【摘 要】
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随着工业化步伐的加快,能源资源短缺和环境问题制约着我国经济社会发展,以火力发电为主要的能源消耗形式其比重逐年增长,优化用电形式和节能减排的任务刻不容缓。而非侵入式负荷监测技术作为改善上述问题的重要技术是指在家庭电力入口处采集负荷用电信息,实现对居民用电负荷的监测与管理,在一定程度上减少能源资源浪费。本文选取了几种常见的居民电器设备进行研究,针对负荷类型单一、负荷特征不全面等问题,实际分别采集10种
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随着工业化步伐的加快,能源资源短缺和环境问题制约着我国经济社会发展,以火力发电为主要的能源消耗形式其比重逐年增长,优化用电形式和节能减排的任务刻不容缓。而非侵入式负荷监测技术作为改善上述问题的重要技术是指在家庭电力入口处采集负荷用电信息,实现对居民用电负荷的监测与管理,在一定程度上减少能源资源浪费。本文选取了几种常见的居民电器设备进行研究,针对负荷类型单一、负荷特征不全面等问题,实际分别采集10种单一负荷和4种混合负荷正常工作下的电流和电压数据波形,选择小波变换方法对负荷信号实施降噪处理,并从时域、频域、时频域三个方面对负荷数据进行分析处理,提取了电流有效值、波峰系数、能量、频段标准差等相关稳态特征量。然后又详细分析了各负荷状态切换的电流波形,在事件检测算法基础上,以多档位的吹风机为例,分析获取各状态转换下的暂态电流波形并相应的提取相关暂态特征量。针对稳态特征不能辨识负荷投切和状态转换的问题,提出了使用暂态特征进行完善。在辨识算法上以极限学习机为基础,对于极限学习机中随机产生的阈值和权值所导致的网络冗余、负荷误判等问题,提出使用遗传算法优化极限学习机的方法。为验证负荷辨识优化算法的效果,分别与BP神经网络算法、SVM算法和ELM算法作比较,实验结果表明该算法使负荷辨识准确率得到提高,识别率为 96.67%。图[44]表[17]参[80]
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