基于数据融合和神经网络的非侵入式负荷监测算法的研究

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在智能用电方面,负荷监测是其重要技术之一,在对用户用电信息获取方面可以发挥重要作用,能让电网企业与用户之间保持良好的互动关系。侵入式是负荷监测中主要使用的方法,它需要将数据采集装置安置在所有用电设备当中,而非侵入式负荷监测只需在智能电表处安装数据采集设备,经济性更佳。因此,针对传统侵入式电力监测手段花费成本高且推广应用困难的问题,非侵入式的电力监测更具有前景。针对非侵入式负荷监测算法的研究基本集中在特征提取和负荷分解算法两个研究领域上。部分负荷特征重叠性高、区分性能不强一直是特征提取中的难题,负荷分
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随着电网负荷持续增长,峰谷差加大,可再生能源的大量接入,加大了主动配电网调峰、调压难度。近年来,移动储能因具有时空双维度的灵活性,其参与配电网中源-网-荷-储的友好互动,提升配网中分布式能源吸纳能力及配电设备利用率,为配电网运行提供常态友好支撑日益成为关注热点;另一方面,在配电网的灾后恢复供电过程中,移动储能作为应急电源在恢复重要负荷供电时可发挥显著作用。因此,如何合理规划、调控移动储能适应主动配
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保障变压器的正常工作对电网的不间断可靠运行十分重要。基于声音的在线监测是一种简单可靠的非侵入性监测方法,不会干扰变压器的正常运行,并可以良好地反映变压器的工作状态和异常情况。变压器种类多、结构复杂、故障类型多样,难以直接根据声音推断出变压器的健康状况。为此,本研究采用机器学习方法对变压器进行声学异常检测,并针对变压器异常声音稀缺、环境噪声复杂、数据规模和维度大、实时性要求高的问题,提出了相应的解决
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