度卷积神经网络(CNN)和隐马尔可夫模型(HMM)的非侵入式负荷辨识算法.首先,根据互信息理论进行负荷特征选择;然后,利用残差神经网络作为深度CNN的基本架构,提取负荷多维特征并实现Type-Ⅲ型负荷的初辨识;最后,为了解决CNN辨识结果中存在的状态断点问题,采用HMM完成负荷辨识结果的连续性优化.在复杂的工商业运行环境中,对具有代表性的Type-Ⅲ型负荷数据进行了算法训练和验证,结果表明所提算法能有效辨识Type-Ⅲ型工商业负荷的运行状态.     

基于GRNN与注意力机制模型的非侵入式家用负荷分解

为了提高识别精度,提出一种基于GRNN与注意力机制模型的非侵入式家用负荷分解方法.采用批标准化来减少神经网络层与层之间的耦合,利用GRNN强大的时间序列特征表示能力,来提取电力负荷入口处测得的总用电信息与各电器能耗之间的关系,同时利用注意力机制来减少模型的权重参数.最后通过算例验证了算法的可行性与优越性.     

基于多特征目标函数PCA-ILP的非侵入式负荷分解方法

非侵入式负荷监测(non-intrusive load monitoring,NILM)能够在不影响用户正常用电的前提下,低成本地获取用电信息,实现用电设备的类型识别和负荷分解,而大量智能电表的安装也为用户进行NIML提供了数据与技术支撑。首先,在研究常见家用电器的功率特征、电流波形及其频域谐波特征的基础上,采用主成分分析方法 (principal components analysis,PCA)对高维谐波特征空间进行降维,提取主要谐波信息,与基本功率特征结合形成多特征目标函数。然后,基于整数线性规划(integer linear programming,ILP)模型,提出了考虑多特征目标函数的PCA-ILP的NILM方法。算例分析表明,所提方法对不同信噪比(signal to noise ratio,SNR)下的不同家用电器应用场景均具有良好的负荷分解效果。     

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。     

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...     

基于Attention和残差网络的非侵入式负荷监测

非侵入式负荷监测（Non-Intrusive Load Monitoring, NILM）可以从家庭电表的总功率读数,估算出各用电器的功率。由于对于同一类用电器,其状态种类、各状态持续时长、各状态的功率波形都不同,这使得基于特征工程和聚类的模型的泛化能力不强;回归模型的分解功率难以迅速跟踪真实功率。针对这些问题,文中将回归问题转化为在序列每个时刻的多分类问题,并提出基于Attention和残差网络的非侵入式负荷监测模型。该模型基于具有编码器和解码器的seq2seq框架,首先通过嵌入矩阵将高维稀疏one-hot向量映射为低维稠密向量;在编码部分,通过双向GRU从前后两个方向提取序列信息,引入Attention机制计算序列中当前时刻最重要的信息,引入残差连接学习残差部分输入输出之间的差异;在解码部分,用回归层组合BiGRU解码结果,取经过softmax函数处理的最大概率功率类别作为结果。该模型在选取REFIT数据集中表现良好,其中测试集与训练集完全独立,表明训练好的模型可以直接应用在新的住宅用户中。     

In situ measurement of white wine absorbance in clear and in coloured bottles using a modified laboratory spectrophotometer

In situ absorbance of visible light by white wine in bottles was determined with a modified spectrophotometer. A linear correlation was obtained between absorbance at 420 nm (A₄₂₀) measured in a cuvette (10 mm pathlength) and absorbance of that same wine measured in a 750 mL Flint bottle (colourless transparent glass). In addition, 5 types of coloured bottles, Emerald Green, Classic Green, French Green, Georgia Green and Cobalt Blue , also yielded strong correlations. A₄₂₀ of white wine in bottles of Antique Green or Amber glass could not be measured directly due to a strong absorbance of that wavelength by the glass. However, a strong correlation was established between measurement of A₄₂₀ (cuvette) and A₅₄₀ for white wine in Antique Green bottles and between A₄₂₀ (cuvette) and either A₅₄₀ or A₆₀₀ for white wine in Amber bottles. The method employed a standard UV-Visible spectrophotometer with an inexpensive modified sample port, and proved applicable to bottles with diameters ranging from 62 mm (375 mL capacity half bottles) up to 81 mm (750 mL capacity Burgundy bottles). In situ absorbance measurements plus subsequent chemical analysis and sensory assessment of a Chardonnay wine in Antique Green bottles showed that the method provided an estimate of oxidation in this white wine. Wine absorbance spectra over the full visible range were obtained in the Flint bottle. Measurements of the absorbance of visible light by the glass of empty bottles could also be obtained and used as a form of quality control for glass bottle manufacture.     

基于贝叶斯信息准则的非侵入式负荷事件检测算法

用户负荷数据监测是实现需求侧管理的基础,非侵入式负荷监测技术是负荷监测的重要发展方向,而事件检测是非侵入式负荷监测中的一个关键环节。对适用于模型选取问题的贝叶斯信息准则进行建模,将贝叶斯信息准则首次运用到事件检测当中,利用快速事件检测算法降低贝叶斯信息准则检测算法的误检率,并能解决CUSUM算法中产生的漏检问题。最后采用真实数据集进行测试。实验结果表明,相比于CUSUM算法,基于贝叶斯信息准则的事件检测算法能达到更好的检测准确性,并且能明显提高计算运行的速度。