【摘要】：在智能電網(wǎng)深入發(fā)展的時代背景下,倡導(dǎo)智能用電是其中的一個重要環(huán)節(jié)。負荷監(jiān)測可以作為智能用電中的一項關(guān)鍵技術(shù),也是開展電力節(jié)能工作的基礎(chǔ)。本文開展了一種基于圖信號處理理論的負荷監(jiān)測方法——非侵入式負荷分解,根據(jù)普通智能電表采集到的現(xiàn)成的總有功功率數(shù)據(jù),使用軟件分析方法與工具將其分解為各個主要家庭用電設(shè)備消耗的功率,進而可得到居民用戶的用電細節(jié)信息。實際家庭總功率變化中的隨機性是不可避免的,電表測量數(shù)據(jù)中往往存在一些無法預(yù)測的異常數(shù)據(jù),會直接導(dǎo)致負荷事件的誤檢。監(jiān)測數(shù)據(jù)是負荷分解的基礎(chǔ),為保證其可靠性,本文通過對總功率數(shù)據(jù)進行中值濾波、降采樣等數(shù)據(jù)預(yù)處理方式盡量濾除噪聲和異常值數(shù)據(jù),再以功率幅度變化作為負荷特征和算法輸入,采用基于事件法的負荷分解方法。所研究算法與傳統(tǒng)的基于概率學(xué)的方法不同,不需要對數(shù)據(jù)訓(xùn)練建模,將圖信號處理理論應(yīng)用于負荷分解問題,主要是先用電力負荷數(shù)據(jù)構(gòu)建圖信號,再尋求圖信號平滑度最優(yōu)解作為依據(jù)對負荷事件聚類與分析。算法主要分為事件檢測及聚類和特征匹配兩大模塊,其中特征匹配同時利用幅度變化和時間間隔特征,圖信號處理分別運用在求解自適應(yīng)閾值、事件聚類、特征匹配三個階段,最終輸出為匹配的正負邊沿對,對其進行負荷識別后即可計算出各電器的分解功耗。文章最后采用多個指標分別從整體和局部評估系統(tǒng)性能,并使用MATLAB編程實現(xiàn)了該分解算法,提出用二分法確立合理的鄰接矩陣比例因子,給出了部分負荷分解結(jié)果、能耗占比以及度量評估指標結(jié)果。結(jié)果表明本文算法可工作于低采樣率條件下,能容忍一定程度的電力噪聲,算法復(fù)雜度較小,比較適用于家庭電力負荷的非侵入式分解,同時證明了圖信號處理應(yīng)用于負荷監(jiān)測領(lǐng)域的可行性。
【圖文】：

邐負荷３邐Ｊ逡逑圖１－１邋Ｎ１ＬＭ簡單示意圖逡逑由圖１－１可看出，電力供給入口處的總功率流向所有用戶電器設(shè)備，是各逡逑個負荷功率的疊加。因此，單個電器設(shè)備的運行狀態(tài)變化（指設(shè)備開啟關(guān)閉或逡逑轉(zhuǎn)換工作模式）將會反應(yīng)在總功率的改變上，反過來我們從系統(tǒng)總功率的變化逡逑４逡逑

現(xiàn)非侵入式負荷監(jiān)測，在所提理論基礎(chǔ)上構(gòu)建了各自的負荷辨識系統(tǒng)，還運用逡逑實測數(shù)據(jù)對系統(tǒng)的有效性進行了驗證。大多數(shù)目前的負荷辨識系統(tǒng)都可歸納為逡逑圖１－２所示的整體流程框架ＭＩ。逡逑在圖２－１中，數(shù)據(jù)采集模塊主要是通過量測裝置獲取電力負荷入口處的總逡逑負荷數(shù)據(jù)，可以是穩(wěn)態(tài)和暫態(tài)信號。這個過程可能會存在測量誤差，一方面由逡逑于量測裝備具有性能差異，，如不同量測裝備在測量同一入口時可能會有不同的逡逑測量值，另一方面是因為量測過程以及數(shù)據(jù)傳輸過程中可能會發(fā)生數(shù)據(jù)丟失。逡逑因此為了盡量減少量測誤差對監(jiān)測結(jié)果的影響，有必要進行數(shù)據(jù)預(yù)處理。該模逡逑塊主要可通過數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)規(guī)約等方法進行，提高數(shù)逡逑據(jù)的完整性和準確性。逡逑對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理過后，再執(zhí)行事件檢測模塊，以對負荷的投入／切除操作逡逑進行檢測。該模塊根據(jù)采集的數(shù)據(jù)類型而選取負荷特征
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TM76;TN911.73

【參考文獻】

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本文編號：2664494