非侵入式負荷分解方法

非侵入式負荷監測（non-intrusive load monitoring,NILM）

0 引言

電力負荷裝置檢測和分解方法分為：侵入式和非侵入式。

侵入式

• 在每個使用者的電氣裝置上都安裝傳感器以獲得使用者的電器用電資料。
• 好處：測量資料真實反映電器的實際情況
• 缺點：不實際、成本高、使用者難以接受

非侵入式

• 在使用者的電表加NILM子產品
• 優點：不需安裝大量的傳感器和測量裝備，節約成本

1 非侵入式負荷分解的基本原理

NILM系統通過對測量到的總用電裝置有功功率、無功功率等電氣量進行各個用電裝置的特征提取，進而把總裝置用電量分解為各個電氣裝置消耗的電量，并且給出各個電器的運作時間、啟停等資訊。

負荷特征：電器在運作中用電狀态發生變化時能唯一地提供用電狀态的資訊，如有功無功等。負荷特征由用電裝置的工作條件可分為暫态、穩态兩種，相應的分解方法也是基于用電裝置的暫态或者穩态。

2 分解算法的關鍵技術

關鍵技術：資料的測量（輸入）、預處理、事件檢測、負荷特征提取、負荷特征比對識别和分解輸出。

1. 輸入和預處理

   獲得總用電負荷的穩态和暫态電氣量。

   對于測量資料，通常設定一個閥值，以濾去用電裝置自身正常的運動波動所帶來的小幹擾。

2. 負荷的特征提取

   事件檢測（變點識别）的方法，将每個用電裝置的啟/停或者運動狀态發生變化（比如洗衣機由洗滌狀态轉為脫水狀态）的時間點定義為一個事件，相應的時間點稱為變點。

3. 負荷特征比對識别

   将上一步提取的負荷體征與建立的模闆特征庫中的負荷特征進行比較，當兩者的相似度大于某個門檻值時，就認為是該電器裝置啟動或者關停。

   通過NILM系統學習訓練各個電器的負荷運作模式，進而實作識别負荷的目标。

   按訓練過程中是否有人工幹預，負荷的識别方法可分為有監督和非監督兩類算法。有監督：Adaboost算法、K最鄰近算法、稀疏編碼技術、支援向量機、人工神經網絡法等。

4. 負荷分解輸出

   标記哪些裝置正在運作，也能在離線狀态得到一段時間的用電裝置運作的曲線。

引用文本：非侵入式負荷分解方法綜述 http://www.doc88.com/p-8465048307127.html