發(fā)布時(shí)間：2021-05-19 03:22

　　電力用戶(hù)電器使用狀態(tài)和用電行為的監(jiān)測(cè)與分析能為用戶(hù)側(cè)需求響應(yīng)、能效管理與電價(jià)政策等精細(xì)化用電服務(wù)提供數(shù)據(jù)支撐,是實(shí)現(xiàn)靈活互動(dòng)智能用電的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。目前用戶(hù)負(fù)荷狀態(tài)數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)主要依靠在用戶(hù)內(nèi)部安裝大量的電器狀態(tài)監(jiān)測(cè)感應(yīng)裝置,給用戶(hù)的生產(chǎn)生活產(chǎn)生了一定的干擾,監(jiān)測(cè)裝置高昂的研制成本也給整個(gè)電網(wǎng)帶來(lái)了經(jīng)濟(jì)性難題,在電力居民用戶(hù)中推廣難度較大。本文研究面向智能用電的非侵入式居民負(fù)荷監(jiān)測(cè)關(guān)鍵技術(shù),旨在利用現(xiàn)有用電側(cè)數(shù)據(jù)獲取與處理能力,從居民用戶(hù)負(fù)荷數(shù)據(jù)壓縮傳輸、負(fù)荷特征提取與識(shí)別等方面解決上述技術(shù)難題,獲取精準(zhǔn)的用電負(fù)荷數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)非侵入式的居民負(fù)荷監(jiān)測(cè)。面對(duì)智能用電海量精細(xì)負(fù)荷數(shù)據(jù)的通信傳輸、種類(lèi)繁多的電器負(fù)荷的準(zhǔn)確識(shí)別以及精細(xì)化用電服務(wù)的用電行為挖掘等技術(shù)需求,本文面向智能用電的非侵入式居民負(fù)荷監(jiān)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)包括非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)壓縮感知與傳輸方法、非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)特征提取方法、非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)識(shí)別算法和非侵入式異常用電行為檢測(cè)方法四個(gè)方面,具體內(nèi)容如下:針對(duì)非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)采樣頻率和通信效率的需求,建立非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)壓縮感知模型,分析用電負(fù)荷數(shù)據(jù)壓縮感知可行性并建立數(shù)據(jù)稀疏和觀(guān)... 

【文章來(lái)源】：華北電力大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：120 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 用電負(fù)荷數(shù)據(jù)傳輸研究現(xiàn)狀
        1.2.2 非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 負(fù)荷監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 本文章節(jié)結(jié)構(gòu)
第2章 非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)壓縮感知與傳輸方法研究
    2.1 引言
    2.2 壓縮感知原理
    2.3 非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)壓縮感知建模
        2.3.1 數(shù)據(jù)采集模型
        2.3.2 稀疏性分析
        2.3.3 觀(guān)測(cè)矩陣構(gòu)建與分析
    2.4 非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)重構(gòu)方法
        2.4.1 改進(jìn)迭代閾值重構(gòu)方法
        2.4.2 重構(gòu)實(shí)現(xiàn)過(guò)程
        2.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    2.5 基于壓縮感知的非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)WSN傳輸方法
        2.5.1 WSN壓縮感知路由分析
        2.5.2 基于混合壓縮感知的WSN優(yōu)化分簇模型
        2.5.3 優(yōu)化分簇路由算法
        2.5.4 算法仿真分析
    2.6 本章小結(jié)
第3章 非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)特征提取方法研究
    3.1 引言
    3.2 負(fù)荷特征提取原理
        3.2.1 暫態(tài)特征提取方法
        3.2.2 穩(wěn)態(tài)特征提取方法
        3.2.3 特征提取必要性分析
    3.3 非活性電流諧波負(fù)荷特征提取方法
        3.3.1 基本思想
        3.3.2 非活性電流諧波特征提取
        3.3.3 特征相似性分析
    3.4 基于改進(jìn)模糊聚類(lèi)的差量特征提取方法
        3.4.1 基本思想
        3.4.2 負(fù)荷差量特征提取
        3.4.3 改進(jìn)模糊聚類(lèi)實(shí)現(xiàn)
        3.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)識(shí)別算法研究
    4.1 引言
    4.2 非侵入式負(fù)荷識(shí)別原理
        4.2.1 問(wèn)題描述
        4.2.2 遺傳算法基本原理
        4.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
    4.3 基于多特征遺傳目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化的負(fù)荷識(shí)別算法
        4.3.1 算法基本思想
        4.3.2 多特征優(yōu)化負(fù)荷識(shí)別目標(biāo)函數(shù)模型
        4.3.3 算法實(shí)現(xiàn)
        4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.4 基于遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非侵入式負(fù)荷識(shí)別算法
        4.4.1 算法基本思想
        4.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳迭代優(yōu)化模型
        4.4.3 算法實(shí)現(xiàn)
        4.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 非侵入式異常用電行為檢測(cè)方法研究
    5.1 引言
    5.2 異常用電行為檢測(cè)原理
    5.3 異常用電行為特征優(yōu)化選擇策略
        5.3.1 基于NILM的用電行為特征建模
        5.3.2 特征優(yōu)化選擇策略
    5.4 異常用電極限學(xué)習(xí)機(jī)檢測(cè)算法
        5.4.1 極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)
        5.4.2 異常用電檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程
    5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        5.5.1 特征優(yōu)化與選擇結(jié)果分析
        5.5.2 ELM異常檢測(cè)結(jié)果分析
    5.6 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 論文工作總結(jié)
    6.2 今后工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其他成果
攻讀博士學(xué)位期間參加的科研工作
致謝
作者簡(jiǎn)介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于負(fù)熵估計(jì)的居民用電負(fù)荷非侵入式分解算法[J]. 武昕,王震.  電網(wǎng)技術(shù). 2017(03)
[3]非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)與分解研究綜述[J]. 程祥,李林芝,吳浩,丁一,宋永華,孫維真.  電網(wǎng)技術(shù). 2016(10)
[4]基于Fisher有監(jiān)督判別的非侵入式居民負(fù)荷辨識(shí)方法[J]. 祁兵,程媛,武昕.  電網(wǎng)技術(shù). 2016(08)
[5]航天發(fā)射場(chǎng)電力傳輸線(xiàn)WSN定位算法與仿真[J]. 徐以福.  太赫茲科學(xué)與電子信息學(xué)報(bào). 2016(02)
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博士論文
[1]面向智能配用電的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化協(xié)議研究[D]. 馮森.華北電力大學(xué) 2015

碩士論文
[1]基于數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)及用電優(yōu)化算法研究[D]. 楊屹洲.華僑大學(xué) 2015
[2]基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的查詢(xún)擴(kuò)展技術(shù)研究[D]. 李維銀.北京理工大學(xué) 2015
[3]基于短距離無(wú)線(xiàn)通信的智能電力集中抄表系統(tǒng)研制[D]. 田婕.山東大學(xué) 2014
[4]基于非侵入式負(fù)載監(jiān)測(cè)的微電網(wǎng)電能管理研究[D]. 謝家寶.燕山大學(xué) 2012
[5]非侵入式電路故障診斷及家用電器用電狀況在線(xiàn)監(jiān)測(cè)算法研究[D]. 雷冬梅.重慶大學(xué) 2012
[6]基于數(shù)據(jù)挖掘的電力行業(yè)客戶(hù)細(xì)分模型研究[D]. 王雷.上海交通大學(xué) 2007
[7]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)生公寓用電負(fù)荷識(shí)別中的應(yīng)用研究[D]. 鄭宇.重慶大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3195015