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基于稳态特征的非侵入式负荷识别方法研究

陈方鹏  
【摘要】:电器设备中的能源消耗是一个广受关注的话题,随着科学技术的迅猛发展,电器设备的能源负荷监测和分解问题日渐成为研究人员的关注热点。传统的家庭能源监测方案一般在单个电器负荷的配电输出口安装传感设备来监测电器设备的使用情况以及能源消耗,这种被称作侵入式的负荷分解方案需要极大的人力和物力,而且对用户的正常生活也造成了负担。而非侵入式负荷监测通过在家庭的电力总入口处安装的传感设备来采集相关电力信号,并将这些信号所携带的信息进行处理和提取,最终进行系统性的建模从而得到家庭内的每一个用电负荷的类型以及相应的运行状态。相比之下,这种监测方案的安装设备具有的较高的性价比,但是同时它也存在着诸多的限制和挑战。如何对采集到的信号进行处理以及如何兼顾识别效率达到正确高效的进行电器设备的能源负荷监测和分解是研究人员迫切需要解决的难点。本文以自主研发的智能插座硬件为基础,主要针对稳态下特征选择和负荷分解两个模块进行研究,并在Matlab软件仿真平台上进行实验验证。本文的主要研究内容包括:(1)首先通过自主研发的智能插座硬件设备对电器数据信号进行采集,研究不同种类家用电器在稳态的电压、电流数据信号的特点,提取这些电器数据信号中的高效特征作为待选特征参数,提出采用多特征进行建模的方式,充分利用多种特征携带的有效信息用于有效的识别。在此同时本文还基于这些多特征参数建立了用于多种电器辨识的特征数据集。(2)在非侵入式分解系统中,在系统中如何判定是否有电器状态发生改变的事件检测也是重要的环节之一,本文利用统计学中的变点识别,即利用一定的统计指标或统计方法,对时间序列的状态进行观测,以便准确有效地估计出变点的位置。再结合滑动窗口来判定系统中电器状态改变事件。(3)在系统模型最后环节,负荷识别中,本文采用基于优化的方案,即利用最小化未知负荷特征与已知负荷特征组合之间的误差来寻找最接近的可能匹配,根据电器的稳态工作中的统计特征提出了二次规划来建立模型,并根据粒子群算法的优势来进行求解模型,最终达到理想的实验效果。


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