【摘 要】
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随着我国的经济日益增长,电能作为一种主要的清洁能源,为我国的绿色经济建设提供了巨大动力,正在得到越来越广泛的使用。因此,如何合理高效及安全地利用好电能受到全社会的密切关注,在电网的发展趋势中,非侵入式负荷识别与监测作为未来智能用电体系中的关键核心技术,不仅可以使电力系统实现更加细粒度的需求侧管理、削峰填谷、为用户提供负荷的运行状态信息及节能降费解决方案,此外还可以监测某些用电器的不安全使用行为,例
【基金项目】
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佛山市经济科技发展专项资金项目“云电表及其运营平台在智慧社区中的应用研究”；
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随着我国的经济日益增长,电能作为一种主要的清洁能源,为我国的绿色经济建设提供了巨大动力,正在得到越来越广泛的使用。因此,如何合理高效及安全地利用好电能受到全社会的密切关注,在电网的发展趋势中,非侵入式负荷识别与监测作为未来智能用电体系中的关键核心技术,不仅可以使电力系统实现更加细粒度的需求侧管理、削峰填谷、为用户提供负荷的运行状态信息及节能降费解决方案,此外还可以监测某些用电器的不安全使用行为,例如电动自行车室内充电,从而减少或避免火灾的安全隐患,这对能源数字化、信息化转型背景下电力公司及各能源服务商具有重大的经济效益。目前,国内外针对非侵入式负荷识别领域的研究大多停留于对各种方法的有效性及可靠性进行论证分析,缺少实际的应用环节和对其中遇到的技术问题的解决方案。同时,现阶段通用智能电表已经在我国的电能用户中得到普及,但功能仅仅局限于用户的总能耗计量及控制拉闸上电,没有充分利用好现有通用智能电表的数据采集、处理功能。本课题以通用智能电表为基础硬件平台进行数据采集,使用基于SVM弱分类器的AdaBoost多分类学习算法设计出一个“智能电表+负荷识别+电动自行车充电监测”的针对消防安全用电环境的非侵入式负荷识别系统,该系统可以实现在不需要安装额外硬件增加成本、不对使用的用户造成干扰的条件下在线识别负荷的开启和关闭、监测电动自行车的充电行为,从而采取诸如睡眠时间检测到电动自行车自动断电、充电超时自动断电、告警通知等措施,为物业提供一种全新的监管手段,同时为用户提供用电费用账单,节能建议服务。本文的主要工作内容包括:（1）对基于智能电表的电动自行车充电识别系统研究的两个主要部分（非侵入式负荷识别技术、电动自行车充电识别）的国内外研究现状做了综述。（2）系统的需求分析及技术架构组成设计,由需求分析得到系统的技术架构组成,进而提出系统的关键支撑技术。（3）实现基于智能电表的电动自行车充电识别技术,主要工作内容有电动自行车充电器的负荷识别特征选择、数据的采集及传输方案设计、电流波形预处理（去噪）、电流谐波计算、谐波差系数向量特征提取、基于前后电流谐波差值的事件检测方法,基于SVM弱分类器的AdaBoost多分类模型搭建。（4）对系统在运行过程中出现的实时性能下降、系统的容量问题提出解决方案。（5）实验测试了该电动自行车充电识别系统的准确性,并进行了误差分析及系统的部分功能界面展示。
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