一种基于电器运行模式的非侵入式家用负荷分解方法技术

本发明专利技术公开了一种基于电器运行模式的非侵入式家用负荷分解方法，包括如下步骤：通过测量不同家用负荷的运行功率，提取家用负荷电器运行模式特征集；截取入户处的一段测量总功率序列段，并从特征集中截取等长的各负荷电器运行模式功率序列段，计算目标总功率序列段；计算测量总功率序列段与目标总功率序列段之间的距离，将该距离最短作为问题目标，构建负荷分解优化问题模型；求解优化问题，得到负荷分解结果；重复步骤2到步骤4，直到将整个测量总功率序列分解。本发明专利技术基于电器运行模式标识各家用负荷，并构建负荷分解优化问题模型，模型简单，大大提高负荷分解准确率，且无需安装额外的测量设备，降低硬件开销。降低硬件开销。降低硬件开销。

【技术实现步骤摘要】
一种基于电器运行模式的非侵入式家用负荷分解方法


[0001]本专利技术属于非侵入式家用负荷监测
，具体涉及一种基于电器运行模式的非侵入式家用负荷分解方法。

技术介绍

[0002]智能用电是智能电网的重要特征，用电负荷细节监测(简称负荷监测)是实现智能用电的首要环节和实现电力系统优化及管理的基础。通过用电负荷细节数据分析可实现需求侧能量管理、节能、故障检测等。与侵入式负荷监测相比，非侵入式负荷监测由于其经济成本低、侵入性低、推广性好，成为解决当前智能用电领域中负荷监测难题的有效解决方法和未来电力负荷监测的重要发展方向。通过分解性能好的非侵入式负荷监测机制可获得电力用户每种电器的电能消耗情况和用电行为等数据信息，这些用电细节信息通过处理可为电力公司提供更精细的负荷样本曲线和不同尺度的负荷时空分布曲线，提高电网负荷模型的精确性、电网运行的安全性、电力规划的科学性和项目建设的经济性；实时了解电器负荷使用状态与能量消耗，还能有效提高电力用户的自主节电节能意识，主动参与电网节能服务或需求响应策略；同时，精细化的负荷监测数据对科研领域的进步、高效设备的研发具有重要作用，可推动能效技术的革新及能源结构的调整，有助于经济、环境和社会的可持续发展。
[0003]现有的大多数非侵入式负荷监测方法基于高频采样的负荷特征，需要专用的硬件测量设备，利用低频采样负荷特征的方法难以识别负荷的启停事件，且模型复杂、负荷分解准确率不高，这在一定程度上限制了非侵入式负荷监测技术的商业推广。为了解决将总的负荷信息分解为单独负荷信息这一关键技术问题，非侵入式负荷监测方法的设计应考虑如何使硬件开销更少、监测效率更高。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种基于电器运行模式的非侵入式家用负荷分解方法，基于电器运行模式标识各家用负荷，并构建负荷分解优化问题模型，模型简单，大大提高负荷分解准确率，且无需安装额外的测量设备，降低硬件开销。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0006]一种基于电器运行模式的非侵入式家用负荷分解方法，该方法包括如下步骤：
[0007]步骤1，通过测量不同家用负荷的运行功率，提取家用负荷电器运行模式特征集；
[0008]步骤2，截取入户处的一段测量总功率序列段，并从特征集中截取等长的各负荷电器运行模式功率序列段，各负荷电器运行模式功率序列段求和得到目标总功率序列段；
[0009]步骤3，计算测量总功率序列段与目标总功率序列段之间的距离，将该距离最短作为问题目标，构建负荷分解优化问题模型；
[0010]步骤4，求解负荷分解优化问题模型的优化问题，得到负荷分解结果；
[0011]步骤5，再次截取下一段测量总功率序列段，重复步骤2到步骤4，直到将整个测量
总功率序列分解。
[0012]可选的，所述步骤1，通过测量不同家用负荷的运行功率，提取家用负荷电器运行模式特征集，具体包括：
[0013]利用智能电表测量不同家用负荷的运行功率，得到各家用负荷运行的监测功率序列；
[0014]从各家用负荷运行的监测功率序列中，提取有代表性的功率运行序列作为各家用负荷的电器运行模式特征，构成特征集如下：
[0015][0016]其中，φ(i)表示家用负荷i的电器运行模式特征序列，H
i
为家用负荷i的电器运行模式特征序列的长度，i＝1,2,
…
N。
[0017]可选的，所述步骤2，截取入户处的一段测量总功率序列段，并从特征集中截取等长的各负荷电器运行模式功率序列段，各负荷电器运行模式功率序列段求和得到推导的总功率序列段，具体包括：
[0018]截取入户处的一段测量总功率序列段P，这里，其中，l
w
为截取的总功率序列的长度，P
i
(i＝1,2,...,l
w
)为序列第i个功率值；
[0019]从特征集中截取与P等长的各负荷电器运行模式功率序列段：
[0020][0021]其中，h
i
表示截取的用电负荷i的特征序列段第一个值在其特征序列中为第h
i
个值；
[0022]将截取的各负荷电器运行模式功率序列段相加得到目标总功率序列段：
[0023]即：
[0024][0025]可选的，所述步骤3，计算测量总功率序列段与目标总功率序列段之间的距离，将该距离最短作为问题目标，构建负荷分解优化问题模型，具体包括：
[0026]计算测量总功率序列段P和目标总功率序列段的距离，如下：
[0027][0028]将测量总功率序列段P和目标总功率序列段的距离最短作为目标，得到目标函数：
[0029][0030]可选的，所述步骤4，求解负荷分解优化问题模型的优化问题，得到负荷分解结果，具体包括：
[0031]步骤4.1，采用遗传算法对目标函数进行求解，优化问题建立为求最优的h
i
使得目标函数的值最小，采用排序进行适应度分配，目标函数值越小，适应度值越高；
[0032]步骤4.2，根据各家用负荷电器运行模式特征序列的长度设计基因编码结构，首先确定h
i
的二进制位数，负荷i的运行序数h
i
取值范围由负荷i电器运行模式特征序列的长度H
i
决定，h
i
的二进制位数为能表示[1，H
i-l
w
+1]的最少二进制位数，然后将各负荷的运行序数h1,h2,...,h
i
,...h
N
进行拼接得到基因编码；
[0033]步骤4.3，经过选择、交叉和变异步骤，当目标函数值收敛，求得各负荷运行序数h1,h2,...,h
i
,...h
N
的最优解，与这些最优解对应的各负荷的特征序列段与实际情况最接近；
[0034]步骤4.4，根据h1,h2,...,h
i
,...h
N
的值从特征集中查询各家用负荷的功率序列段，即为截取的总功率序列段对应的各家用负荷分解值。
[0035]可选的，所述步骤5，再次截取下一段测量总功率序列段，重复步骤2到步骤4，直到将整个测量总功率序列分解，具体为：
[0036]对入户处的测量总功率序列，分段进行分解，循环直至所有的总功率序列分解完成。
[0037]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术提供的基于电器运行模式的非侵入式家用负荷分解方法，提出基础是各居民用电设备在运行期间具有不同的电器运行模式，这些运行模式可以唯一标识用电负荷；本方法可利用当前电网中的智能电表测量运行功率等数据，无须安装额外的测量设备，降低硬件开销；并构建负荷分解优化问题模型进行最优问题求解，模型简单，运算效率高，大大提高负荷分解准确率。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于电器运行模式的非侵入式家用负荷分解方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，通过测量不同家用负荷的运行功率，提取家用负荷电器运行模式特征集；步骤2，截取入户处的一段测量总功率序列段，并从特征集中截取等长的各负荷电器运行模式功率序列段，各负荷电器运行模式功率序列段求和得到目标总功率序列段；步骤3，计算测量总功率序列段与目标总功率序列段之间的距离，将该距离最短作为问题目标，构建负荷分解优化问题模型；步骤4，求解负荷分解优化问题模型的优化问题，得到负荷分解结果；步骤5，再次截取下一段测量总功率序列段，重复步骤2到步骤4，直到将整个测量总功率序列分解。2.根据权利要求1所述的基于电器运行模式的非侵入式家用负荷分解方法，其特征在于，所述步骤1，通过测量不同家用负荷的运行功率，提取家用负荷电器运行模式特征集，具体包括：利用智能电表测量不同家用负荷的运行功率，得到各家用负荷运行的监测功率序列；从各家用负荷运行的监测功率序列中，提取有代表性的功率运行序列作为各家用负荷的电器运行模式特征，构成特征集如下：其中，φ(i)表示家用负荷i的电器运行模式特征序列，H
i
为家用负荷i的电器运行模式特征序列的长度，i＝1,2,
…
N。3.根据权利要求1所述的基于电器运行模式的非侵入式家用负荷分解方法，其特征在于，所述步骤2，截取入户处的一段测量总功率序列段，并从特征集中截取等长的各负荷电器运行模式功率序列段，各负荷电器运行模式功率序列段求和得到推导的总功率序列段，具体包括：截取入户处的一段测量总功率序列段P，这里，其中，l
w
为截取的总功率序列的长度，P
i
(i＝1,2,...,l
w
)为序列第i个功率值；从特征集中截取与P等长的各负荷电器运行模式功率序列段：其中，h
i
表示截取的用电负荷i的特征序列段第一个值在其特征序列中为第h
i
个值；将截取的各负荷电器运行模式功率序列段相加得到目标总功率序列段：得到：
4.根据权利要求3所述的基于电器运...

【专利技术属性】
技术研发人员：王慧娟，袁全波，蒲刚强，黄万方，
申请(专利权)人：北华航天工业学院，
类型：发明
国别省市：