【摘 要】
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在愈发紧迫的“碳达峰”、“碳中和”目标下,提高电能的利用效率成为亟待解决的问题。非侵入式负荷分解通过分解采集得的用户电力线入口总负荷数据,获得电力线入口内部各负荷的有功功率、用电量等信息。该技术一方面能够使用户了解各负荷能耗情况,帮助用户针对性调整用电行为,节能降费;另一方面能够帮助电力系统实现需求侧负荷数据的收集和分析,利于电力系统实施需求侧响应、制定运行维护计划,提高电网运行效率。但目前非侵入
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在愈发紧迫的“碳达峰”、“碳中和”目标下,提高电能的利用效率成为亟待解决的问题。非侵入式负荷分解通过分解采集得的用户电力线入口总负荷数据,获得电力线入口内部各负荷的有功功率、用电量等信息。该技术一方面能够使用户了解各负荷能耗情况,帮助用户针对性调整用电行为,节能降费;另一方面能够帮助电力系统实现需求侧负荷数据的收集和分析,利于电力系统实施需求侧响应、制定运行维护计划,提高电网运行效率。但目前非侵入式负荷分解的精度还不够高,不能满足大规模应用的需要。本文将深度学习技术与非侵入式负荷分解相结合,以提高非侵入式负荷分解的分解准确度,具体如下:（1）研究了非侵入式负荷分解问题并给出了负荷的状态特征,推导并归纳了非侵入式负荷分解技术的性能评价指标。对深度学习原理与模型进行研究,推导了深度学习所涉及的部分神经网络激活、损失、优化函数等,研究了几类适用于非侵入式负荷分解的深度学习基础模型,为后文的研究提供了理论基础。（2）提出了时间功率混合负荷激活提取算法。针对现有的深度学习非侵入式负荷分解数据集构建中,负荷激活提取算法提取精度不高,不能完整且无杂波提取负荷激活的问题,设计了时间功率混合负荷激活提取算法。该算法通过建立时间和负荷功率的关联,提高负荷激活提取算法性能,仿真验证了该负荷激活提取算法的有效性。（3）研究并改进了卷积长短期记忆负荷分解模型和卷积门控循环负荷分解模型,并将时序卷积网络应用于非侵入式负荷分解问题中,构建了时序卷积网络负荷分解模型。为进一步提高模型的负荷信息提取和表示能力,在时序卷积网络模型的基础上,设计了时序卷积编码器负荷分解模型。（4）在REDD负荷分解公开数据集上仿真测试了本文所改进和提出的几类负荷分解模型的分解效果。设计了负荷状态分解和负荷功率分解两类负荷分解任务,各在两个场景测试了负荷分解模型的分解效果。测试结果表明,针对负荷状态分解任务,本文提出的改进卷积门控循环负荷分解模型兼具精确度和泛化性能,相比现有模型各项指标均有较大提升,能够更好的实现负荷状态分解目标。针对负荷功率分解任务,本文提出的时序卷积编码器负荷分解模型具有极强的负荷信息提取和表示能力,分解效果相比其他模型有很大提升。
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