非侵入式負荷特征提取與識別研究.pdf

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1、學(xué)校代碼：10286分類號：TM714密級：公開UDC：621.3學(xué)號：152157非侵入式負荷特征提取與識別研究研究生姓名：婁藕蝶導(dǎo)師姓名：陸廣香徐青山申請學(xué)位類別工學(xué)碩士學(xué)位授予單位東南大學(xué)一級學(xué)科名稱電氣工程論文答辯日期2018年5月13日二級學(xué)科名稱學(xué)位授予日期2018年月日答辯委員會主席李先允評閱人李先允陳麗娟2018年5月碩士學(xué)位論文非侵入式負荷特征提取與識別研究專業(yè)名稱：電氣工程研究生姓名：婁藕蝶導(dǎo)師姓名：陸廣香徐青山本論文獲國家重點研發(fā)計劃項目（2016YFB0901100）資助。RES

2、EARCHONNON-INTRUSIVELOADFEATUREEXTRACTIONANDLOADRECOGNITIONAThesisSubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYLOUOudieSupervisedbyProf.LUGuangxiangAndProf.XUQingshanSchoolofElectricalEngineeringSoutheastUniversityMay2018東南大學(xué)學(xué)

3、位論文獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得東南大學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。研究生簽名：日期：東南大學(xué)學(xué)位論文使用授權(quán)聲明東南大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)信息研究所、國家圖書館、《中國學(xué)術(shù)期刊（光盤版）》電子雜志社有限公司、萬方數(shù)據(jù)電子出版社、北京萬方數(shù)據(jù)股份有限公

4、司有權(quán)保留本人所送交學(xué)位論文的復(fù)印件和電子文檔，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文。本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。除在保密期內(nèi)的保密論文外，允許論文被查閱和借閱，可以公布（包括以電子信息形式刊登）論文的全部內(nèi)容或中、英文摘要等部分內(nèi)容。論文的公布（包括以電子信息形式刊登）授權(quán)東南大學(xué)研究生院辦理。研究生簽名：導(dǎo)師簽名：日期：摘要摘要隨著用電水平的不斷提高，電網(wǎng)峰谷差逐漸擴大，對于負荷側(cè)的柔性調(diào)控需求也隨之增加。用戶側(cè)柔性負荷的可調(diào)控潛力較為可觀，是需求響應(yīng)的主要對象。近年來節(jié)能減排、能

5、效優(yōu)化等概念迅速普及，對用戶的用能管理優(yōu)化有一定促進作用。用電負荷能耗監(jiān)測將為上述工作的開展提供基礎(chǔ)支撐。智能電網(wǎng)、智能家居、高級量測技術(shù)等的發(fā)展為負荷監(jiān)測的應(yīng)用提供了良好平臺。負荷監(jiān)測和分解的研究具有廣闊前景，負荷監(jiān)測數(shù)據(jù)中蘊含了有價值的用戶用能信息，對其進行挖掘分析并將用電信息細化到內(nèi)部用電細節(jié)，在智能電網(wǎng)中的雙向互動、需求側(cè)管理、電網(wǎng)建設(shè)、用戶負荷優(yōu)化管理等方面具有較高應(yīng)用價值，可為電力公司制定業(yè)務(wù)規(guī)劃、為用戶掌握自身用電情況并積極參與電網(wǎng)互動等提供輔助參考?？紤]到用戶用電模式對負荷特征的影響，本

6、文開展了一種新的非侵入式負荷監(jiān)測的研究，采用聚類分析技術(shù)構(gòu)建計及用戶用電模式差異的負荷穩(wěn)態(tài)功率特征數(shù)據(jù)庫，并結(jié)合多元特征和條件判斷構(gòu)建負荷分解模型，通過遺傳優(yōu)化實現(xiàn)非侵入式負荷辨識。首先，本文從研究現(xiàn)狀著手，從時域、頻域、圖形等角度分析了典型負荷特征的提取對象和提取方法，包括負荷的PQ特性、電流特性、V-I特性、諧波特性、瞬時特性以及暫態(tài)特性，在此基礎(chǔ)上分析了負荷特征組合的必要性，并從負荷分解識別的需求出發(fā)討論了建立負荷特征數(shù)據(jù)庫的作用與意義。然后，本文關(guān)注用戶用電模式對負荷特征的影響，根據(jù)用戶用電行為

7、與負荷運行控制策略之間的關(guān)聯(lián)，從不同使用時段和不同行為習(xí)慣兩個方面分析了用戶用電模式，提出了按工作日/休息日進行負荷模式細分的方法，并采用聚類分析構(gòu)建負荷功率特征數(shù)據(jù)集。通過對典型聚類分析算法進行對比，本文提出了基于AP聚類分析的功率分區(qū)流程，實現(xiàn)了不同使用時段下空調(diào)負荷的功率分區(qū)，進一步地，結(jié)合用戶行為習(xí)慣導(dǎo)致的負荷特定工作模式，構(gòu)建了樣本負荷特征數(shù)據(jù)庫，為負荷分解提供支撐。最后，本文構(gòu)建了基于穩(wěn)態(tài)功率特征的負荷分解模型，提出基于條件判斷和遺傳優(yōu)化的非侵入式負荷識別方法，結(jié)合設(shè)備工作狀態(tài)合理性判斷和用

8、戶用電行為習(xí)慣的輔助條件判斷實現(xiàn)從總功率中分解出不同負荷設(shè)備及其對應(yīng)工作狀態(tài)，開展多個場景的負荷辨識，采用指標(biāo)參數(shù)評價識別效果。通過算例驗證了本文所提方法辨識負荷類型和工作情況的有效性。本文所提方法以穩(wěn)態(tài)功率特征作為主要辨識依據(jù)，數(shù)據(jù)獲取較為簡易，減少了硬件成本；該方法考慮用戶用電模式的影響，改善了負荷分解效果，具有一定實用意義。關(guān)鍵詞：負荷分解，非侵入式負荷監(jiān)測，近鄰傳播，聚類分析，用電行為分析，遺傳算法IAbstractAbstract