【摘 要】
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随着非侵入式负荷监测与用户侧智能电表的结合,基于低频电力数据实现负荷分解成为了最新的研究趋势.考虑到低频电力数据的特征,文章提出一种基于设备运行状态挖掘的非侵入式
【机 构】
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中国电力科学研究院有限公司,南京市210003东南大学电气工程学院,南京市210096;
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随着非侵入式负荷监测与用户侧智能电表的结合,基于低频电力数据实现负荷分解成为了最新的研究趋势.考虑到低频电力数据的特征,文章提出一种基于设备运行状态挖掘的非侵入式负荷分解方法.该方法首先进行负荷事件检测,并在负荷事件处提取功率特征;接着在特征平面内通过聚类算法获取表征不同类型负荷事件的聚类簇;最终采用图信号处理算法在聚类簇间挖掘设备运行状态并与数据库中的模板进行匹配实现负荷分解.算例验证了该方法事件检测和负荷分解的准确率,同时验证了在状态挖掘过程中引入设备运行周期能耗对额定功率相似设备的负荷分解具有优化效果.因此,为基于低频电力数据的非侵入式负荷分解技术研究提供了新思路.
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