基于特征相似度的非侵入式用电负荷识别模型研究

通过监测采集非侵入式不同用电设备的电流、电压和有功功率等数据,并按其稳态和暂态过程定义出不同的特征参数建立标准特征库。利用被监测设备的实际用电负荷与标准特征库中各用电设备的稳态与暂态波形的相似度,构建出用电负荷识别模型。将在线实时监测的用电情况计算出来的稳态与暂态特征值作为模型输入,即可自动识别出用电设备的运行状态。     

基于稳态电流波形匹配的非侵入式家用负荷快速识别方法研究

针对现有非侵入式负荷识别方法存在识别特征量表征性差(选取不典型),识别算法收敛速度慢,识别结果精度低等问题,提出一种利用波形相似度匹配来辨识家用负荷的方法.将互近似熵原理与二值距离矩阵相结合,提取家用负荷稳态运行时的电流波形作为特征量,通过直接计算待识别的测试电流波形与模板库中的样本波形之间的互近似熵值,来进行波形相似...     

基于DTW算法的非侵入式家居负荷行为识别方法

随着电力负荷监测在生产和生活中的广泛应用,非侵入式负荷识别技术得到发展,具有很好的发展前景。针对非侵入式家用电器负荷的行为识别存在识别特征量难以优化,识别算法收敛性差等问题,提出了一种基于特征匹配度的家居负荷的行为识别方法。将家用负荷开、关时的暂态波形和功率变化值作为特征量,运用DTW算法计算测试模板与参考模板之间的相似度,有效的识别出家庭用电的各项负荷数据,并且通过三种案例来模拟负荷的识别过程,验证了算法的可行性。     

基于结构熵权法的非侵入式家电识别研究

单一特征所得到的识别结果可能会与实际用电情况不一致,并且居民用电行为是影响负荷识别的重要因素之一,为了更可靠地提升非侵入式电力负荷的分解能力,提出将居民用电行为作为负荷识别的特征之一,并通过结构熵权法将居民用电行为与有功功率、无功功率和电流谐波特征相结合的多特征识别算法,即将定量分析的熵值法和定性分析的主观赋值法相结合,确定最终权值,获得负荷识别结果。最后,采用案例分析,对采用结构熵权法的多特征识别算法与单一特征以及未考虑居民用电行为的负荷识别方式进行对比。结果证明,考虑居民用电行为的多特征识别算法可以有效地提高负荷识别的准确率。     

时变幅频信号下的三相系统动态过程有功及无功功率物理概念理解与数学计算

电力系统动态过程中,其三相交流电压和电流电气量的幅值及频率实质上均为时变量,故该文称其为时变幅频信号。目前,在电压和电流的幅值、频率随时间任意变化的系统动态情况下,如何正确理解三相有功及无功功率的物理概念,相关的研究工作还尚未开展。为此,该文以瞬时幅值和瞬时频率描述动态过程中的电压、电流电气量,同时给出时变幅频信号下三相交流电压和电流的解析表达式,然后依据三相系统基本的有功及无功功率物理含义,通过对时变幅频信号下的电流空间旋转矢量进行正交分解,得到各相有功、无功电流和各相瞬时功率有功、无功分量的表达式,并推导出三相有功及无功功率的计算公式。该文在时变幅频信号下所阐释与计算的有功及无功功率具有明确的物理意义和简明的数学形式,适用于系统动态过程电压和电流的幅值、频率随时间任意变化的情况,从而克服了传统功率理论仅针对正弦稳态电路的局限性。最后通过Matlab/Simulink中的时域仿真说明该文对传统正弦稳态三相系统功率理论进行推广的有效性。     

用于需求响应能力评估的概率负荷识别方法

针对将非侵入式负荷识别技术应用到需求响应领域存在的算法复杂和分解速度慢的问题,提出一种概率负荷识别方法.基于概率负荷分解的原理,建立了概率负荷识别模型.根据电事件引起的有功功率、无功功率和谐波等特征变化,识别可控负荷的类别和状态切换;再利用可控负荷在一个状态的持续时间来求得设备的用电量;然后根据可控设备的用电量,即可评...     

异步电动机转子故障与负荷波动的协同识别方法

对异步电动机转子故障与负荷波动识别方法的理论基础做了拓展,推导出了转子故障与负荷波动同时存在情况下的异步电动机瞬时无功功率与瞬时有功功率的解析表达式。由此发现,瞬时无功功率波动分量的幅值基本取决于转子故障,而与负荷波动无关,以之为特征检测转子故障基本不受负荷波动的影响;而瞬时有功功率波动分量的幅值取决于负荷波动,而与转子故障无关,以之为特征检测负荷波动基本不受转子故障的影响。进而,给出了明确的转子故障与负荷波动严重程度的诊断判据与检测阈值,并提出了一种异步电动机转子故障与负荷波动的协同识别方法。仿真与实验结果证明了上述工作的正确性、可行性。     

基于差量特征提取与模糊聚类的非侵入式负荷监测方法

现有非侵入式负荷监测(NILM)方法主要将电器功率大小作为特征值,对于低功率电器识别的准确性不够,无法满足精细化智能用电的应用需求。文中分析了多种家用电器的功率和谐波特征,并选取低功率电器差异最大的频域谐波幅值作为新的特征。在此基础上提出一种新的NILM方法,该方法采用差量特征提取方法获取任意时刻的特征值变化量并引入信息熵的方法,通过计算簇间熵来确定最佳聚类数和负荷相似度;再通过模糊聚类实现电器负荷数量及种类的聚类识别。实验结果表明,文中提出的NILM方法在不同场景下均具有良好的可靠性和鲁棒性,采用谐波特征后识别准确性有明显提升。     

永磁同步电机瞬时功率控制

基于对电机输入瞬时有功无功功率的分析，提出一种新的永磁同步电机瞬时功率控制方案。分析表明，输入瞬时有功功率决定了定子侧磁场幅值变化速率，而输入瞬时无功功率则决定了定子侧磁场旋转速率，可以通过控制电机输入瞬时有功无功功率来控制电机磁场和输出转矩，以获得快速的转矩动态响应和稳定的稳态转矩。在Simulink中进行了此永磁同步电机瞬时功率控制方案仿真，包括动态和稳态运行仿真，在仿真结果的基础上，分析了瞬时功率对磁场和输出转矩快速性和稳定性的影响，仿真结果表明瞬时功率控制方案是一种高性能的控制方案。     

基于多尺度小波分解的家用负荷分类计量

家用负荷分类计量可使用户了解自己的用电习惯,优化用电模式,响应需求侧管理。依据家用负荷暂态特征的差异性,提出了以暂态波形为特征量通过多尺度小波分解识别家用负荷开闭来计量各负荷电量的方法。首先建立家用负荷模板库作为识别的标准;然后将采集的波形进行分段线性化,按其趋势选择搜索子库;再将其进行多尺度小波分解,与对应尺度下小波分解的模板进行比较,以相似度最大为原则,各尺度投票得到负荷开闭时间;最后,依据其开闭时间计量各负荷用电量。定义了可靠度度量识别结果的可信程度,实测数据的结果证明了该方法的可行性。     

一种变频电机参数离线辨识方法的研究

传统电机参数辨识采用固定脉冲宽度调制(PWM)波占空比。该方法导致电流大小不可控,而辨识电流大小又直接影响辨识准确性。为此,提出新的参数离线辨识方法,采用恒电流辨识原理并检测电机相电流,控制辨识电流在给定值附近波动,解决了电机辨识电流不合适问题。设计了续流二极管和IGBT电压模型,d轴和q轴电感辨识都采用在270°而非0°进行辨识,以此提高了辨识精度。最后,在变频冰箱上进行验证并与原来数据进行对比。该方法很好地解决了冰箱电机带背压条件下,电机d、q轴电感辨识不准确、辨识时间长等问题,试验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

Direct identification of the linear block in Wiener system

In the paper, the linear component of the Wiener system is identified under poor knowledge about the static subsystem nonlinearity. Unlike most of other identification methods, the proposed approach allows to decompose the problem of the Wiener system identification into two simpler subproblems. The considered methodology is based on the observation that the impulse response of the dynamic subsystem is proportional to the multiple input single output mapping, directly related to the considered system. Although derivation of the method involves gradient and kernel least squares techniques, the resulting algorithm possesses explicit form and does not utilize any difficult computational procedures. The consistency of the method is proved, and sufficient conditions for algorithm's bandwidth selection are formulated. Practical aspects of the approach are discussed, and applicability of the method for small and moderate number of observations is examined numerically. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

System identification of a class of Wiener systems with hysteretic nonlinearities

Existing works on Wiener system identification have essentially been focused on the case where the output nonlinearity is memoryless. When memory nonlinearities have been considered, the focus has been restricted to backlash like nonlinearities. In this paper, we are considering Wiener systems where the output nonlinearity is a general hysteresis operator captured by the well‐known Bouc–Wen model. The Wiener system identification problem is addressed by making use of a steady‐state property, obtained in periodic regime, referred to as ‘hysteretic loop assumption’. The complexity of this problem comes from the system nonlinearity as well as its unknown parameters that enter in a non‐affine way in the model. It is shown that the linear part of the system is accurately identified using a frequency method. Then, the nonlinear hysteretic subsystem is identified, on the basis of a parameterized representation, using a prediction‐error approach. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

融合已知相别和地址信息的低压用户计量表箱识别

用户电能表与表箱的关系不清楚可能导致严重后果,用户电能表的所属计量表箱识别是低压配电网计量拓扑识别问题之一.由于同一计量箱的用户入线共用同一条配电箱母线,若已知总等效单相计量箱数量N,则原问题可转换为基于用户电压时序波形的N类分类问题.在分析这种方法在实际工程应用中缺点的基础上,提出了一种融合已知相别和地址信息的低压配电计量表箱识别方法.首先,采用聚类方法将分相后的电压时序波形辨识到配电分线箱层面.然后,利用经过挖掘和补全的地址文本信息构建基于相邻关系的约束,并采用约束的k-medoids聚类算法将用户区划分为表箱层面.最后,通过2个具典型特征的低压配电网案例验证了所提方法的有效性.     

On bounded-error identification of feedback systems

This paper studies identification of linear feedback systems from closed loop time series. Unfalsified approximate bounded error identification is shown to result in a control-relevant identification methodology for robustness optimization under BIBO-stable coprime factor uncertainty. Furthermore, well-posedness (continuity) of the robustness optimization method for controller synthesis is established.     

两相不对称感应电机矢量控制参数辨识

以模型参考自适应控制理论（MRAS）为基础,利用lyapuov稳定性理论,对两相不对称交流感应电机的转速和电阻在线辨识进行了理论推导。仿真结果证明,这种转速与电阻的在线辨识方法,能很好地跟踪电机参数变化,及时地调整系统的控制特性,消除电机运行中因参数变化引起的控制误差。     

Adaptive filters cascade applied to a frequency identification improvement problem

Problem of frequency identification performance improvement for a single‐tone sinusoidal signal is solved via construction of an adaptive filters cascade. The cascade consists of adaptive band‐pass filters tuned by estimates of the frequency provided by a given identification algorithm. Stability of the cascade is studied and boundedness of trajectories is proven with Lyapunov analysis under certain assumption on identification algorithm. Numerical simulations are given illustrating improved identification performance for different identification algorithms. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于T-S模型的自组织模糊辨识算法研究

针对复杂非线性动态系统的模糊建模问题 ,基于 T- S模型提出一种自组织模糊辨识算法。改进后的算法简化了前提结构辨识的过程 ,并使前提参数辨识和结论参数辨识同时完成 ,极大地减少了参数辨识和结构辨识的计算量 ,能够保证在线辨识的要求。大量的仿真结果表明该算法具有收敛速度快、辨识精度高、稳定性好的特点 ,便于工程应用。     

电力系统阻尼控制中的在线递推闭环子空间辨识

提出了电力系统阻尼控制中状态空间模型的在线递推闭环子空间辨识算法。在闭环条件下,基于广域测量信息,在线地辨识了包含主导低频振荡模式的系统降阶状态空间模型,并依此在线设计和更新线性二次最优部分输出辅助区间阻尼控制器以抑制区间低频振荡模式。算法具有良好的数值稳定性和较低的时间复杂度,能够实现系统模型的递推更新和辅助阻尼控制器参数的在线调整。8机36节点系统的仿真验证了算法的有效性。     

配电网综合负荷机理模型闭环辨识研究

电力系统具有天然闭环特性,在激励信号注入位置与辨识用信号量测位置不同时,负荷模型参数辨识可能具有较为明显的闭环特征。文章以台区模型辨识场景为例,研究了闭环条件下负荷机理模型参数辨识问题。通过对比分析常见的闭环辨识方法,总结了实现机理模型闭环辨识需满足的基本条件,并依据该条件选择了无需反馈通道模型先验知识且可直接辨识原系统模型的两阶段辨识法。对台区负荷动态机理模型进行线性化处理和模型转换,并将其嵌入两阶段辨识的第二阶段,可以实现机理模型参数的在线闭环辨识。通过仿真分析,验证了负荷辨识的闭环特性以及所提两阶段辨识方法的有效性。