【摘 要】
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物联网技术的快速发展为各行各业都带了巨大的变化,既改变了传统的采集方式,也改变了人们获取信息的方式。在能源互联网的大背景下,非侵入式的负荷监测与分解更符合电网、用户、发电厂、政府甚至社会的共同效益。因此本文基于物联网技术设计了负荷数据采集终端,并实现了非侵入式负荷分解平台的设计。本文首先根据需求设计了一种能够接入物联网平台的负荷数据采集终端,该终端能够通过计量芯片采集交流侧电力进线口处的电能数据,
【基金项目】
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国家重点研发计划“数字电网关键技术”项目（2020YFB0906000）“面向多业务协同的数字电网边缘计算控制装置研发及应用”课题（2020YFB0906002）；
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物联网技术的快速发展为各行各业都带了巨大的变化,既改变了传统的采集方式,也改变了人们获取信息的方式。在能源互联网的大背景下,非侵入式的负荷监测与分解更符合电网、用户、发电厂、政府甚至社会的共同效益。因此本文基于物联网技术设计了负荷数据采集终端,并实现了非侵入式负荷分解平台的设计。本文首先根据需求设计了一种能够接入物联网平台的负荷数据采集终端,该终端能够通过计量芯片采集交流侧电力进线口处的电能数据,能够通过4G或者Lo Ra模组将数据上传到物联网平台中。根据设计的硬件原理图完成了PCB板的制作,并设计了配套的软件功能。其次,本文基于深度学习的研究,提出了一种基于时间卷积网络（TCN）与稀疏自注意力模型（SSA）的非侵入式分解方法。该方法使用了时间卷积神经网络对总功率序列进行特征的提取,使用稀疏自注意力模型进行特征分解,将总功率序列转换为单个电器的功率序列,从而达到分解的效果。在同一个数据集上和其他几种基准模型对比后,验证了方法的有效性。最后,通过阿里云物联网平台将负荷数据采集终端与非侵入式负荷分解方法进行结合。实现了基于物联网平台的设备监测与负荷分解平台设计,并通过仿真进行了功能验证。
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