基于图信号理论的非侵入式负荷分解

发布时间：2020-05-15 04:42

【摘要】：在智能电网深入发展的时代背景下,倡导智能用电是其中的一个重要环节。负荷监测可以作为智能用电中的一项关键技术,也是开展电力节能工作的基础。本文开展了一种基于图信号处理理论的负荷监测方法——非侵入式负荷分解,根据普通智能电表采集到的现成的总有功功率数据,使用软件分析方法与工具将其分解为各个主要家庭用电设备消耗的功率,进而可得到居民用户的用电细节信息。实际家庭总功率变化中的随机性是不可避免的,电表测量数据中往往存在一些无法预测的异常数据,会直接导致负荷事件的误检。监测数据是负荷分解的基础,为保证其可靠性,本文通过对总功率数据进行中值滤波、降采样等数据预处理方式尽量滤除噪声和异常值数据,再以功率幅度变化作为负荷特征和算法输入,采用基于事件法的负荷分解方法。所研究算法与传统的基于概率学的方法不同,不需要对数据训练建模,将图信号处理理论应用于负荷分解问题,主要是先用电力负荷数据构建图信号,再寻求图信号平滑度最优解作为依据对负荷事件聚类与分析。算法主要分为事件检测及聚类和特征匹配两大模块,其中特征匹配同时利用幅度变化和时间间隔特征,图信号处理分别运用在求解自适应阈值、事件聚类、特征匹配三个阶段,最终输出为匹配的正负边沿对,对其进行负荷识别后即可计算出各电器的分解功耗。文章最后采用多个指标分别从整体和局部评估系统性能,并使用MATLAB编程实现了该分解算法,提出用二分法确立合理的邻接矩阵比例因子,给出了部分负荷分解结果、能耗占比以及度量评估指标结果。结果表明本文算法可工作于低采样率条件下,能容忍一定程度的电力噪声,算法复杂度较小,比较适用于家庭电力负荷的非侵入式分解,同时证明了图信号处理应用于负荷监测领域的可行性。
【图文】：

逦负荷３逦Ｊ逡逑图１－１邋Ｎ１ＬＭ简单示意图逡逑由图１－１可看出，电力供给入口处的总功率流向所有用户电器设备，是各逡逑个负荷功率的叠加。因此，单个电器设备的运行状态变化（指设备开启关闭或逡逑转换工作模式）将会反应在总功率的改变上，反过来我们从系统总功率的变化逡逑４逡逑

现非侵入式负荷监测，在所提理论基础上构建了各自的负荷辨识系统，还运用逡逑实测数据对系统的有效性进行了验证。大多数目前的负荷辨识系统都可归纳为逡逑图１－２所示的整体流程框架ＭＩ。逡逑在图２－１中，数据采集模块主要是通过量测装置获取电力负荷入口处的总逡逑负荷数据，可以是稳态和暂态信号。这个过程可能会存在测量误差，一方面由逡逑于量测装备具有性能差异，，如不同量测装备在测量同一入口时可能会有不同的逡逑测量值，另一方面是因为量测过程以及数据传输过程中可能会发生数据丢失。逡逑因此为了尽量减少量测误差对监测结果的影响，有必要进行数据预处理。该模逡逑块主要可通过数据清理、数据集成、数据变换、数据规约等方法进行，提高数逡逑据的完整性和准确性。逡逑对数据进行预处理过后，再执行事件检测模块，以对负荷的投入／切除操作逡逑进行检测。该模块根据采集的数据类型而选取负荷特征
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TM76;TN911.73

【参考文献】

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本文编号：2664494