基于非侵入式用电数据分解的自适应特征库构建与负荷辨识

• 作者: 武昕 焦点 高宇辰
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 非侵入负荷监测 负荷分离 负荷特征库 负荷辨识
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 101-109
• 页数: 9页
• 字数: 8914字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20190612009

摘要

非侵入负荷监测是实现需求侧测量与能效优化的有效途径.文中提出了一种高频采集模式下的非侵入式负荷在线监测方法,使整个监测过程自动化、实时化.首先,根据负荷电流的可加性原理建立了负荷分离模型,得到独立负荷波形;并结合负荷的操作特性,无需预实验获取先验数据.然后,通过贝叶斯分类模型实现负荷种类判断,从而在运行过程中为每个独立用户构建动态的负荷特征库.最后,基于库中数据,通过构建寻优模型实现负荷辨识,从而持续、实时获取负荷用电状态,并通过实际采集的用电数据验证了方法的有效性.该研究可自适应地为独立用户构建负荷特征库,改善了提前建库不具有普适性的问题,同时,基于特征库的快速寻优保证了辨识的有效性与准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武昕	华北电力大学电气与电子工程学院	20	146	7.0	12.0
2	焦点	华北电力大学电气与电子工程学院	2	0	0.0	0.0
3	高宇辰	华北电力大学电气与电子工程学院	1	0	0.0	0.0