基于非侵入式负荷监测的家庭智慧用能管理研究

随着多能源网络的融合和能源互联网技术的快速发展,家庭用能管理在解决各个能源网络节点供需问题上扮演着重要的角色。现有的大多数家庭用能管理针对已知用电负荷进行优化,未考虑用电设备类型的多样化和用电设备突增的情形。基于非侵入式负荷监测（Noninvasive Load Monitoring,NILM）算法可以有效获取家庭用电负荷、规律和用电信息,为家庭智慧用能管理提供数据支撑。文中以家庭用电成本、温度、时间、舒适度为目标函数建立家庭智慧用能多目标优化模型,对可控负荷、电动汽车、储能系统进行分析建立数学模型,利用粒子群算法对模型进行求解。仿真结果表明,基于NILM监测算法,考虑用电成本和舒适度家庭用电成本降低至72.5%;当用户可控用电负荷增加时,NILM算法可以实时更新控制策略降低用户用电成本;对不同用户进行多次计算,净成本和计算时间波动较小,证明了算法的合理性、可靠性。     

基于离群点算法的在线监测传感器的设计与研究

为解决现有用电异常大数据计算模型由于原始数据不准确导致存在漏报、误报、数据处理复杂等问题,研制了一种用于 分布安装在一次侧的线路的节点的在线监测传感器,通过对硬件的设计确保数据采集的可靠性;建立传感器采样误差数学模 型,分析传感器铁芯引入气隙后测量后误差形成的机理,并对其进行仿真优化。 引入采集电流信号波动指标及变异系数,选择 数据样本质心,并根据质心及离群点算法筛选处离群点,大大降低了数据计算复杂程度,提高了用电异常判别的可靠性。 功能 性测试表明,该传感器采集的电流数据准确度高度,相对误差值小于 0. 2%,数据同步误差不大于 5 μs,为计算模型提供可靠的 采集数据。     

在线监测高压负荷监测采集器的设计与研究∗

针对用电异常一般采用大数据计算模型进行分析,而大数据计算模型分析的原始数据采集时又存在漏报、误报、处理复杂等问题,提出了一种在线监测高压负荷监测采集器.功能性测试表明,该采集器可以实现自动分析和识别一次侧负荷监测采集的数据和二次侧电表采集的数据之间的异常和窃电的数据特征,有效监测并遏制遥窃电行为,在配网改造升级工程中具有广阔的应用前景.     

激活中枢5-HT2A受体抑制慢性不可预见性应激模型大鼠中缝背核5-羟色胺的分泌

目的: 5-HT_2A受体在应激反应中调节5-羟色胺（5-HT）系统的功能。本研究试图揭示大鼠5-HT_2A受体在中缝背核到前边缘皮质通路释放5-HT 的调节作用。方法: 用慢性不可预见性刺激建立抑郁样行为大鼠模型,根据旷场实验评分和糖水偏爱百分比等行为学指标判断大鼠是否造模成功。电刺激麻醉大鼠的中缝背核,用碳纤维电极恒流安培法检测大鼠前边缘皮质部位5-HT 的释放。结果: 大鼠腹腔注射5-HT_2A受体拮抗剂ketanserin ( i.p. 2 mg/kg)增强前边缘皮质5-HT 的释放（P<0.05）。另外,脑室注射5-HT_2A/2C受体激动剂 DOI ( i.c.v. 20 μg) 减少5-HT的释放（P<0.01）。结论: 电刺激大鼠中缝背核,在前边缘皮质检测到的5-HT的释放受中枢5-HT_2A受体的调节,激活5-HT_2A受体抑制前边缘皮质部位5-HT的释放。