负荷辨识相关论文
负荷投切事件是关联负荷分类、辨识的一个重要依据，为了能够准确地实现非侵入式负荷投切过程的辨识，提出一种基于KM算法投切事件匹配......
随着社会电能应用水平的提高,家庭用电设备种类逐渐增多,居民的用电量剧增,电气火灾事故频发,以至于低压线路中的用电安全和能耗分......
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......
随着以新能源为主体的新型电力系统的构建,发电侧出力的不确定性增强和用户侧负荷的快速增长,使得电力供需关系日趋紧张,电力系统......
针对家庭负荷用电场景中负荷类别的不确定性,以及非侵入式负荷监测设备数据库中负荷特征库的不完备等极易导致负荷辨识准确率下降......
电能是全世界应用最广泛的能源,而电能的合理使用是创造生态文明的重要一环。近些年,由于用电量急速增长,导致了电网高峰负荷的饱......
非介入式工业负荷的准确辨识可以获取工厂内各负荷的运行情况,有利于需求侧智能用电管理.工业负荷由于采集暂态数据建模困难、需要......
地区电网负荷特性易受环境温度影响,导致负荷辨识结果往往存在较大偏差,研究了基于残差卷积神经网络的温度敏感负荷辨识方法,有效......
摘要：为了进一步细分电力用户的用能习惯，辅助国家能源规划和调度，需要研究各类设备的具体能耗水平。据此，分析了不同类别电器的工作模......
针对电压暂降治理时难以准确获取用户敏感设备参数和生产过程结构的问题,提出一种基于电压暂降监测数据识别敏感负荷的方法。对发......
基于负荷辨识的电气负荷终端控制器较多用于用电设备的故障切除、负荷辨识以及智能用电管理等方面.文章在进行电气负荷终端控制器......
考虑工业生产的持续、安全等因素,避免在高压生产区对负荷进行直接测量,采用非侵入式感知模式在低压总用电计量端进行监测,通过分......
随着现代电网中反映供用电双方兼容性的电力扰动问题日益突出,如何有效利用监测数据对于科学认知、理解和解决电力扰动相关难题以......
长期以来,负荷辨识被认为是开环辨识.该文发现负荷辨识本质上是一个闭环辨识问题,并注意到采用小扰动数据辨识负荷模型时,闭环辨识......
为了避免电流、电压波动的影响并准确可靠地获取负荷事件发生点和与其相关联的辨识特征,提出一种基于粒子重采样的负荷辨识特征最......
磨机是联合粉磨系统中的核心设备,然而大部分磨机都处于低效率、高耗能的状态,且粉磨过程具有高耦合性等特点,因此对磨机负荷的准......
针对负荷事件检测和负荷辨识在非侵入式负荷监测上的应用,提出出了一种基于CUSUM(cumulative sum)滑动窗的二维离散模糊数电力负荷......
配电网是电能传输的最后一个环节，直接面对着终端用户，对它的监控力度的强弱直接影响到电能可靠性和用电质量评价的高低。在众多监控......
针对当前利用低频采样实现非侵入式负荷辨识存在的准确率低的问题,提出了基于多特征序列融合的负荷辨识方法.该方法首先建立负荷存......
居民家用电器类型丰富,具有相似特征量的电器种类往往很多,给非介入辨识带来电器类型不确定、辨识准确度有待提升等问题,所以提出......
针对负荷分类中单一特征在负荷特征相似时的局限以及不同负荷分类模型在不同特征下的适用性存在较大差异,提出一种基于多稳态特征......
非侵入式负荷监测方法解决了传统侵入式负荷监测方法安装成本昂贵、不便于维护及系统可靠性低的问题。居民负荷种类多,用电特性复......
BP神经网络在解决非线性复杂系统中存在很大的优势。针对家庭用电设备自身的负荷特点,以广州供电局用户用电设备能耗数据作为训练......
负荷在线监测能够为电网及用户提供即时的用电信息,是支撑能效管理和负荷预测工作的有效手段。传统监测方法采用侵入式设计,难以大......
随着深度学习技术的发展,基于深度学习的非侵入式负荷辨识算法成为了研究热点。本文首次将双向长短期记忆网络(bilateral long-ter......
当前电网用户侧感知能力建设相对滞后,用户负荷类型不可知、电网负荷组成不明确等问题严重制约了客户服务的优化提升。非介入式负......
负荷建模是电力系统建模的重要部分,但是负荷模型的复杂性、非线性以及随机性增加了负荷建模的难度。提出了一种基于PMU实测小干扰......
智能电网是未来电网的发展目标。它建立在集成的、高速双向通信网络的基础上,通过先进的传感、测量、控制和决策技术,实现电网的可......
用户侧负荷资源数量众多、容量不均、分布零散、响应潜力强,具备参与电网调节的能力。基于负荷功率、电流等特征差异,建立负荷特征......
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为了进一步拓展监督学习方法在非侵入式负荷辨识中的应用,提出了一种关联循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)模型的负荷......
随着非侵入式负荷监测技术的广泛研究,负荷辨识算法种类繁多,然而负荷辨识算法的性能通常以准确率等单一因素进行评价,导致算法性......
在季节性大负荷、日用电尖峰时段,城乡结合部地区、农村低压400V台区长线路会因线路有功压降过大在用户侧产生低电压问题。低电压......
针对广义负荷随时间变化下难以进行动态建模的问题,提出一种结合聚类分析和总体测辨法的动态建模方法。对复杂的时变性场景采用k-m......
本文基于负荷辨识技术设计了一种电气负荷终端控制器,用于实现用电设备的智能管理、负荷辨识、故障切除和等功能。硬件系统采用STM......
目前,随着社会的发展能源需求总量也在不断提高,能源的使用效率问题便日益突出,特别是各种资源逐渐匮乏的今天,于是作为一种针对能......
建筑负荷参与需求响应的潜力巨大,但限于目前的能耗监测技术而无法大范围应用。通过分析建筑能耗分项计量的特性,提出了面向需求响......
非侵入式负荷监测(NILM)是未来电力负荷监测的重要发展方向之一。不同类型电力负荷在投切过程中,通常会表现出独特的暂态特征。据......
由于电力需求侧负荷形态各异、特性多变,种类繁多,采用传统方法进行负荷辨识时存在识别率不高、模型建立困难、难以推广应用等问题......
对电力系统而言,负荷监测具有重要意义。传统的负荷监测一般需要在每一个被监视负荷处加装传感器等硬件设备,这种侵入式监测方法在......
家电负荷识别是需求侧管理的关键技术之一,有助于实现用户侧的智能用电。文中结合系统辨识的基本原理和方法,将各家电负荷看作一个......
在智能电网中,电力公司根据消费者的具体用能信息为用户提供需求响应方案,以优化配电系统的运行,从而提高电能消耗效率。居民用户......
针对侵入式负荷监测系统在设备投入、复杂性以及扩展性上的缺陷,在详细分析非侵入式负荷监测系统工作原理的基础上,设计了一种基于......
通过非侵入采集模式下电流信号的欠定求解实现了负荷分解,获取了各独立负荷的完整电流,在负荷分解基础上实现了状态辨识。利用居民......
文中针对非侵入式负荷检测技术,提出了一种基于LSTM网络深度学习模型的负荷辨识方法。在该方法中,为避免电压、电流等信号的干扰,......
传统的负荷监测系统也称为侵入式负荷监测,需要在每个被监测负荷处安装传感器等硬件设备,除需耗费大量的资金外,每处监测设备采集......
对多负荷投切行为的有效辨识,为了解用户用电行为,实现智能用电提供了有力支撑。首先,为解决多种负荷投切行为的辨识问题,提出改进......
