基于粒子群算法搜索的非侵入式电力负荷分解方法

发布时间：2017-12-12 18:02

  本文关键词：基于粒子群算法搜索的非侵入式电力负荷分解方法

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【摘要】：非侵入式电力负荷分解是根据入口处电流、电压信号进行用电负荷辨识的一种方法。然而,由于电流、电压波动等因素干扰,单一特征所得到的分解结果通常会与实际用电设备投切结果不一致。为了可靠地提升在线非侵入式电力负荷分解能力,构建了基于谐波的电流特征表达并结合功率两个特征作为设备投切状态辨识的目标函数。同时,引入了正态分布的度量函数,将其融合并作为粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的适应度函数,以此寻找最佳的电力负荷分解结果。最终,通过实验室开发的非侵入式负荷分解装置进行实验。实验结果表明所述方法能获得更好的在线电力负荷分解能力。
【作者单位】： 河南许继仪表有限公司;武汉大学动力与机械学院;
【分类号】：TM715
【正文快照】： 0引言非侵入式电力负荷监测是一种仅通过安装在用户电力入口端的传感器获取电压、电流等信息便可获得家庭用电设备的投切情况的技术,从而帮助用户了解在不同时段各类用电设备的工作状态[1]。同时,也可以帮助用户制定合理的节能计划,并使用户有针对性地去开展节能手段[2]。对于

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本文编号：1283418