【摘要】：能源是人類(lèi)發(fā)展中不可或缺的物質(zhì)資源。能源不僅可以滿(mǎn)足人類(lèi)的日常生活需求,同時(shí)也在整個(gè)社會(huì)的進(jìn)步與發(fā)展中發(fā)揮著相當(dāng)關(guān)鍵的作用。但是,隨著能源的開(kāi)發(fā)與利用,逐漸引起了一系列的問(wèn)題如能源危機(jī)和環(huán)境破壞等。如今,近一半的生活能源消耗來(lái)自電能,因此節(jié)約電能在能源發(fā)展戰(zhàn)略中具有重要的作用。研究表明如果用戶(hù)科學(xué)合理的利用電能可以節(jié)約10%-30%的能源,因此鼓勵(lì)并指導(dǎo)居民節(jié)約用電是能源保護(hù)工作的關(guān)鍵。非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)這一目的最為有效的方式。本文在現(xiàn)有負(fù)荷分解研究的基礎(chǔ)上提出了一種新的負(fù)荷分解方式,本文的研究有以下幾個(gè)要點(diǎn):1)由于穩(wěn)態(tài)電流的采樣頻率低,采樣設(shè)備的投入低,并且電流的穩(wěn)定性?xún)?yōu)于功率的特點(diǎn),本論文采用了用電設(shè)備的穩(wěn)態(tài)電流作為負(fù)荷特征。2)原始用戶(hù)數(shù)據(jù)是非侵入式負(fù)荷分解的基礎(chǔ),本論文在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下,模擬搭建了用戶(hù)負(fù)荷信息采集平臺(tái),利用自己采集的數(shù)據(jù)再做進(jìn)一步分析。本次采集的數(shù)據(jù)可以為以后的分解實(shí)驗(yàn)提供數(shù)據(jù)支持。3)本文提出了采用分段的K-means聚類(lèi)方式對(duì)用電設(shè)備的用電特征進(jìn)行分析的方法,可以得出設(shè)備的狀態(tài)值。并采用一種新的基于二進(jìn)制的多狀態(tài)用電設(shè)備的狀態(tài)表示方法,該方法簡(jiǎn)單方便,可以很好地表示出設(shè)備的多種狀態(tài)。4)本文提出一種全新的基于因子隱馬爾科夫的非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)與分解方法。該方法在考慮設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)之間相關(guān)性的基礎(chǔ)上,建立起負(fù)荷總電流與各用電器電流之間的數(shù)學(xué)模型,利用因子隱馬爾科夫算法求得各用電器的運(yùn)行狀態(tài),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)電力負(fù)荷的分解。
【圖文】：

華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文逡逑建了實(shí)際的負(fù)荷識(shí)別系統(tǒng)�，F(xiàn)如今，大部分負(fù)荷識(shí)別系統(tǒng)都是按照?qǐng)D１－３進(jìn)行構(gòu)建逡逑與測(cè)試的［１４］。逡逑如下圖所示，其中數(shù)據(jù)采集模塊是非侵入式負(fù)荷識(shí)別的第一步，負(fù)責(zé)獲取原始逡逑數(shù)據(jù)，是用戶(hù)負(fù)荷分解的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)采集需要在用戶(hù)總出線口安裝數(shù)據(jù)采集裝置對(duì)逡逑用戶(hù)的電流、電壓等信息進(jìn)行采集，并對(duì)其進(jìn)行存儲(chǔ)，建立用戶(hù)負(fù)荷用電信息數(shù)據(jù)逡逑庫(kù)。目前，非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)的原始數(shù)據(jù)主要包括用電設(shè)備的暫態(tài)信號(hào)與穩(wěn)態(tài)信號(hào)逡逑兩方面。隨后需要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，數(shù)據(jù)采集設(shè)備采集到的原始數(shù)據(jù)，逡逑往往會(huì)存在殘缺數(shù)據(jù)或由于設(shè)備的異常和噪聲產(chǎn)生錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。因此數(shù)據(jù)的預(yù)處理主逡逑要負(fù)責(zé)補(bǔ)全所缺少的數(shù)據(jù)信息以及修正其中的異常數(shù)據(jù)，并對(duì)其中具有測(cè)量誤差的逡逑數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波、歸一化等初步處理，減少或消除誤差，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度，有利于逡逑提高分解結(jié)果的精確度。多數(shù)的負(fù)荷識(shí)別方法主要依靠事件檢測(cè)模塊對(duì)負(fù)荷的開(kāi)通逡逑和關(guān)閉操作進(jìn)行檢測(cè)

述由一個(gè)隱藏的馬爾科夫鏈隨機(jī)生成不可觀測(cè)的狀態(tài)隨機(jī)序列，即狀態(tài)序列（ｓｔａｔｅ逡逑ｓｅｑｕｅｎｃｅ），和由各個(gè)狀態(tài)生成一個(gè)觀測(cè)值而產(chǎn)生可觀測(cè)隨機(jī)序列，即觀測(cè)序列逡逑（ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ邋ｓｅｑｕｅｎｃｅ）邋［４５］。ＨＭＭ模型是由一條單鏈組成的，其模型結(jié)構(gòu)如圖２－１逡逑所示。ＨＭＭ模型一般有兩個(gè)特征：１）是基于序列的，比如時(shí)間序列，或者狀態(tài)序逡逑列。２）包含兩種數(shù)據(jù)序列，一種為觀測(cè)序列即可以直接從采集數(shù)據(jù)中觀察到的數(shù)逡逑據(jù)序列的，而另一種為狀態(tài)序列即隱藏狀態(tài)序列，數(shù)據(jù)是不可以觀測(cè)到的。逡逑？邋？？一免－１邋；一＇邋Ｑｔ邋Ｊ—一刀ｉ＋ｉ邋ｊ一＊■邋？邋？邋？狀態(tài)值序列逡逑＇、’、、．邋、、，逡逑N、N、人、逡逑；；邐；邋ｙｔ｝邋ｙｔ＾邋｝邐觀測(cè)值序列逡逑圖２－１隱馬爾科夫模型結(jié)構(gòu)圖［４５】逡逑ＨＭＭ包含幾個(gè)基本參數(shù)，這些參數(shù)的獲取需要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)過(guò)逡逑程，這些參數(shù)可以用參數(shù)集ｂ邋（兒５，，尸／）表示：逡逑（１）
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TK018

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本文編號(hào)：2619770