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区域(如园区或楼宇)综合能源系统(integrated energy system,IES)的多能流源荷协调运行与优化调控潜力评估分析对整体提升能源互联网的能源利用效率、促进可再生能源规模化发展具有重要意义。然而在实际工程中,普遍可获取的是用户IES与外部能源网络进行能量交换的端口处采集的粗粒度总量运行数据,据此往往难以对用户IES运行状态和特性进行准确分析,无法满足不断提高的IES运行调控需求。对此,以园区电/气/热IES为研究对象,提出基于耦合消元准则的IES非侵入式源荷设备状态联合感知方法,它仅利用在园区与外部电/气/热能源网络进行能量交换的端口处采集到的总量电/气/热运行数据及气象数据,辨识园区内部主要源荷设备的运行状态。总体上,基于IES内部各能源子系统间的耦合特性,按照气-电-热的顺序分别对每个子系统中主体设备的工作状态和(等效)运行功率进行非侵入式辨识。基于实测数据的实验结果表明,所提方法能够以“非侵入”的方式联合感知多能源荷设备的运行状态,精细化辨识园区IES内部主体设备的(等效)功率,具有较强的工程实用性,可为IES的仿真分析和运行决策提供细粒度大数据源。 相似文献
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无监督非侵入式负荷监测(non-intrusiveload monitoring,NILM)方法通常无法自动确定分解结果所对应的电器名称,这影响NILM结果的用户可读性,阻碍了其规模应用。为此,该文提出一种基于电器粗糙归类的无监督NILM结果自主标注方法。从电器运行控制方式和使用时间分布2个方面,总结分析同类电器共同具有的通用运行特性。定义周期运行、密集波动、固定时长运行3种控制规律特性,给出基于聚类分析的电器相应特性自适应判别方法;对于受人类活动影响程度不同的不同电器,提出基于电器使用与人类活动强弱的时间分布之间相关性的电器使用规律特性判别方法,同时给出一种基于负荷成分变化的用户个性化人类活动强弱时段划分方法。在此基础上,基于粗糙集理论,依据上述2类通用运行特性进行电器粗糙归类,进而提出融合通用运行特性的电器名称两层决策方法,实现NILM结果标注。在私有和公开数据集中的实验表明,该方法能在不同场景下实现常见家用电器NILM结果准确标注。所提方法可作为任意无监督NILM方法的后续步骤与之集成,形成完全无监督NILM方案。 相似文献
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信息网络一旦遭受攻击,将给电气网络带来极大影响。文中提出一种基于事件链模型的信息物理耦合动态相关性分析方法,并尝试将其应用于电网信息网络异常动态识别。首先定义了电气网络和信息网络事件,并以事件链描述其中耦合网络动态;进而提出事件链相关性分析方法,设计通信动态异常指标,最终判断是否存在信息网络异常。以一个由IEEE 39节点电气网络和18节点放射状信息网络组成的信息物理电力网络为算例,算例结果表明,信息攻击会导致通信动态异常指标显著增大,初步验证了所述信息网络异常检测方法的有效性和可行性。 相似文献
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非侵入式电力负荷监测(nonintrusive load monitoring,NILM)是一种低成本、高效益的用电细节信息获取技术,在智能配用电领域具有广阔的应用空间。然而,缺少客观、全面、可靠的测试与评价方法体系将极大阻碍NILM技术的科研进展及其市场化步伐。为此,该文聚焦于NILM算法与产品的测试与评价,从测试数据获取、评价指标选择、测试平台搭建三方面对研究现状及现存问题进行全面总结和分析。首先,对现有NILM评测流程和方法进行了总结分析。进而,明确了测试数据需求指导原则,并对不同的测试数据获取方法以及主流测试数据集进行了总结和对比分析。在此基础上,为了使不同场景下的测试结果具有横向可比性,引入了数据场景复杂性的概念并总结了可量化的复杂性描述方法。在算法准确性和产品实用性两方面,对NILM性能评价指标进行了系统的梳理和分析讨论。最后,总结了NILM领域标准化工作,特别是近期出版的我国电力行业标准《非介入式用电负荷监测装置技术规范》的编写考量与过程。在总结现有测试与评价平台的基础上,介绍了行业标准中推荐的NILM测试与评价平台的通用框架,为相关用户及研究实施者提供全面的参考。 相似文献
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