【摘 要】
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随着双碳目标的提出和智能电表的普及,获取用户信息,实现电网与用户的智能互动势在必行,而非侵入式负荷监测由于不需分项安装就可分析出各器具的功耗分布,得到了人们的广泛关注。本文基于非侵入式负荷监测技术的三个关键步骤对高频数据展开研究:首先,用数学模型解释了事件检测的实质,构建了一种复合事件检测模型:根据广义似然比的决策函数选出所有可疑事件点,基于负荷特性分析引入事件合并策略、相邻点差值量的累积和规则,
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随着双碳目标的提出和智能电表的普及,获取用户信息,实现电网与用户的智能互动势在必行,而非侵入式负荷监测由于不需分项安装就可分析出各器具的功耗分布,得到了人们的广泛关注。本文基于非侵入式负荷监测技术的三个关键步骤对高频数据展开研究:首先,用数学模型解释了事件检测的实质,构建了一种复合事件检测模型:根据广义似然比的决策函数选出所有可疑事件点,基于负荷特性分析引入事件合并策略、相邻点差值量的累积和规则,辨别出真实事件点,在实测数据和REDD#3公共数据集中进行仿真,相较于传统的滑动窗双边累计和、Z检验,本文算法在处理小功率多场景时鲁棒性更强。针对负荷特征众多,如何选择具有可解释性的有效特征来平衡精度和时间的影响,本文在归纳现有特征基础上,以MAC度量构建过滤式MRMR对特征重排序,用平均相关度和特征增益自适应选择,并用Relief-F量化补充,得到各算例独有的七维特征。然后,在尽可能降低人为参与程度方面,本文研究了一种基于改进K-means负荷聚类中心的kNN负荷识别方法:将第二小距离与最小距离的比值、近邻思想、空间密度相似距离依次纳入K-means聚类规则,得到最佳聚类中心,基于此剔除异常样本,计算不同密度和距离的近邻样本权重,进行kNN识别。将极限学习机、基于C4.5决策树的随机森林、Adaboost算法作为kNN对照,统计发现本文识别精度更高。最后,对于无监督,本文提出了一种自适应FCM聚类结合BASA-GRNN的负荷深度识别方法:对FCM目标函数分别引入正交约束和熵值来平衡样本不均衡和模糊指数可解释性弱的影响,引入轮廓系数确定FCM最佳聚类数,将两类FCM识别一致结果作为最终输出,并同时作为GRNN训练集;将简单快速有方向性的天牛须算法,联系有随机几率摆脱小区域最优的模拟退火算法,形成BASA算法,寻找最佳光滑因子,建立合适的GRNN模型,对FCM识别不一致样本进行再次识别在无监督算例中从收敛精度和速度分析了 FCM自适应聚类的合理性,在不同电器数量识别的多场景,BASA-GRNN较均保持优越性,同时在GRNN模型上验证了自适应MRMR选取特征的可靠性和必要性。
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