摘要：介紹了非侵入式用電行為感知技術(shù)框架，對(duì)非侵入式用電負(fù)荷的采集處理與算法進(jìn)行了研究，闡述了非侵入式用電行為感知技術(shù)的應(yīng)用情況。

　　關(guān)鍵詞：非侵入式用電;行為感知;負(fù)荷監(jiān)測(cè)

　　0 引言

　　現(xiàn)階段我國(guó)負(fù)荷監(jiān)測(cè)工作在電力系統(tǒng)中的作用越來(lái)越重要。傳統(tǒng)的負(fù)荷監(jiān)測(cè)方法中，負(fù)荷配電的輸出端以及傳感器設(shè)備的監(jiān)測(cè)、侵入式監(jiān)測(cè)、負(fù)荷維護(hù)及設(shè)備安裝等都需要投入大量的金錢(qián)與時(shí)間，且硬件維護(hù)的成本較高。因此，非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)方式(NILM)的應(yīng)用與研究，通過(guò)在電力入口處安裝監(jiān)測(cè)設(shè)備，保證對(duì)入口處電壓、電流等數(shù)據(jù)信息的分解與采集，進(jìn)而獲取電力系統(tǒng)內(nèi)單個(gè)負(fù)荷的類(lèi)別與運(yùn)行狀況。

　　用電行為感知技術(shù)是一種通過(guò)對(duì)電力用戶(hù)負(fù)荷入口處的電壓、電流等信息進(jìn)行測(cè)量、計(jì)算、分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)所屬環(huán)境內(nèi)部主要用電設(shè)備各自的電能消耗進(jìn)行分類(lèi)統(tǒng)計(jì)的一種全新的負(fù)荷監(jiān)測(cè)與計(jì)量技術(shù)。供電公司利用用電行為感知技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)全時(shí)段、精細(xì)化的用戶(hù)用電行為感知以及用電電器工況監(jiān)測(cè)，支持節(jié)能設(shè)備改造和優(yōu)化、錯(cuò)峰用電等業(yè)務(wù)的開(kāi)展，提升供電公司精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)能力。用電行為感知技術(shù)目前大致可分為入戶(hù)式用電行為感知技術(shù)和非入戶(hù)式用電行為感知技術(shù)。其中，非入戶(hù)式用電行為感知技術(shù)與載波通信研究密切相關(guān)，屬于用電信息采集深化應(yīng)用研究的一個(gè)重要方向，其內(nèi)容就是基于多負(fù)荷工作條件，實(shí)現(xiàn)對(duì)負(fù)荷運(yùn)行情況、類(lèi)型、數(shù)量的管理與監(jiān)測(cè)，如何從監(jiān)測(cè)到的疊加信息中分離出各種負(fù)荷信息是非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)的主要難點(diǎn)。

　　1 非侵入式用電行為感知技術(shù)框架

　　非侵入式用電行為感知技術(shù)是指無(wú)需進(jìn)行傳感器的安裝，只需在電表端安裝具有用電行為感知監(jiān)測(cè)功能的電能表或終端，通過(guò)相應(yīng)的軟件算法即可實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)用電行為的智能感知，主要借助電能表、終端等設(shè)備，通過(guò)數(shù)據(jù)采集與處理、投切事件檢測(cè)、負(fù)荷特征提取、負(fù)荷識(shí)別4個(gè)步驟，對(duì)用戶(hù)各類(lèi)負(fù)荷情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析。其原理框架如圖1所示。

　　(1)數(shù)據(jù)采集與處理。基于傳感器采集終端負(fù)荷信號(hào)，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)降噪以及各類(lèi)電器信息數(shù)據(jù)的處理與標(biāo)準(zhǔn)化控制。該操作誤差一方面是由于采集測(cè)量裝置本身具有不確定性，在不同的采集裝置處理中，不同使用時(shí)間，采集同一個(gè)用電設(shè)備的測(cè)量結(jié)果有所不同;另一方面是由于數(shù)據(jù)傳輸、壓縮等造成數(shù)據(jù)混亂、丟失等。

　　(2)投切事件檢測(cè)。對(duì)于電器的檢測(cè)，可以針對(duì)實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中的投切情況以及運(yùn)轉(zhuǎn)變化情況進(jìn)行處理，主要是根據(jù)負(fù)荷特征的變化來(lái)判斷是否有用電設(shè)備投切，在電器的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)出現(xiàn)變化時(shí)，可以看作是新的電器投切變化。

　　(3)負(fù)荷特征提取。負(fù)荷投切事件的檢測(cè)是基于對(duì)負(fù)荷特征的有效提取，而該步驟的重難點(diǎn)就是如何實(shí)現(xiàn)對(duì)負(fù)荷特征的合適選擇與提取。

　　(4)負(fù)荷識(shí)別。根據(jù)家庭用電負(fù)荷監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，如電壓、電流信號(hào)，通過(guò)對(duì)信號(hào)中特征參數(shù)或電氣特性分析，可以識(shí)別出負(fù)荷種類(lèi)，用戶(hù)能夠恰當(dāng)安排不同負(fù)荷處于不同運(yùn)行時(shí)間，降低電能損耗等。

　　2 非侵入式用電負(fù)荷采集處理與算法研究

　　2.1 非侵入式用電負(fù)荷采集處理

　　常見(jiàn)的家庭負(fù)荷可分為3類(lèi)：(1)有少量諧波的阻性負(fù)荷，如電飯煲、電暖爐等，具有平緩的暫態(tài)過(guò)程;(2)諧波含量較高的容性負(fù)荷，如液晶電視和筆記本電腦等，投切中沖擊電流明顯;(3)有較高諧波的感性負(fù)荷，如熒光燈、洗衣機(jī)和空調(diào)等。3種類(lèi)型的負(fù)荷供電都是由同一條線路完成，在住宅配電線路進(jìn)線處安裝數(shù)據(jù)采集裝置就能實(shí)現(xiàn)用電監(jiān)測(cè)。數(shù)據(jù)采集過(guò)程中因?yàn)殡娏骰ジ衅鞯拇嬖冢瑫?huì)出現(xiàn)高斯白噪聲，需要采取相關(guān)措施進(jìn)行去噪處理，使用較多的方法是小波去噪處理，可選取小波閾值來(lái)進(jìn)行去噪，其主要過(guò)程如下：

　　式中：σ=MAD/0.674 5，MAD為首層小波分解系數(shù)絕對(duì)值的中間值，0.674 5為高斯噪聲標(biāo)準(zhǔn)方差的調(diào)整系數(shù);N為信號(hào)的尺寸或長(zhǎng)度。

　　對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行非線性閾值處理，為保持信號(hào)的整體形狀不變，保留所有的低頻變換系數(shù)對(duì)小波系數(shù)差值盡可能小，采用硬閾值和軟閾值方法進(jìn)行處理。

　　小波閾值的性能受到其選取與估計(jì)兩個(gè)因素影響，一個(gè)是閾值的選取，另一個(gè)是對(duì)閾值的具體估計(jì)。如果閾值太小，降噪后的信號(hào)仍然含有噪聲，相反如果閾值太大，去噪過(guò)程中會(huì)濾除原數(shù)據(jù)信號(hào)中重要的信號(hào)特征，造成偏差。

　　2.2 非侵入式用電負(fù)荷算法研究

　　現(xiàn)階段負(fù)荷識(shí)別的主要算法包含基于負(fù)荷穩(wěn)態(tài)值以及負(fù)荷暫態(tài)特征參數(shù)的兩個(gè)重要算法，基于穩(wěn)態(tài)值的計(jì)算方式是符合辨識(shí)參數(shù)的計(jì)算而實(shí)現(xiàn)的信息數(shù)據(jù)計(jì)算，通過(guò)穩(wěn)態(tài)值可以實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備信息頻率以及計(jì)算能力的采集，進(jìn)而保證計(jì)算機(jī)計(jì)算速度與計(jì)算處理能力的提高，增強(qiáng)其辨識(shí)度與準(zhǔn)確率，在不同負(fù)荷狀態(tài)下實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣特性、參數(shù)情況、工作狀態(tài)的分析。而在家庭中，用電入口的功率有無(wú)是信號(hào)變化的主要原因。在負(fù)荷的開(kāi)關(guān)過(guò)程中，電流會(huì)出現(xiàn)瞬態(tài)與暫態(tài)的變化，然后基于穩(wěn)態(tài)參數(shù)的測(cè)量過(guò)程，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同穩(wěn)態(tài)條件下參數(shù)的測(cè)量與設(shè)計(jì)，獲取不同穩(wěn)態(tài)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)負(fù)荷的識(shí)別與計(jì)算。這種方法的重點(diǎn)就是針對(duì)不同負(fù)荷情況進(jìn)行對(duì)暫態(tài)特性的不同類(lèi)型選擇。

　　通過(guò)負(fù)荷分解算法中單層與多層兩種不同的架構(gòu)方式，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同量以及不同維度特征的辨識(shí)與計(jì)算。針對(duì)計(jì)算量較大且難以實(shí)現(xiàn)快速分解的情況，應(yīng)當(dāng)采用單層分類(lèi)算法，針對(duì)相似性較高且結(jié)構(gòu)更加細(xì)致的分解情況時(shí)，應(yīng)當(dāng)采用多層分解算法。然而，在對(duì)每層的特征與樣本進(jìn)行分類(lèi)選擇時(shí)，應(yīng)當(dāng)從計(jì)算量以及設(shè)計(jì)難度角度進(jìn)行分析，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)有效分類(lèi)，大幅度降低設(shè)計(jì)難度、計(jì)算量。

　　3 非侵入式用電行為感知技術(shù)應(yīng)用

　　借助非入戶(hù)式監(jiān)測(cè)終端，通過(guò)模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)算法分析，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)識(shí)別各類(lèi)負(fù)荷用電數(shù)據(jù)、運(yùn)行工況，當(dāng)發(fā)現(xiàn)用電異常時(shí)，主動(dòng)向主站發(fā)送報(bào)警信號(hào)，可以有效保護(hù)用戶(hù)用電安全。同時(shí)，利用非侵入式用電行為感知技術(shù)，增強(qiáng)物業(yè)對(duì)各場(chǎng)館設(shè)備負(fù)荷的了解，從而合理安排用電設(shè)備的使用時(shí)間或甩負(fù)荷的方式，調(diào)節(jié)谷峰差，降低網(wǎng)損，達(dá)到節(jié)能減耗的目的。

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