【摘 要】
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随着智能电网的提出,源荷双方对用电负荷精细化监测与控制的需求日益突出。为实现用户负荷的辨识与控制功能,本文提出了组合负荷分解技术这一概念。组合负荷是指接入用户家庭中同一最小用电入口的负荷集合,组合负荷分解技术可实现负荷的快速分离与辨识。当前国内外的研究集中在已有数据集和有标签的数据上提高负荷辨识的准确率,而对实际场景中海量负荷对模型泛化性能的要求以及模型在海量无标签监测数据下的训练方式研究仍处于相
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随着智能电网的提出,源荷双方对用电负荷精细化监测与控制的需求日益突出。为实现用户负荷的辨识与控制功能,本文提出了组合负荷分解技术这一概念。组合负荷是指接入用户家庭中同一最小用电入口的负荷集合,组合负荷分解技术可实现负荷的快速分离与辨识。当前国内外的研究集中在已有数据集和有标签的数据上提高负荷辨识的准确率,而对实际场景中海量负荷对模型泛化性能的要求以及模型在海量无标签监测数据下的训练方式研究仍处于相对空白的阶段。针对当前研究在海量负荷场景下缺乏考虑模型泛化性能的问题,本文提出并构建了二元参数隐马尔科夫模型（binary-parameter hidden Markov model,BPHMM）。该模型在经典隐马尔可夫模型基础上,结合DBSCAN聚类算法对负荷状态进行聚类,降低了因电压波动和噪声数据对负荷状态聚类结果造成干扰的可能性;改进维特比算法使其考虑到隐马尔科夫模型模型参数更新以实现对负荷状态辨识泛化性能的改进;同时考虑到功率的随机波动性,基于极大似然估计原理构建功率计算模型并实现负荷的功率分解。本文采用公共数据集AMPds2对所述方法进行验证,测试算例验证了所述方法具备状态辨识与功率分解的泛化能力。针对海量负荷在组合负荷场景下组合数成指数级上升以及如何充分利用无标签监测数据进行模型训练的问题上,本文提出了基于自监督学习的组合负荷分解方法。该方法基于负荷投切事件检测与增量提取算法,实现组合负荷的分离,将问题从组合负荷分离与辨识问题转为单体负荷辨识问题;设计自监督学习任务使模型能充分利用海量无标签监测数据进行训练,免去人工为数据打上标签的步骤;基于Encoder-Decoder结构建立深度学习模型,通过Encoder输出的负荷特征向量进行负荷的辨识,使该方法具备泛化性能。本文采用自建数据集对所述方法进行验证,测试算例验证了所述方法的有效性。为支撑基于深度学习的组合负荷分解方法的工程应用,在课题组已有的智能插座硬件基础上对其软件功能进行优化与拓展,使其能搭载上述算法实现组合负荷的分离与辨识。最后依托课题组校园安全智慧用电工程进行示范应用,从而对算法和硬件装置的功能进行验证,为今后组合负荷分解系统的落地完善提供工程经验。
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