【摘 要】
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识别用户的负荷用电特性与用电行为是智能电网的重要研究内容之一.该文提出一种基于U-I轨迹曲线精细化识别的非侵入式负荷监测方法,实现对用户负荷有效的非侵入式监测.首先,利用拟合优度检验捕捉用电器投切事件,提取负荷的有功、无功功率变化量以及U-I轨迹3类特征.然后,进行两阶段负荷识别:第一阶段利用考虑初始优化的k-means算法对有功、无功变化量进行聚类,并压缩聚类个数,将功率特征相近的用电器聚为同组,得到一阶段识别判据,实现负荷粗辨识;第二阶段针对一阶段存在的识别盲区,构建卷积神经网络模型,以二维U-I轨迹
【机 构】
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四川大学 电气工程学院,四川省 成都市 610065
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识别用户的负荷用电特性与用电行为是智能电网的重要研究内容之一.该文提出一种基于U-I轨迹曲线精细化识别的非侵入式负荷监测方法,实现对用户负荷有效的非侵入式监测.首先,利用拟合优度检验捕捉用电器投切事件,提取负荷的有功、无功功率变化量以及U-I轨迹3类特征.然后,进行两阶段负荷识别:第一阶段利用考虑初始优化的k-means算法对有功、无功变化量进行聚类,并压缩聚类个数,将功率特征相近的用电器聚为同组,得到一阶段识别判据,实现负荷粗辨识;第二阶段针对一阶段存在的识别盲区,构建卷积神经网络模型,以二维U-I轨迹图作为输入,通过卷积神经网络自动提取轨线的有效特征,实现一阶段盲区负荷的精细化识别.最后,利用BLUED数据集进行方法有效性的验证.
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