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基于深度学习算法的非侵入式工业负荷分解方法 尹利.pdf

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基于深度学习算法的非侵入式工业负荷分解方法 尹利.pdf

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文档介绍

文档介绍:第 41 卷 第 5 期 电工电能新技术 Vol.41,No.5
2022 年 5 月 Advan 状、大小、持续时间和谐波等特征,能够独特地定义
NILM 则只需要根据用户总体用电特征对用户负荷 设备负荷状态转换[9]。文献[10,11]分别通过暂态
进行识别分解,具有简单、经济、可靠和易于扩展的 功率频谱分析和基于滑动窗的双边累积及暂态事件
优点[2],同时非侵入式的分解方法也提高了电力用 自动检测算法捕捉暂态事件特征,从而实现对负荷
户的隐私安全。工业设备用电总量大,其负荷特征 状态的辨识。文献[12]提出了一种基于均值变点
相对较为稳定,对工业用户进行负荷分解能够帮助 模型的识别算法,利用最小二乘法计算目标函数以
电网系统快速准确地掌握工业用户设备状态、制定 确定变点个数。稳态特征则是指设备状态改变时更
收稿日期: 2021-07-21
基金项目: 内蒙古电力( 集团) 有限责任公司项目( WD-ZXZB-2020-WZ0203-1853)
作者简介: 尹 利( 1970-) ,男,内蒙古籍,高级工程师,学士,研究方向为电力系统营销;
袁志昌( 1980-) ,男,江西籍,副教授,博士,研究方向为柔性交直流输配电( 通信作者) 。62 电工电能新技术 第41 卷 第 5 期
水平仍亟待提高,大中小型工业用户尚不能在完成
高频工业负荷采集同时保证数据采集质量。
综上所述,本文针对大工业用户的生产设备提
出一种基于对工业设备差分负荷频谱曲线聚类的方
法,对工业设备负荷进行建模,得到其负荷印记,通
过对负荷差分进行建模能够避免同一运行状态可能
具有多种特征量级的问题,快速傅里叶分解将工业