【摘要】：非侵入式負荷監(jiān)測方法是根據(jù)電力入口的集總信息分解得到具體負荷的用電量和工作狀態(tài)的一種方法,其分解結(jié)果能夠幫助減少電能消耗�，F(xiàn)有的非侵入式負荷監(jiān)測算法存在著對不同場景下負荷監(jiān)測的泛化能力弱、多個負荷同時動作處理能力不足和缺乏外部信息利用等問題,難以實現(xiàn)完善而系統(tǒng)化的非侵入式負荷監(jiān)測。針對以上問題,本文提出了一種基于智能決策支持系統(tǒng)的非侵入式負荷監(jiān)測方法。將使用定量分析的決策支持系統(tǒng)與使用定性分析的人工智能技術(shù)相結(jié)合,提高對非侵入式負荷監(jiān)測的輔助決策和支持決策能力。使用層次化的剪枝決策樹模型提高了負荷識別的準確率和運算效率;將倒頻譜特征加入負荷監(jiān)測負荷印記數(shù)據(jù)庫,使得系統(tǒng)具有更強的多負荷同時動作處理能力;采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進方法引入外部信息,建立起綜合信息和單個負荷運行規(guī)律之間的復(fù)雜映射,進一步提高負荷識別的準確率。使用決策支持系統(tǒng)的綜合部件進行人機交互,使負荷監(jiān)測具有更高的靈活性和可擴展性。使用實際負荷的電流波形數(shù)據(jù)對非侵入式負荷監(jiān)測的智能決策支持系統(tǒng)進行評估。通過對比不同的決策樹模型建立方式以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進連接確定負荷識別問題中智能決策模型的最佳形式;并使用綜合部件實現(xiàn)新負荷的識別和數(shù)據(jù)登記,增加系統(tǒng)的可擴展能力。實驗結(jié)果表明,所提出的智能決策支持系統(tǒng)能夠提高負荷監(jiān)測的準確率,更有效地處理多負荷同時動作的情況,且具有更好的泛化能力和靈活性。
【圖文】：

邐沖）邐（２－１）逡逑其中＃代表負荷總數(shù)，代表未被測量的電氣量和測量誤差的總和。圖２．１給逡逑出了邋２４小時內(nèi)某家庭總體電能消耗和各用電負荷電能消耗的示意圖。非負荷分逡逑解的一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于：設(shè)計出一種非侵入式的實時算法，僅使用集總數(shù)據(jù)Ｙ盡逡逑可能地識別單個用電負荷Ｙ，并且算法能夠在不同的場景下通用。逡逑在我國，由于電力系統(tǒng)采用的是５０Ｈｚ的工頻周期性電源供電，電力負荷內(nèi)逡逑的電壓電流等電氣信號也必然存在工頻的周期分量以及各次諧波分量。根據(jù)傅里逡逑葉分析的理論，單個負荷在某次測量中的穩(wěn)態(tài)電氣信號可以表示為：逡逑ＣＣ逡逑）；＇＝４＞＋＾＾邋ｃ0ｓ（＾０0邋＋邋Ｂｎ邋ｓｉｎ（ｍ；０／）］邐（２－２）逡逑其中叫為基波角頻率；４為直流分量；４ｃｏｓ（？ｑＺ）＋與ｓｉｎ0ｑＺ）為基波分量；逡逑＜邋ｃｏｓ（？ｑ／）＋杈ｓｉｎ0ＫｙＱ0為《次諧波分量。傅里葉級數(shù)的系數(shù)由下式給出：逡逑４邋＝邐（物（ｎ0，）邐（２－３）逡逑Ｉｎ邋Ｊｏ逡逑６逡逑

時間／ｍｓ逡逑圖２．邋２不同工作狀態(tài)空調(diào)負荷電流波形逡逑整個負荷特征提取的流程如圖２．３所示。逡逑（＾＾￣逡逑Ｖ邐邐邐ｙ逡逑邐＾邐逡逑信號預(yù)處理逡逑邐＼／邐邋邐Ｎ／邐邋邐＼／邐逡逑１邐！邐＾逡逑ｉ時域特征提�。哼婎l域特征提取邐倒頻域特征提�。义希蛇姡殄澹爝姡慑义线姡埽欤颉婂义咸卣鹘M合逡逑邐—．ＮＪ／逡逑束乃逡逑、邐邐邐ｙ逡逑圖２．邋３負荷特征提取流程圖逡逑２．３．１時域特征提取逡逑電力負荷的時域電流波形信號包含了較為全面的負荷特征。由于電力負荷的逡逑暫態(tài)過程非常短暫，在時域中主要提取負荷的穩(wěn)態(tài)特征。用戶干線測量的電流是逡逑所有工作中電力負荷電流的總和，若某一時刻負荷運行狀態(tài)發(fā)生改變，，線路中的逡逑電流也會隨之發(fā)生變化。表２．３給出了常見的電力負荷有功功率范圍的數(shù)據(jù)［３６］。逡逑１２逡逑
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TM714

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本文編號：2667066