基于平衡窗口的NILM负荷事件匹配方法研究

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负荷事件匹配是基于事件的非侵入式电力负荷监测(Non-intrusive Load Monitoring,NILM)的关键环节,是实现无监督NILM的基础。它是从已检测到的所有负荷事件中,找到与电器工作循环对应的负荷事件序列。为了实现多电器混叠场景下负荷事件的准确匹配,针对现有研究普遍采用的局部近邻优先匹配原则存在的弊端,本文提出了一种基于平衡窗口的负荷事件全局优化匹配方法。主要工作如下:(1)首次建立了以估计矩阵为决策变量的负荷事件匹配组合优化模型。为了大幅度压缩估计矩阵的维数,减少每次参与匹配的负荷事件数目,将负荷运行全时段划分为多个前后负荷状态相同的子窗口,称之为平衡窗口,并提出了一种平衡窗口搜索方法。(2)建立了基于平衡窗口的层级递进优化匹配方法。对于目标时间段内的不同平衡窗口,根据窗口间的嵌套关系,即其所在功率水平高低划分层级,同级平衡窗口之间以其所含负荷事件数目多少区分复杂度,按层级由高到低、复杂度由低到高的原则递进式对目标时段内不同平衡窗口逐一处理。(3)针对陌生场景下平衡窗口内电器数目未知,即估计矩阵维数不定的问题,设计了一种两阶段优化求解算法。对于每个窗口内的负荷事件,第一阶段根据电器完整工作循环的功率变化特性,利用含可行性剪枝的深度优先搜索算法生成可能与之对应的候选负荷事件序列集合;第二阶段从该序列集合中选定满足负荷总功率最优拟合的负荷事件序列子集,将以矩阵为决策变量的负荷事件组合优化问题转化为以向量为决策变量的候选负荷事件序列组合优化问题。第一阶段的剪枝过程缩小了第二阶段组合优化问题的解空间。从功率分解准确性、电量分解准确性、算法效率三个方面,利用REDD、BLUED公开数据集以及私有数据集对本文方法进行对比实验,结果表明本文方法的负荷事件匹配准确性和效率更高,尤其对多状态以及长时间运行的负荷事件序列的匹配效果更好。
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