基于Fisher-SVM特征选择的负荷辨识研究

针对当前非侵入式负荷辨识中不同设备特征选择上主观性、盲目性的问题,提出基于Fisher-SVM特征选择的非侵入式负荷辨识算法。首先,基于高频采样终端提取入户侧电流、电压原始数据,使用傅里叶变换对原始信号分解得有功、无功及谐波时间序列;其次,将负荷波形分为4个阶段并计算得到负荷波形暂稳态特征;然后,通过Fisher-SVM算法在不同分类器中对特征进行选择,得到最优分类特征子集,并利用Sigmoid函数对结果进行概率校准;最后,根据贝叶斯理论对各分类器进行融合从而实现对不同负荷的辨识。以3类台区831户实际用户进行算法测试。结果表明,该算法能够有效利用不同电器负荷印记的独特性,克服特征选择上的盲目性,提高负荷辨识能力。     

基于分段电流特征和随机森林算法的低压配电网拓扑识别方法

低压配电网的拓扑结构对于实现台区线损分析、故障定位、需求响应等应用功能有着重要意义。针对当前低压配网户变关系在线识别难题,提出了一种基于分段电流特征和随机森林算法的低压配电网拓扑识别方法。首先,基于电流特性纵向传导机理,构建电流特征指标体系,并提出基于电流时间序列的分段特征提取方法。其次,根据分段电流特征生成特征向量集,建立基于随机森林算法的拓扑识别模型,可快速有效识别用户连接变压器关系。最后,利用实际配电网的量测数据进行算例分析,结果证明该方法拓扑识别准确率达到98.02%,所需样本时间短,能够快速有效地识别低压配网拓扑关系。     

基于家用电器特性的居民用电行为优化研究

随着电力竞争市场的发展与完善,电网利益主体逐步走向多元化,用户主动参与电网互动的背景下,开展用户用电行为研究具有重要意义。提出了一种基于家用电器特性的居民用电行为优化模型,首先,开展了居民家用电器的用电特性分析,对用户用电设备的使用效用和可调度潜力进行了研究,实现了典型家庭响应能力的评估;然后建立了计及用户舒适度的居民家用电器综合管理优化模型,该模型以使用时间期待、使用效果期待和电费变动期待为优化目标,以家用电器的使用和调控存在时间为约束条件;最后,基于家庭典型案例进行了算例测试,结果验证了模型的经济性与有效性。     

基于无微分扰动观测器的水泥厂风机能效辨识系统

预热器引风机、磨粉机引风机和袋房引风机是水泥厂用电大户。考虑到近年来水泥市场竞争越来越激烈,评估这些风机及其通风系统的能效,优化运行效率以节省消耗的电力是非常有必要的。这些节能优化也可以大大减少排放和整个生产过程的碳足迹。现有的能效评估多采用预埋传感器的嵌入方式实现的,成本高,周期长。设计了一种基于在线参数的水泥厂风机系统非嵌入式无微分扰动观测器辨识系统能效,对永磁同步电机驱动离心风机系统进行估计。建立了系统设计的模型,搭建了软硬件,进行了系统测试,结果表明了能效辨识系统的有效性。     

基于在线特征库的非侵入式负荷特征提取方法

负荷特征是指负荷设备运行过程中具备某种统计规律的特殊标识,而包含负荷特征的数据库则是实现非侵入式负荷监测与分解的基本依据。对于纯阻性负荷设备,研究人员利用其运行状态切换过程中功率产生跃变的特点,可以准确提取相应状态下的负荷特征。然而,对非纯阻性设备,其负荷特征提取存在以下2个问题。问题1）运行状态切换过程中功率变化不显著,无法精准定位状态投切时刻点;问题2）负荷设备存在功率缓变化的运行状态,导致对应状态下的负荷特征不唯一,无法手动提取。为了解决非纯阻性设备负荷特征提取中存在的上述问题,提出一种基于在线特征库的非侵入式负荷特征提取方法,该方法分为2个阶段。第一阶段：基于负荷设备运行过程中的稳态周期电流数组建立在线特征库,通过改进Pearson相似系数构建滑窗函数,得到负荷设备运行时的周期电流数组与在线特征库的相似性,并同步判断在线特征库冗余性,实现负荷设备状态数据分割;第二阶段：计算在线特征库的特征矩阵,对特征矩阵进行K-means聚类分析,融合相似在线特征库,形成负荷设备的状态特征库,从而实现负荷设备特征电流数组的提取。在私人数据集和PLAID数据集上的测试结果证明,所提负荷特征提取方...