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华北电力大学 周明、宋旭帆、涂京等:如何利用非侵入式负荷监测技术实现居民用电行为分析?

2018-11-19 09:58来源:电网技术作者:周明 宋旭帆 涂京等关键词:用电信息电价电网公司收藏点赞

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主要内容

1. 基于NILM居民用电行为分析实施架构

利用NILM实现用户用电行为分析由负荷分类、用电行为分解及高级应用3部分组成。图1给出了基于NILM的用电行为分析系统架构。

(来源:微信公众号 电网技术 ID:dwjs1957 作者:周明,宋旭帆,涂京,李庚银,栾开宁)

首先由通过特征提取和负荷分类实现家庭电器非侵入式识别,再利用用电行为分解算法统计电器的用电信息,包含启停电器的类型、启停时间、消耗电能、所用电费等内容。最后将监测到的各电器的用电信息反馈给用户,便于用户进行家庭能量管理及参与电网互动;另一方面为电网公司或其他管理部门制定需求响应措施或电价等激励政策提供服务。

图1 基于NILM居民用电行为分析实施架构

2. 基于滑动窗的事件探测算法

设计了含两次检测的负荷投切检测算法,第一次检测是判断功率是否突变及投切过程始点与终点的位置。首先对功率序列取滑动窗S,由于当功率突变时,功率序列的波动较大,表现出较大的方差值,对S计算其方差Svar作为功率突变的判断量。而非电器投切时正常功率波动的大小与功率水平有关,可将αSmean作为功率是否突变的阈值以避免正常功率波动引起误检测,Smean为窗口平均功率,α∈[0,1]为阈值控制系数,一般地,当窗口功率突变时有Svar≫αSmean。因此,通过计算滑动窗口功率的方差和均值,可以判断窗口内是否发生功率突变。并通过不断滑动窗口,找到功率突变大致始点Pstart和终点Pend,如图2所示。同时考虑两侧窗口长度N,可得到较准确的始点P'start=Pstart+N和P'end=Pend+N终点 。

图2 基于滑动窗的事件探测示意图

第二次检测是进一步判断是否有投切事件。当检测到有功率突变后,用突变前后稳态功率的差值进一步判断该突变是投切事件还是其它电器稳态工作时的功率波动。为突变前后稳态功率差值设置功率阈值θ,若∆P>θ,认为有投切事件发生,否则认为没有事件发生,θ的取值应考虑所监测电器的功率及其它非电器投切引起的功率波动。

3. Adaboost改进的BP负荷识别算法

用Adaboost改进的BP负荷识别算法就是将BP神经网络作为弱分类器,建立多个BP分类器并用训练集负荷特征样本对各个BP分类器逐一进行训练,增加识别精度低的样本的权重,减小识别精度高的样本的权重,并在训练完成后将多个BP分类器合成一个强分类器,能有效降低算法对训练样本结构的敏感性,加强对易误判样本的识别能力,有助于提高负荷整体识别准确率。从美国居民用电实测数据库BLUED中提取9类电器进行验证,Adaboost-BP负荷识别算法的识别准确率如表1所示。


4. 基于NILM的居民用电行为分解

将设计的事件探测和负荷识别算法用于居民用电行为在线分解,对电器的启停时间及种类进行监测,在利用NILM技术识别出电器的启动时间和电器种类后,即可对该电器运行功率和消耗的电能进行实时监测:当识别出某电器启动后,记录下该电器的启动时间及启动前后的功率,并把功率差值作为该电器的运行功率,与时间积分即可实时监测电器的用电量;当识别出该电器停止后,停止耗电量计算,并记录下电器停止运行的时间,因此可得出电器此次运行的启停时间、运行时长、耗电量等用电信息。

根据事件探测和负荷识别结果,利用电器用电量分解方法对电器的用电量进行计算,得到各电器的用能情况。如图4所示为从总功率信号中进行电能分解,得到各电器功率及耗能情况的示意图,从表2可以清楚地知道某家庭7种电器在一天内的运行次数、运行时长、耗电量等用电信息。

图4 电能分解示意图

后续研究方向

本文利用非侵入式负荷监测技术实现居民用电行为的精细化分析,并根据分析结果从家庭节能和需求侧管理2个方面给出了优化用电建议,研究成果对实现居民用户与电网友好互动提供了决策支持。后续将研究基于NILM的用户用电行为分析结果如何指导用户优化用电行为,并为电网公司制定供需互动策略,更好的实现家庭能量管理和需求侧管理。

参文格式

周明,宋旭帆,涂京,等.基于非侵入式负荷监测的居民用电行为分析[J].电网技术,2018,42(10):3268-3274.

Zhou Ming,Song Xufan,Tu Jing,et al.Residential electricity consumption behavior analysis based on non-intrusive load monitoring[J].Power System Technology,2018,42(10):3268-3274(in Chinese).

相关文献

宋旭帆,周明,涂京,等.基于k-NN结合核Fisher判别的非侵入式负荷监测方法[J].电力系统自动化,2018,42(6):73-80.

杨旭英,周明,李庚银.智能电网下需求响应机理分析与建模综述[J].电网技术,2016,40(1):220-226.

周磊,李扬.分时电价环境下基于家居能量管理系统的家居负荷建模与优化运行[J].电网技术,2015,39(2):367-374.

作者介绍

周明(1967),女,博士,教授,博士生导师,华北电力大学电网研究所所长。全国电力监管标准化技术委员会委员,中国电机工程学会高级会员,IEEE会员。主要研究领域:新能源电力系统规划与运行、电力市场和需求响应。目前主持和主研国家重点研发计划项目子课题、面上项目纵向和国网公司项目6项。发表论文200余篇,被SCI/EI检索150余篇,获省部级奖励2项,授权发明专利8项。

宋旭帆(1993),男,硕士研究生,研究方向为智能用电与需求响应。

涂京(1992),男,博士研究生,主要研究方向为智能用电与大数据分析。

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