本文選題：非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)　切入點(diǎn)：電器特征分析　出處：《電力系統(tǒng)自動(dòng)化》2017年04期

【摘要】：現(xiàn)有非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)(NILM)方法主要將電器功率大小作為特征值,對(duì)于低功率電器識(shí)別的準(zhǔn)確性不夠,無法滿足精細(xì)化智能用電的應(yīng)用需求。文中分析了多種家用電器的功率和諧波特征,并選取低功率電器差異最大的頻域諧波幅值作為新的特征。在此基礎(chǔ)上提出一種新的NILM方法,該方法采用差量特征提取方法獲取任意時(shí)刻的特征值變化量并引入信息熵的方法,通過計(jì)算簇間熵來確定最佳聚類數(shù)和負(fù)荷相似度;再通過模糊聚類實(shí)現(xiàn)電器負(fù)荷數(shù)量及種類的聚類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文中提出的NILM方法在不同場(chǎng)景下均具有良好的可靠性和魯棒性,采用諧波特征后識(shí)別準(zhǔn)確性有明顯提升。
[Abstract]:The existing non-invasive load monitoring NILM methods mainly take the power of the electrical apparatus as the eigenvalue, and the accuracy of the identification of low-power electrical appliances is not enough to meet the application requirements of refined and intelligent power consumption.In this paper, the power and harmonic characteristics of various household appliances are analyzed, and the harmonic amplitude in frequency domain, which is the largest difference between low power appliances, is selected as the new feature.On this basis, a new NILM method is proposed, in which the difference feature extraction method is used to obtain the variation of eigenvalues at any time and the information entropy is introduced to determine the optimal clustering number and load similarity by calculating the entropy among clusters.Then the number and category of electric appliance load are identified by fuzzy clustering.The experimental results show that the proposed NILM method has good reliability and robustness in different scenarios.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)資助項(xiàng)目(SS2015AA050203) 國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目“智能電網(wǎng)用戶行為理論與互動(dòng)化模式研究” 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2015XS05)~~
【分類號(hào)】：TM76

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本文編號(hào)：1717129