一种非侵入式电力负荷分解方法技术

本发明专利技术涉及一种非侵入式电力负荷分解方法，属于电力计量技术领域。本发明专利技术首先采集各用电设备投切时的瞬时电流，引入基函数对其进行分解，以得到各用电设备投切时的电流幅值；以用户电力入口处的电流幅值与各投入用电设备电流幅值之差的最小值为目标函数；利用最优化算法求解上述目标函数，所得结果即为电力负荷中各用电设备的投切情况。本发明专利技术能够在线实时得到电力负荷的投切情况，分解方法不仅具有较高的精度和较好的稳定性，且计算速度快，可应用于电力系统负荷监测、用电分析，负荷节能、负荷预测和负荷建模等多个技术领域，对全社会节能和电力系统规划及运行都有十分重要的意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及，属于电力计量

技术介绍
非侵入式电力负荷监测是一种比较前沿的监测用电设备工作情况的技术，该方法 即指在用户电力入口端安装电压和电流传感器，实时采集电压、电流数据，用软件进行分 析，得到负荷内部不同用电设备实时的功率消耗比例，根据上述信息来辨识家庭用电设备 的投切情况。非侵入式负荷监测方法最早由Hart在20世纪80年代提出，其主要是监测在 负荷入口处的稳态功率变化来实现负荷分解。非侵入式分解技术的概念提出后，国内外对 其进行了广泛研究，大致可以分为以下几类： 第一类是基于电器负荷（功率、电压等）特性映射图的分类方法，该方法将电器稳 态工作时的符合特性映射到坐标平面上，由于不同电器的负荷特性会聚类在平面的不同区 域，通过聚类分析将负荷分类。 第二类是基于短时负荷信号特征的分类方法，该类方法中又可分为以下几种形 式，一种是根据不同电器在开启时会产生不同的暂态脉冲，从而对投入使用的用电设备进 行判别；另一种是利用小波分解方法，对短时间内的负荷特性进行分析，进而分解。 第三类是基于统计的负荷分解方法，该方法能较好的适用于电力负荷按行业分类 的分解。 以上方法都在一定程度上实现了非侵入式负荷分解的功能，但都存在问题：第一 类方法对于多个用电设备同时投入时会造成误判，且只能判断所使用的电器类别，不能负 荷分解；第二类方法要求检测设备在短时间内采集大量数据，而现有的常规电力设备无法 满足要求；第三泪方法是基于历史数据统计的分解方法，对于电网小用户而言，由于用户的 用电行为具有很大的随机性，因此该方法在分解精度方面存在很大的问题。【
技术实现思路
】 本专利技术的目的是提供，以提高非侵入式电力负荷 分解的精度。 本专利技术为实现上述目的本专利技术提供了，该方法包 括以下步骤： 1)采集各用电设备投切时的瞬时电流，引入基函数对其进行分解，以得到各用电 设备投切时的电流幅值； 2)以用户电力入口处的电流幅值与各投入用电设备电流幅值之差的最小值为目 标函数，即s.t.axe{〇, 1} 其中Ilk为用电设备i的k次谐波的电流幅值，I表示用户电力入口端k次谐波 的电流幅值，a;表示设备的投切，a;= 1表示电力设备i投入，a; = 0表示电力设备i关闭， N为用电设备的个数，K表示谐波次数； 3)利用最优化算法求解所建立的目标函数，得到的结果即为负荷分解的结果。 为提高负荷分解精度，根据各用电设备功率信息的叠加性，还建立了优化目标函 数，即： s.t.axe{〇, 1} 其中P为测得的当权功率，Pi为电力设备i工作时的功率。 所述目标函数和优化目标函数均采用PS0算法进行求解，以找到一组使目标函数 和优化目标函数同时达到最佳值的ai，a2，…aN，该结果即为所得电力负荷中各用电设备的 投切情况。 所述在利用PS0算法求解目标函数和优化目标函数的过程中，所选择的适应度函 数为： 参数其中〇1和σ2均为标准差，可根据样本数据库进行设置。 所述各用电设备投切时的电流幅值为： 其中Τ为采样周期，为用电设备i的基波角频率，Ilk为用电设备i工作电流中第 k次谐波幅值。 本专利技术的有益效果是：本专利技术首先采集各用电设备投切时的瞬时电流，通过引入 基函数对其进行分解，以得到各用电设备投切时的电流幅值；以用户电力入口处的电流幅 值与各投入用电设备电流幅值之差的最小值为目标函数；利用最优化算法求解上述目标函 数，所得结果即为电力负荷中各用电设备的投切情况。为了进一步提高符合分解的精度，本 专利技术还建立一个以用户电力入口处的功率值与各投入用电设备功率值之差的最小值为目 标的优化目标函数，采用PS0算法对目标函数和优化目标函数进行求解，以找到一组使目 标函数和优化目标函数同时达到最佳值，该结果即为所得电力负荷中各用电设备的投切情 况。本专利技术能够在线实时得到电力负荷的投切情况，分解方法不仅具有较高的精度和较好 的稳定性，且计算速度快，可应用于电力系统负荷监测、用电分析，负荷节能、负荷预测和负 荷建模等多个
，对全社会节能和电力系统规划及运行都有十分重要的意义。【附图说明】 图l_a是本专利技术实施例中烧水壶处于工作模式时的电流波形图； 图l_b是本专利技术实施例中烧水壶处于工作模式时的谐波波形图； 图2是粒子群算法的流程图； 图3-a是本专利技术实验例中微波炉的电流波形图； 图3-b是本专利技术实验例中微波炉的谐波波形图； 图4-a是本专利技术实验例中电风扇的电流波形图； 图4-b是本专利技术实验例中电风扇的谐波波形图； 图5-a是本专利技术实验例中台式电脑的电流波形图； 图5-b是本专利技术实验例中台式电脑的谐波波形图； 图6-a是本专利技术实验例中烧水壶的电流波形图； 图6-b是本专利技术实验例中烧水壶的谐波波形图； 图7-a是本专利技术实验例中电热器的电流波形图； 图7-b是本专利技术实验例中电热器的谐波波形图； 图8-a是本专利技术实验例中入口处总电流的电流波形图； 图8-b是本专利技术实验例中入口处总电流的谐波波形图； 图9是本专利技术实验例中PS0迭代过程示意图。【具体实施方式】 下面结合附图对本专利技术的【具体实施方式】做进一步的说明。 本专利技术首先采集各用电设备投切时的瞬时电流，通过引入基函数对其进行分解， 以得到各用电设备投切时的电流幅值；以用户电力入口处的电流幅值与各投入用电设备电 流幅值之差的最小值为目标函数；利用最优化算法求解上述目标函数，所得结果即为电力 负荷中各用电设备的投切情况。该方法的具体过程如下 1.采集各用电设备投切时的瞬时电流，引入基函数对其进行分解，以得到各用电 设备投切时的电流幅值。 用电设备投切瞬时电流可表示为 Ia=Ialcos(ωt+Θal) + …+IakC0S(kωt+ΘJ+... (1) 其中ω为基波角频率，131<为工作电流中第k次谐波分量幅值（k一般跟采样频率 有关）；ΘΛ为工作电流中第k次谐波分量的初相角。从式（1)中看出，由于A/D采样频率 的约束，通常只取前K个谐波分量。例如对于烧水壶处于工作模式时，其谐波特性如图1-b 所示。 为了便于分析，假定一个用户家庭有N个设备投切，则可以建立如下方程组 由于谐波分量是信号在以c〇S(kc〇t)，k= 1，2，···，Κ为基函数进行分解，当引入 sin(kωt)基函数再次进行分解，其幅值和相位变可以准确的按如下方式求解得到 Θik=atan( /τΙρ;?η(kωt)dt/ /tI^cos(kωt)dt) (4) 因此，当不同设备投切时，其幅值Ilk是可以叠加的，而相位角不具有叠加特性。 2.以入口处的各个谐波当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种非侵入式电力负荷分解方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)采集各用电设备投切时的瞬时电流，引入基函数对其进行分解，以得到各用电设备投切时的电流幅值；2)以用户电力入口处的电流幅值与各投入用电设备电流幅值之差的最小值为目标函数，即minaid1=Σk=1K||Imk-Σi=1NaiIik||]]>s.t.ai∈{0,1}其中Iik为用电设备i的k次谐波的电流幅值，Imk表示用户电力入口端k次谐波的电流幅值，ai表示设备的投切，ai＝1表示电力设备i投入，ai＝0表示电力设备i关闭，N为用电设备的个数，K表示谐波次数；3)利用最优化算法求解所建立的目标函数，得到的结果即为负荷分解的结果。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张长江，黄明山，刘永光，李如意，方旭，王军，舒志猛，韩林峰，
申请(专利权)人：河南许继仪表有限公司，许继集团有限公司，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：河南;41