非侵入式负荷分解算法的综合研究

发布时间：2017-04-12 02:02

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【摘要】：随着智能电网的快速发展,对电力系统负荷监测的智能化要求也越来越高。目前的监测手段大都是侵入式的,即针对系统内的每类负荷都进行单独监测,这种监测方式需要大量的硬件设备,在采购、安装、维护时都会耗费大量成本,又因为每个检测设备都是一个数据源,因此在负荷较多时,数据处理和分析都将变得比较困难,针对以上问题,非侵入式负荷分解应运而生。非侵入式负荷分解是指仅在电力系统的总端安装监测装置,通过采集总端的电气参数,分析得到系统内各类负荷的含量和状态,变相实现对系统内每类负荷的状态监测。目前的非侵入式负荷分解研究仍处于起步阶段,尚未形成完备的体系和成熟的算法,为此,本文针对小型局域电力系统的稳态和暂态过程,对非侵入式负荷分解进行了综合探究,完善了分解流程,提出了一系列兼具鲁棒性和完备性的分解算法,并结合大量实测数据进行了算例验证,主要成果如下：(1)建立了完善的稳态电流分解模型及其改进形式,并基于此模型提出了稳态电流分解算法,通过实测算例的验证表明,该算法能通过求解系统总端测量的电流信号,得到系统内各类负荷的含量和状态,从而实现稳态过程的非侵入式负荷分解。最后提出了两种基于稳态分解算法的推广应用。(2)针对电力系统的暂态过程,提出了暂态过程的检测、分离、特征提取、特征空间降维、暂态判别、判别结果验证等一系列算法,通过大量实测算例分析表明,该算法流程能够有效检测系统发生的线性可分的暂态过程,并判定什么负荷发生了暂态过程,发生了什么种类的暂态过程,即实现了暂态过程的非侵入式负荷分解。(3)针对线性不可分的暂态过程,本文借鉴了模式识别理论中的空间升维思想,将暂态过程的特征空间升至更高维度,在高维空间对其进行线性判别,最后提出了一种高效率算法,通过算例分析表明,该算法能够有效判别线性不可分的暂态过程,且具有较高的运算效率,其与线性可分的暂态过程分解算法一起,共同构成了暂态过程非侵入式负荷分解的完备算法。
【关键词】：非侵入式负荷分解 稳态 暂态 遗传算法 Fisher分析 核函数
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM714
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 绪论12-16
• 1.1 选题背景及研究意义12-13
• 1.2 研究现状13-14
• 1.3 本文的主要工作14-16
• 2 负荷数据的采集与处理16-22
• 2.1 电流数据采集16-17
• 2.1.1 负荷选取16
• 2.1.2 数据采集16-17
• 2.2 电流数据去噪17-20
• 2.3 小结20-22
• 3 稳态过程的非侵入式负荷分解22-44
• 3.1 稳态负荷分解模型的构建22-26
• 3.1.1 单负荷稳态电流的分解模型22-23
• 3.1.2 多负荷稳态电流的分解模型23-25
• 3.1.3 稳态过程分解的算法流程25-26
• 3.2 谐波分析26-31
• 3.2.1 普通FFT算法的局限26-29
• 3.2.2 加窗插值的高精度FFT算法29-31
• 3.3 分解模型的全局寻优31-33
• 3.3.1 遗传算法原理31-32
• 3.3.2 约束条件与算法设定32-33
• 3.4 实测算例分析33-37
• 3.4.1 负荷训练33-34
• 3.4.2 多负荷稳态电流分解34-36
• 3.4.3 结果分析36-37
• 3.5 稳态负荷分解模型的改进37-40
• 3.5.1 多负荷稳态电流分解模型的改进37-38
• 3.5.2 改进模型的实测算例38-39
• 3.5.3 结果对比与分析39-40
• 3.6 稳态负荷分解算法的推广应用40-43
• 3.6.1 负荷统计40-41
• 3.6.2 稳态波形预测41-43
• 3.7 小结43-44
• 4 暂态过程的非侵入式负荷分解44-68
• 4.1 暂态过程的检测与分离44-49
• 4.1.1 暂态过程的检测44-47
• 4.1.2 暂态过程的分离47-49
• 4.2 特征提取与处理49-51
• 4.2.1 特征量的选取和计算49-50
• 4.2.2 特征空间的构建50-51
• 4.3 基于广义Fisher分析的负荷暂态过程判定51-57
• 4.3.1 基于广义Fisher分析的特征空间降维51-54
• 4.3.2 显著性检验与回判率检验54-55
• 4.3.3 负荷暂态过程的判定55
• 4.3.4 暂态过程的分解流程55-57
• 4.4 实测算例分析57-63
• 4.4.1 暂态过程的选取、检测与分离57-58
• 4.4.2 特征空间的构建58-61
• 4.4.3 判定空间训练与检验61-63
• 4.4.4 结果分析63
• 4.5 广义Fisher算法的进一步探究63-67
• 4.5.1 广义Fisher算法的缺陷及改进方法63-64
• 4.5.2 实测算例分析与对比64-67
• 4.6 小结67-68
• 5 基于广义核Fisher分析的暂态过程判定68-82
• 5.1 线性不可分聚类及其判别方法68-69
• 5.2 基于核方法的广义Fisher分析69-73
• 5.2.1 空间升维与核函数69-70
• 5.2.2 广义核Fisher分析70-73
• 5.2.3 核函数的选取与参数计算73
• 5.3 模拟暂态算例分析73-77
• 5.3.1 模拟暂态算例的构建73-75
• 5.3.2 广义核Fisher分析验证75-76
• 5.3.3 结果分析76-77
• 5.4 广义核Fisher判别的高效率算法77-81
• 5.4.1 特征样本选择法77-79
• 5.4.2 算例验证79-80
• 5.4.3 结果对比分析80-81
• 5.5 小结81-82
• 6 结论与展望82-84
• 6.1 结论82-83
• 6.2 展望83-84
• 参考文献84-88
• 作者简历88-92
• 学位论文数据集92

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本文编号：300436