基于状态特征聚类的非侵入式负荷事件检测方法

• 作者: 周东国 周洪 张恒 胡文山
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 非侵入式负荷监测 事件检测 状态聚类 Mean-shift算法
• 年，卷（期）: 2020,（21）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 4565-4575
• 页数: 11页
• 分类号: TM714
• 语种: 中文
• DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.190627

摘要

针对传统非侵入式暂态事件检测方法局限于单一电气特征量,易出现漏检或误检,难以准确感知负荷事件的问题,该文利用负荷事件发生时特征空间内产生状态域转移的特性,提出状态特征聚类的非侵入式负荷事件检测方法.该方法通过滑动窗差值计算,搜索并确定初始聚类点,然后利用均值漂移(Mean-shift)算法进行状态聚类,并依据稳定状态的时域分布确定负荷事件发生点,实现负荷事件检测.最后,通过真实实验场景进行多种常用电器测试,并与现有一些算法进行对比,结果表明该文算法能够较为可靠地实现负荷事件检测,并为后续准确的负荷辨识奠定基础.