给大家推荐7篇关于非侵入式负荷监测的计算机专业论文

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非侵入式负荷自动在线监测方法研究

这是一篇关于非侵入式负荷监测,电力数据采集,负荷特征图谱,负荷特征库,负荷辨识的论文, 主要内容为实施有效的电力需求侧管理被认为是解决能源紧缺问题的重要途径,需求侧负荷管理能够根据负荷用电数据对需求侧资源进行合理的调度和配置,从而提高电能利用效率。作为实现需求侧智能管理的重要环节,用户域负荷监测是获取需求侧负荷用电数据的有效手段。目前,常用的负荷监测方法分为侵入式和非侵入式两种,由于侵入式方法在安装、维护和管理等方面复杂不便,且电网对用户负荷的管理受限,无法进入用户内部量测用电数据,侵入式监测难以广泛应用。因此,非侵入式负荷监测技术受到了研究人员的广泛关注,该技术通过对电力入口处采集得到的总用电数据进行分析处理,获得用户中各负荷的用电情况,从而掌握用户中各负荷的实际用电情况及细节能耗水平。考虑到在监测的实际执行阶段,目前研究均需进入用户内部手动记录负荷先验数据而干扰用户正常用电,导致整个监测过程无法自动执行。针对该问题,本文研究了一种自适应用户的非侵入式负荷自动在线监测方法,主要研究内容分为以下三部分:(1)总结并分析非侵入式负荷监测领域的国内外研究现状,针对现有研究工作在实际执行阶段存在的问题,提出了自适应用户的非侵入式负荷自动在线监测方法的基本框架。同时,搭建非侵入式用户电力数据采集装置,并对典型居民负荷的典型电信号特征进行分析。(2)根据知识图谱理论构建标准负荷特征体系,围绕负荷种类本体建立基于特征信息的负荷特征图谱。首先通过负荷特征提取获得波形信息,然后利用负荷特征融合整合提取到的波形信息,最后经过特征知识加工完善特征图谱。结合所建图谱,通过构建组合支持向量机分类模型对负荷波形种类进行区分,利用实测负荷数据验证了负荷特征图谱的有效性。(3)研究了自适应用户的非侵入式负荷在线监测方法。首先采用负荷电信号分解模型获得独立负荷波形,并基于负荷特征对波形进行聚类。然后通过贝叶斯模型对负荷特征进行概率量化,从而判断负荷波形的种类标签,在运行过程中形成用户专用负荷特征数据库。最后,基于特征库中的负荷数据,通过构建负荷电流寻优模型实现负荷辨识,从而持续、实时获取负荷的用电状态。算例分析证明了该方法的有效性。

非侵入式负荷集群感知方法及影响评估研究

这是一篇关于非侵入式负荷监测,双层高斯混合模型,特征图谱,组合支持向量机,负荷集群辨识,用电影响评估的论文, 主要内容为随着“碳达峰、碳中和”战略的推进,我国正在加快统筹能源生产消费结构的调整,新型电力系统作为实现“双碳”目标关键载体的重要性日益凸显。在这一背景下,亟需更好地发挥电力需求侧管理的重要作用,负荷用电监测作为实现电力需求侧管理的关键技术,能够为电力负荷的智能化、精细化管理提供依据。近年来,非侵入式负荷用电监测方法逐渐受到广泛关注,该方法仅需在电力入口处安装监测设备,不影响用户的日常生活且经济成本较低。考虑到目前的非侵入式负荷监测方法多集中于对不同类别单台负荷的感知,对于商业楼宇、学校等场景中大量相似参数、运行状态一致的同类负荷构成的负荷集群并不适用,而大量负荷集群的接入给电力系统带来的冲击和影响同样不可忽视。针对以上问题,本文提出非侵入式负荷集群的感知方法及影响评估方法,主要研究以下四部分内容:(1)总结非侵入式负荷监测技术与负荷集群感知两方面的国内外研究现状;结合负荷集群的功能结构及运行特点,构建非侵入式负荷集群感知基础框架;介绍负荷集群运行数据的预处理方法,分析负荷集群的典型随机特征以及波形特征,为后续的实验过程提供数据支撑。(2)根据负荷集群的随机特性及其数据分布特点,研究基于双层高斯混合模型的负荷集群聚类算法。首先利用K-means算法进行预聚类快速确定聚类中心数目,再通过双层高斯混合模型实现负荷集群类别的精细聚类;将本文算法与K-means算法在常用的负荷集群数据中进行对比,验证本文聚类算法的有效性。(3)利用知识图谱相关理论,从异构多源的负荷集群运行数据中提取知识,通过特征优化融合与加工构建负荷集群特征图谱,将底层具有随机特性的负荷集群运行数据抽象为适合分类决策的高维信息;分别构建各类别负荷集群对应的组合支持向量机模型实现负荷集群种类的准确辨识;使用来自实测数据和Combed数据集的负荷集群数据验证了本文算法的通用性与有效性。(4)根据非侵入式负荷集群感知过程中各部分所需的不同算力资源,设计端云协同的非侵入式负荷集群感知系统。在华为云提供的弹性云服务器上实现实际场景下的负荷集群类别辨识过程;提出负荷集群接入电力系统后的用电影响综合评估方法,结合主观赋权与客观赋权完成不同时段下各负荷集群的综合评估。

面向办公建筑的非侵入式负荷监测方法研究

这是一篇关于非侵入式负荷监测,时序卷积神经网络,序列到点框架,kNN算法,特征融合的论文, 主要内容为随着国民经济的高速发展,我国办公建筑面积日益增加,办公建筑能耗也随之增长,办公建筑节能无疑是我国建筑节能工作的重点之一。随着电网智能化的发展,海量的详细负荷用电信息越来越能体现其在节能减排中的关键作用。非侵入式负荷监测可以根据用户总电表的聚合数据,分解出各个电器单独的用电数据,可以让用户更为详细的了解设备的用电情况,以帮助用户制定合理的节能计划,降低用电成本。负荷监测数据也可以帮助电网了解负荷组成,合理有计划的组成安排用户用电时间,实现削峰填谷。详细的用电数据还可以有效地降低高能耗电器使用并有效实施需求响应措施。为此,本文针对办公建筑展开了非侵入式负荷监测的研究,具体工作为:(1)搭建实验数据采集平台,选择饮水机、取暖器、电动车充电器、微波炉和LED等五种办公建筑电器作为实验对象,根据不同触发机制采集稳态数据和暂态数据,将数据存储至MySQL数据库中,对数据进行提取与处理,建立实验数据集。(2)针对传统网络模型在负荷分解算法精度低、分解速度慢、时效性差等问题,本文基于稳态数据对非侵入式负荷监测方法进行建模,设计了基于时序卷积神经网络(Temporal Convolutional Network,TCN)与改进的序列到点框架结合的负荷分解模型。通过将预测点从输出窗口的中点移动到端点,改进了原来的序列到点的体系结构,提高了模型分解的实时性,使模型能够学习更多的历史信息。TCN使用扩张因果卷积,以便能够捕获长期的依赖关系,并防止信息丢失,并可以有效的避免因网络层数过深导致的梯度消失和爆炸等问题。(3)针对现有的非侵入式负荷监测方法主要将研究重点放在提高负荷识别准确度上,导致模型复杂度高,难以在嵌入式设备上应用等问题,本文基于暂态数据对非侵入式负荷监测方法进行建模,设计出一种基于改进k近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)算法与谐波统计特征融合的非侵入式负荷监测方法。首先,采用距离权重统计方法对kNN算法进行改进,并增加余弦相似度判断机制检验kNN算法负荷识别结果准确性。其次,在数据采集过程中使用事件波形分离机制消除了主回路中正常负荷的扰动,降低了负荷识别的难度,可以实现多设备同时运行时的负荷识别。最后对分离的事件波形提取暂态特征和谐波统计特征作为负荷特征以提高负荷特征辨识度。(4)基于暂态数据设计的非侵入式负荷监测方法建立了非侵入式负荷监测系统平台,采用B/S架构实现非侵入式负荷监测系统开发和云端服务器的部署。建立了一套数据采集、云端数据存储及展示于一体的非侵入式负荷监测系统平台。

基于事件检测和颜色编码的非侵入式负荷监测的研究与应用

这是一篇关于非侵入式负荷监测,事件检测,负荷识别,颜色编码,负荷监测平台的论文, 主要内容为能源危机和气候变化是当今世界面临的两大挑战,改善能源消费结构以减少化石能源需求是应对这两大挑战的关键措施。随着我国经济的发展,居民生活电力消费总量占全行业电力消费总量的比重不断增加,目前已经成为除工业、制造业以外的第三大电力消费主体。非侵入式负荷监测通过分析家庭的总负荷数据,就能实现家庭内部各用电设备的运行监测和能耗评估,方便用户及时全面地了解家庭内各用电设备的运行情况,进而优化家庭内部的用电结构,实现节能减排的目标。本文主要研究基于事件的非侵入式负荷监测方案,围绕事件检测、负荷识别和工程应用,开展以下研究工作:(1)针对标准GLR算法需要手动设置参数、标准χ2 GOF算法漏检率偏高和传统事件检测算法处理效率偏低的问题,提出了一种改进的实时事件检测算法。该算法由GLR算法和χ2 GOF算法组合实现,并对噪声信号的处理方法、窗口长度、滑动步长以及GLR的决策阈值做出改进。实验结果表明,改进算法的多项指标都优于传统算法,同样规模的数据集,其运行效率是χ2 GOF算法的两倍,满足实时事件检测的需求。(2)为了提高负荷事件的识别准确率,本文提出了一种基于颜色编码的负荷事件识别方法:在保留有功功率基本波形的基础上,融合有功功率(R)、无功功率(G)、无功功率变化趋势(B)三种特征构造负荷事件的RGB彩色图像,基于参数调整后的AlexNet卷积神经网络对图像进行训练和识别。实验结果表明,该负荷事件特征能够稳定、有效地区分开不同设备的负荷事件,取得了比传统特征更好的分类性能。(3)从工程实际应用出发,设计和实现了一个非侵入式负荷监测平台。基于JSY1009单相互感式电能计量模块、STM32F407ZG单片机和Wi-Fi通讯模块ESP8266设计了一种能够实现数据采集、数据处理和数据通讯的硬件平台。基于Vue前端框架和Django后端框架设计了一种能够实现实时能耗监测、设备用能分析和设备标签更新三大功能的Web应用程序。该平台的设计与实现为非侵入式负荷监测技术未来的实际工程应用提供了新思路。

面向工业用户的非侵入式负荷感知及辨识方法研究

这是一篇关于非侵入式负荷监测,工业负荷,事件检测,负荷特征数据库,负荷辨识的论文, 主要内容为通过负荷监测获取生产能效信息,并进行针对性地需求侧管理,是合理调配用户生产资源、提高能源利用率的重要手段。工业负荷是重要的需求侧负荷资源,“双碳”政策也对工业生产提出了绿色低碳的新要求,故需要监测工业用户的用电情况,获取其生产细节和能效水平,辅助进行生产规划和低碳转型。侵入式和非侵入式负荷监测均为常用的负荷监测方法,受限于工业负荷多工作于高压用电环境,对线路安全的要求严格,不便采用侵入式监测。因此,工业用电监测采用非侵入式负荷监测方法,在低压侧采集用户的用电数据并通过数据处理监测用电负荷,还原工业生产的用电细节,获取用户的能耗情况。考虑到目前工业用户负荷监测的研究多集中于利用负荷的电气特征监测其投切动作,而工业负荷的投切行为不频繁,可用于辨识的特征也较少,难以有效地还原生产的具体细节。针对该问题,本文研究了一种工业用户的非侵入式负荷感知及辨识方法,主要研究内容包括以下三个部分:(1)对当前非侵入式负荷监测领域的国内外研究成果进行了总结和分析,针对现有的研究工作中可以改进的问题,提出了面向工业用户的非侵入式负荷感知及辨识实现框架。同时利用实际的工业信息和数据对可监测的事件及其特征进行了分析,并基于分析结果说明了负荷事件检测和辨识的原理。(2)根据工业负荷事件的表现形式,针对负荷的状态变化和模式变化事件设计了对应的事件检测和波形提取方法。首先考虑用电数据的波动和噪声,在功率特征的基础上引入功率曲线与其均值的交点特征,通过特征差分分别检测工业负荷的状态变化和模式变化事件,然后根据事件的表现形式,分别提取状态变化事件的稳态波形和模式变化事件的暂态波形完成波形的提取。通过工业实测数据验证分析了该事件检测和波形提取方法的有效性。(3)根据负荷事件的行为特征和电气特征,研究了基于表示学习模型的工业负荷特征数据库构建和负荷辨识方法。首先根据工业用户的先验信息构建负荷知识图谱,然后通过表示学习模型进行知识图谱向量化,构建负荷特征数据库,最后根据事件的特征形式分别计算行为和电气特征辨识评判指标,综合分析完成负荷事件的辨识,实现目标用户的生产信息还原。通过算例分析验证了该负荷特征数据库构建和辨识方法的有效性。