基于非侵入式负荷辨识和关联规则挖掘的用户柔性 负荷区间预测

• 作者: 张喆 张震 柯德平 黄彦璐
• 来源期刊: 南方电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 非侵入式负荷辨识 柔性负荷可调容量预测
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 控制与保护
• 页码范围: 60-66
• 页数: 7页
• 分类号: TM743
• 字数: 4627字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13648/j.cnki.issn1674-0629.2019.04.010

摘要

柔性负荷可调区间预测,将非侵入式负荷辨识和大数据挖掘相结合,大数据挖掘得到柔性负荷功率的概率特性曲线,再基于非侵入式的方法在线辨识柔性负荷实际开启时段,在柔性负荷功率的概率统计特性曲线上截取位于该段时间窗口内的曲线,最后对多户家庭进行聚合,得到柔性负荷可调区间预测实用模型.相比于传统安装检测设备的方法,非侵入式辨识更加注重用户的隐私,也节约了安装设备的成本.再通过Apriori规则量化得到用能习惯和影响因素之间的关系,最终得出居民用户柔性负荷功率的概率特性曲线.将二者结合便可以得到柔性负荷可调区间预测模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张喆	武汉大学电气与自动化学院	10	92	5.0	9.0
2	柯德平	武汉大学电气与自动化学院	16	246	8.0	15.0
3	黄彦璐		6	2	1.0	1.0
4	张震	武汉大学电气与自动化学院	2	8	1.0	2.0