基于智能决策的非侵入式负荷监测研究

发布时间：2020-05-16 17:23

【摘要】：非侵入式负荷监测方法是根据电力入口的集总信息分解得到具体负荷的用电量和工作状态的一种方法,其分解结果能够帮助减少电能消耗。现有的非侵入式负荷监测算法存在着对不同场景下负荷监测的泛化能力弱、多个负荷同时动作处理能力不足和缺乏外部信息利用等问题,难以实现完善而系统化的非侵入式负荷监测。针对以上问题,本文提出了一种基于智能决策支持系统的非侵入式负荷监测方法。将使用定量分析的决策支持系统与使用定性分析的人工智能技术相结合,提高对非侵入式负荷监测的辅助决策和支持决策能力。使用层次化的剪枝决策树模型提高了负荷识别的准确率和运算效率;将倒频谱特征加入负荷监测负荷印记数据库,使得系统具有更强的多负荷同时动作处理能力;采用深度神经网络及其改进方法引入外部信息,建立起综合信息和单个负荷运行规律之间的复杂映射,进一步提高负荷识别的准确率。使用决策支持系统的综合部件进行人机交互,使负荷监测具有更高的灵活性和可扩展性。使用实际负荷的电流波形数据对非侵入式负荷监测的智能决策支持系统进行评估。通过对比不同的决策树模型建立方式以及深度神经网络的改进连接确定负荷识别问题中智能决策模型的最佳形式;并使用综合部件实现新负荷的识别和数据登记,增加系统的可扩展能力。实验结果表明,所提出的智能决策支持系统能够提高负荷监测的准确率,更有效地处理多负荷同时动作的情况,且具有更好的泛化能力和灵活性。
【图文】：

逦冲）逦（２－１）逡逑其中＃代表负荷总数，代表未被测量的电气量和测量误差的总和。图２．１给逡逑出了邋２４小时内某家庭总体电能消耗和各用电负荷电能消耗的示意图。非负荷分逡逑解的一个关键挑战在于：设计出一种非侵入式的实时算法，仅使用集总数据Ｙ尽逡逑可能地识别单个用电负荷Ｙ，并且算法能够在不同的场景下通用。逡逑在我国，由于电力系统采用的是５０Ｈｚ的工频周期性电源供电，电力负荷内逡逑的电压电流等电气信号也必然存在工频的周期分量以及各次谐波分量。根据傅里逡逑叶分析的理论，单个负荷在某次测量中的稳态电气信号可以表示为：逡逑ＣＣ逡逑）；＇＝４＞＋＾＾邋ｃ0ｓ（＾０0邋＋邋Ｂｎ邋ｓｉｎ（ｍ；０／）］逦（２－２）逡逑其中叫为基波角频率；４为直流分量；４ｃｏｓ（？ｑＺ）＋与ｓｉｎ0ｑＺ）为基波分量；逡逑＜邋ｃｏｓ（？ｑ／）＋杈ｓｉｎ0ＫｙＱ0为《次谐波分量。傅里叶级数的系数由下式给出：逡逑４邋＝逦（物（ｎ0，）逦（２－３）逡逑Ｉｎ邋Ｊｏ逡逑６逡逑

时间／ｍｓ逡逑图２．邋２不同工作状态空调负荷电流波形逡逑整个负荷特征提取的流程如图２．３所示。逡逑（＾＾￣逡逑Ｖ逦逦逦ｙ逡逑逦＾逦逡逑信号预处理逡逑逦＼／逦邋逦Ｎ／逦邋逦＼／逦逡逑１逦！逦＾逡逑ｉ时域特征提取：逦频域特征提取逦倒频域特征提取｜逡逑Ｉ逦ｉ邋ｌ逦Ｉ逡逑逦＼ｌ＊ｒ—逦逡逑特征组合逡逑逦—．ＮＪ／逡逑束乃逡逑、逦逦逦ｙ逡逑图２．邋３负荷特征提取流程图逡逑２．３．１时域特征提取逡逑电力负荷的时域电流波形信号包含了较为全面的负荷特征。由于电力负荷的逡逑暂态过程非常短暂，在时域中主要提取负荷的稳态特征。用户干线测量的电流是逡逑所有工作中电力负荷电流的总和，若某一时刻负荷运行状态发生改变，，线路中的逡逑电流也会随之发生变化。表２．３给出了常见的电力负荷有功功率范围的数据［３６］。逡逑１２逡逑
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TM714

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本文编号：2667066