智能电网环境下基于大数据挖掘的居民负荷设备识别与负荷建模

发布时间：2017-06-25 10:08

  本文关键词：智能电网环境下基于大数据挖掘的居民负荷设备识别与负荷建模，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：利用数据挖掘技术对用户负荷大数据进行处理,既可以通过识别用电负荷设备来分析用户的用电行为习惯,又可以辅助进行负荷精确建模,实现精确而有目标性的需求侧管理或制定具有针对性的零售商售电策略。在此背景下,基于动态时间弯曲(dynamic time warping,DTW)的时间序列匹配方法,提出了一种低频负荷数据下的居民电器设备识别方法。首先,将负荷数据分割成单负荷设备运行和多负荷设备同时运行2种情况下的负荷子序列;然后,依据待识别子序列的时间长度,参照实测的电器设备耗电功率数据,生成与其时间长度一致的电器设备耗电功率参考序列,其中包含了从电器设备启动前一时刻至设备关闭后一时刻的功率变化情形;最后,以DTW距离作为相似性度量指标确定识别结果。对于由多负荷设备运行产生的负荷序列,提出了一种剔除已识别设备后将序列再次分割,如此交替进行的识别策略。在获得识别结果后,构建了居民负荷统计模型。借助于高效数据分析软件R语言平台,实现了所提出的算法,并使用500组负荷数据进行了数据实验。结果表明,在对负荷数据每min采样1次的情况下,所提出的负荷设备识别方法对单设备负荷序列识别的准确率超过93%,对多设备负荷序列识别的准确率接近83%。
【作者单位】： 悉尼大学电气与信息工程学院;香港中文大学(深圳);浙江大学电气工程学院;文莱科技大学电机与电子工程系;南方电网科学研究院;南瑞集团公司(国网电力科学研究院);
【关键词】： 智能电网 数据挖掘 R语言 动态时间弯曲(DTW) 负荷识别 负荷模型
【基金】：国家自然科学基金项目(51477151) 南方电网公司科技项目(WYKJ00000027)~~
【分类号】：TM714;TM743;TP311.13
【正文快照】： 4.文莱科技大学电机与电子工程系,文莱斯里巴加湾BE1410;5.南方电网科学研究院,广州市510080;6.南瑞集团公司(国网电力科学研究院),南京市211106)0引言在智能电网环境下,智能量测设备会逐步得到广泛应用,从而能够得到用户负荷准确的、海量的数据。利用数据挖掘方法对用户负荷

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