基于非侵入式负荷检测与分解的电力数据挖掘
《基于域适应的非侵入式负荷识别方法研究》
《基于域适应的非侵入式负荷识别方法研究》篇一一、引言随着智能电网的快速发展，非侵入式负荷识别（NILS）技术在电力需求侧管理中显得愈发重要。
这种技术可以通过对电力信号的实时监测与分析，识别出用户的电力负荷情况，进而优化能源利用、减少浪费并提升系统运行效率。
然而，在应用非侵入式负荷识别方法时，面临着不同地域、不同时间以及不同设备之间的差异性问题，这给负荷识别的准确性带来了挑战。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于域适应的非侵入式负荷识别方法。
二、相关研究综述在过去的研究中，非侵入式负荷识别主要依赖于机器学习算法对电力信号进行分类和识别。
然而，由于不同地域、设备以及使用习惯等因素导致的“域漂移”问题，使得算法在不同环境下识别效果不佳。
近年来，域适应技术逐渐被引入到非侵入式负荷识别中，通过寻找源域和目标域之间的共享知识，提高算法在不同环境下的泛化能力。
三、基于域适应的非侵入式负荷识别方法（一）方法概述本文提出的基于域适应的非侵入式负荷识别方法，主要包含三个步骤：首先，通过收集不同地域、不同时间以及不同设备的电力数据，构建源域和目标域数据集；其次，利用深度学习技术，提取电力信号中的特征信息；最后，通过域适应算法，将源域知识迁移到目标域，提高目标域下负荷识别的准确性。
（二）特征提取在特征提取阶段，我们采用深度学习中的卷积神经网络（CNN）技术，对电力信号进行特征提取。
通过训练模型，使模型能够自动学习到电力信号中的有用信息，如负荷类型、功率等。
这些特征信息将被用于后续的负荷识别。
（三）域适应算法在域适应阶段，我们采用基于对抗性学习的域适应算法。
该算法通过在源域和目标域之间寻找共享的知识表示空间，使得模型在源域上学习的知识能够有效地迁移到目标域上。
具体而言，我们使用生成对抗网络（GAN）技术，使得模型能够在保持原有分类性能的同时，更好地适应目标域的分布。
四、实验与结果分析为了验证本文提出的基于域适应的非侵入式负荷识别方法的有效性，我们在多个地域、不同设备和不同时间下的电力数据集上进行实验。
一种基于EDDL_的非侵入式负荷检测模型
第 21 卷 第 11 期2023 年 11 月Vol.21，No.11Nov.，2023太赫兹科学与电子信息学报Journal of Terahertz Science and Electronic Information Technology一种基于EDDL的非侵入式负荷检测模型李晨，夏立典，章超，叶杨锋(浙江华云信息科技有限公司，浙江杭州310030)摘要：针对目前非侵入式负荷检测时存在检测精确度低的问题，提出一种基于事件驱动-深度学习(EDDL)的负荷检测模型。
通过零交叉检测电流数据，基于事件驱动机制从大量数据中发现关键事件；将包含关键事件的电流序列转换至图像空间，并代入基于深度学习的负荷检测模型，从而实现端对端的非侵入式负荷检测。
实验结果表明，与多分类支持向量机(MSVM)、前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)模型相比，所提EDDL模型综合性能更优，检测准确率和精确度分别为94.67%和91.76%。
仿真结果验证了所提模型可基于事件驱动机制挖掘电流数据，并基于深度学习模型有效提取电流数据特征，从而实现高精确度的非侵入式电力负荷检测。
该模型对非侵入式电力负荷检测研究具有一定借鉴作用。
关键词：电力系统；非侵入式；负荷检测；深度学习；事件驱动中图分类号：TP393 文献标志码：A doi：10.11805/TKYDA2023184A non-intrusive load detection model based on EDDLLI Chen，XIA Lidian，ZHANG Chao，YE Yangfeng(Zhejiang Huayun Information Technology Co.，LTD.，Hangzhou Zhejiang 310030，China)AbstractAbstract：：A load detection model based on Event Driven and Deep Learning(EDDL) is proposed to address the issue of low detection accuracy in current non-invasive load detection. The current data isdetected through zero crossing, and the key events are discovered from a large amount of data based onevent driven mechanisms. The end-to-end non-invasive load detection is achieved by converting thecurrent sequence containing key events into image space and incorporating it into a deep learning basedload detection model. The experimental results show that compared with the Multi-class Support VectorMachine(MSVM), Feedforward Neural Network(FNN), Convolution Neural Network(CNN), and Long ShortTerm Memory (LSTM) models, the proposed EDDL model has better overall performance, with detectionaccuracy and accuracy of 94.67%and 91.76%, respectively. The simulation results verify that theproposed model can mine current data based on event driven mechanisms and effectively extract currentdata features based on deep learning models, thus achieving high-precision non-invasive power loaddetection. This model has certain reference value for the research of non-invasive power load detection.KeywordsKeywords：：power system；non-intrusive；load detection；deep learning；event driven 由于智能电力需求响应[1-2]的深入发展，以及日益增强的节能意识，电力系统的负荷监测已成为减少电网损耗和减少谷峰差的有力途径。
非侵入式电力负荷分解与监测的开题报告
非侵入式电力负荷分解与监测的开题报告一、研究背景及意义：在中国，随着经济的快速发展，能源消耗量呈现快速增加的趋势，电力消耗量更是占到能源消耗总量的三分之一以上。
在这种情况下，为了提高能源的利用效率，实现节能减排，电力负荷分解和监测成为了一项重要任务。
传统的电力负荷分解和监测方法一般都需要在各设备上安装传感器，而非侵入式负荷分解和监测方法则不需要对电网系统进行实质性的改造和安装，仅仅需要对电网数据进行监测就可实现大规模的负荷分解和监测，因此一直备受重视。
二、研究内容及方案：本次研究旨在设计一种基于机器学习算法的非侵入式电力负荷分解与监测系统。
具体实现方法如下：1、数据采集：采集电力系统各节点的电能表读数，并利用无线传感器等技术实现数据无线采集；2、数据预处理：对采集到的数据进行噪声滤波、数据补偿等处理，消除数据中的干扰因素，提高数据的准确性和可靠性；3、模型训练：利用机器学习算法，如神经网络、回归分析等，在处理好的数据上进行模型训练，建立电力负荷分解和监测的预测模型；4、模型调参：对训练好的模型进行调参，提高模型的准确率和稳定性；5、实时监测：将训练好的模型应用到实际的电力系统中，实时监测系统的各项参数，为提高能源利用效率提供技术支持。
三、研究预期目标：本次研究旨在设计一种高效、准确、稳定的非侵入式电力负荷分解与监测系统，实现电网数据的大规模分解和监测，为实现节能减排提供技术支持。
预期达成的研究目标有：1、高效准确：利用机器学习算法处理电网数据，实现电力负荷分解和监测，准确率高，效率快；2、稳定可靠：对训练好的模型进行调参，提高模型的稳定性，实现长期稳定的电力负荷分解和监测；3、通用性强：该系统在不需要重新安装传感器的情况下，可以监测任何规模的电力系统，具有通用性强的特点。
非侵入式电力负荷监测技术的研究与优化
非侵入式电力负荷监测技术的研究与优化在现代社会中，电力负荷监测是能源管理的重要环节之一。
随着电力系统规模的不断扩大和电气设备的日益智能化，传统的侵入式电力负荷监测技术面临诸多挑战。
为了确保电力系统的稳定运行和高效能源利用，非侵入式电力负荷监测技术成为了新的研究热点。
本文将重点探讨非侵入式电力负荷监测技术的研究与优化。
非侵入式电力负荷监测技术是指在不改变原有电力系统和设备的工作状态下，通过对电流、电压和功率等参数的监测，实时获取其负荷信息。
与传统的侵入式监测技术相比，非侵入式技术不需要在电路中添加额外的传感器或测量设备，因此具有无需停机、安装简便、成本低廉等优点。
一种常见的非侵入式电力负荷监测技术是基于电流传感器的监测方法。
该方法利用电流传感器将电流信号转换为电压信号，并通过滤波和放大等处理得到负荷信息。
这种方法不需要切断电路，只需将电流传感器夹在电力线上即可实现负荷监测。
然而，由于电流传感器的精度和灵敏度限制，该方法在高频噪声等环境下的准确性仍然受到一定的影响。
为了提高非侵入式电力负荷监测技术的准确性和可靠性，研究人员提出了一系列优化方法。
首先，可以通过对电力系统的建模和仿真，优化传感器的位置和数量，以提高信号的采集精度和负荷信息的可靠性。
其次，采用先进的信号处理算法，如小波变换、模糊逻辑等，对监测信号进行滤波、去噪和特征提取，提高负荷信息的准确性和稳定性。
同时，结合机器学习和人工智能等技术，可以实现对负荷特征的自动提取和负荷预测，为电力系统的优化调度提供参考。
非侵入式电力负荷监测技术的研究还涉及到数据的传输和存储。
由于负荷监测数据的实时性要求较高，传统的有线传输方式存在信号衰减和干扰等问题，因此研究人员提出了基于无线传感网络和物联网的数据传输方案。
同时，为了保证大量数据的高效存储和管理，云计算和大数据技术被引入到非侵入式电力负荷监测系统中，实现数据的远程存储和分析，为能源管理决策提供支持。
非侵入式电力负荷监测技术的研究还需要考虑到隐私和安全等问题。
《基于域适应的非侵入式负荷识别方法研究》
《基于域适应的非侵入式负荷识别方法研究》一、引言随着智能化电网的快速发展，非侵入式负荷监测（NILM）技术已成为电力需求侧管理的重要手段。
该技术能够实现对家庭或工业用电设备的实时监测与识别，从而为电力系统的优化运行提供重要支持。
然而，由于不同地区、不同时间段的用电环境和用电设备存在差异，导致负荷识别的准确率受到一定影响。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于域适应的非侵入式负荷识别方法，以提高负荷识别的准确性和稳定性。
二、研究背景与意义非侵入式负荷监测技术通过分析电力负荷数据，实现对用电设备的识别与监测。
然而，由于用电环境和用电设备的差异，导致不同地区的电力负荷数据存在较大差异，即存在“域偏移”问题。
这一问题使得传统的负荷识别方法在跨域应用时准确率下降。
因此，研究基于域适应的非侵入式负荷识别方法，对于提高负荷识别的准确性和稳定性具有重要意义。
三、基于域适应的非侵入式负荷识别方法本文提出的基于域适应的非侵入式负荷识别方法主要包括以下步骤：1. 数据预处理：对收集到的电力负荷数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等操作，为后续的域适应和负荷识别提供数据支持。
2. 域适应：利用域适应技术，将源域（如一个地区的电力负荷数据）和目标域（如另一个地区的电力负荷数据）进行对齐，减小域偏移对负荷识别的影响。
3. 负荷识别：采用机器学习或深度学习算法，对经过域适应处理的电力负荷数据进行训练和识别，实现对用电设备的准确监测与识别。
4. 评估与优化：对识别结果进行评估，根据评估结果对模型进行优化，提高负荷识别的准确性和稳定性。
四、实验与分析为了验证本文提出的基于域适应的非侵入式负荷识别方法的有效性，我们进行了以下实验：1. 数据集：采用不同地区、不同时间段的电力负荷数据作为实验数据集。
2. 实验方法：将本文提出的基于域适应的负荷识别方法与传统的负荷识别方法进行对比，分析两种方法的识别准确率和稳定性。
3. 实验结果：实验结果表明，本文提出的基于域适应的非侵入式负荷识别方法在跨域应用时具有较高的准确性和稳定性。
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1 基于非侵入式负荷检测与分解的电力数据挖掘 摘要：能源的合理利用对缓解我国所面临的能源短缺以及减少碳排放具有十分重大的意义。智能用电是坚强智能电网的重要环节之一，是互动服务体系的核心。本文旨在研究构建非侵入式负荷分解与辨识的数学模型和计算方法为前提的适用优化模型，通过对数据的深入挖掘，得出准确高效的辨识决策方法，以及相应用电设备的实时用电量。 首先，根据非侵入式负荷监测系统的工作原理，提取电流稳态特征和稳态电流的谐波含有率，从宏观上分为两大类用电器来计算一系列指标参数，如峰值、均值、均方根等，对负荷类别进行区分。大功率设备在启停切换时功率差异较为明显，而低功率设备的功率变化较为接近，其设备启停在高频采样中较为直观。当多种设备发生功率混叠时，低功率设备的识别则具有一定难度，可以通过增加负荷特征提高识别准确度。即引入一个以正态分布形式的隶属度函数，从而赋值给解权重w，通过度量辨识算法得到的结果与当前用电设备投切状态的逼近程度，从而得到用电设备的投切状态。最后依次求出各用电设备每秒的实时用电量。 然后，本文根据用电器在启动时会产生一定特征的负荷信号，采用MATLAB自带的神经网络工具箱，通过专门的模式识别神经网络模型Patternnet,训练算法采用量化共轭梯度法trainscg实现了一种基于神经网络的模式识别方法。该算法可以实时监测家用电器的运行及用电情况。最终挂式空调的识别率为82.57%，九阳热水壶的识别率为87.69%，其余用电器的识别率均≤10%，故确认设备1为YD3九阳热水壶，设备2为YD9挂式空调。最后依次求出每个用电设备的实时用电量。 其次，本文将附件3中3个设备组中的4种有限多状态设备(YD1、YD2、YD7、YD8 )和3种启/停二状态设备(YD3、YD5、YD6)的稳态时的有功功率划分为若干个聚类点，实现将设备的负荷离散化处理得到有限个状态的目的，提高后续负荷分解计算的可操作度和结果精度。根据观察分析确定样本设备的功率区段代表值，据此得到样本设备到稳态的有功功率变化量。最后通过MATLAB在对样本设备功率情况聚类分区后，以各功率聚类中心作为该工作段功率特征，通过遗传优化求解负荷识别模型求出设备组4—6的用电设备操作记录以及每个用电设备的实时用电量。 最后，在负荷数据分析与特征提取的研究基础上，建立遗传算法多特征优化的目标函数模型，通过遗传迭代实现不同电器状态变化的精确分解与识别。首先要对种群个体进行基因编码。因为在实际生活中存在一定噪声的情况下，功率较为接近的低功率负荷更加难以识别。为解决该问题，引入活性电流谐波特征值，从而增加识别算法的准确性和抗干扰能力。故对单功率目标寻优函数模型进行优化，在进行多目标函数寻优之前，对不同特征值进行去量纲处理。综上所述，本文提出的多特征优化目标函数对功率、谐波采样值及其相应特征向量进行归一化处理：当λ=0时，目标函数表示使用功率特征的单目标寻优；λ=1时，表示使用谐波特征的单目标寻优。通过多特征遗传目标函数优化模型，识别出附件四中的用电设备以及每个用电设备的实时用电量。
关键词： 非侵入式负荷监测 BP人工神经网络 聚类分析 遗传算法 2
Power Data Mining Based on Non-intrusive Load Detection and Decomposition
Abstract: This paper aims to study the mathematical model and calculation method for non-invasive load decomposition and identification. The optimized model is based on the premise of data mining, and an accurate and efficient identification and decision method is derived the amount. Firstly, according to the working principle of the non-intrusive load monitoring system, the steady-state characteristics of the current and the harmonic content of the steady-state current are extracted, and are divided into two major categories of electrical appliances to calculate a series of index parameters to distinguish the load category. The power difference of the high-power equipment during the start-stop switching is obvious, while the power change of the low-power equipment is relatively close. It is more intuitive to start and stop the equipment in high-frequency sampling. When multiple devices have power aliasing, the identification of low-power devices is difficult, and the identification accuracy can be improved by increasing the load characteristics. That is, introducing a membership function in the form of a normal distribution, which is assigned to the solution weight w, through the measurement of the results obtained by the algorithm and the approximation of the current state of the power equipment switching, so as to obtain the switching state of the electrical equipment. Then, according to the load signal which will produce certain characteristics when starting the appliance, this paper uses the neural network toolbox which comes from MATLAB, through the special pattern recognition neural network model Patternnet, and the training algorithm uses the quantitative conjugate gradient method trainingscg to realize a kind of Neural network based pattern recognition method. Secondly, this paper presents the steady-state real power of four limited multi-state devices and three kinds of start/stop two-state devices in the three device groups in Appendix 3. The power is divided into several clustering points to achieve the purpose of obtaining a finite number of states by discretizing the load of the equipment, thereby improving the operation degree and the result accuracy of the subsequent load decomposition calculation. According to the observation analysis, the power section representative value of the sample device is determined, and the active power change amount from the sample device to the steady state is obtained accordingly. Finally, after partitioning the power of the sample device by MATLAB. Finally, based on the study of load data analysis and feature extraction, a multi-feature optimization objective function model of genetic algorithm is established. Through genetic iteration, the accurate decomposition and recognition of different electrical state changes are achieved. The first step is to genetically encode individual individuals. Because there is a certain amount of noise in real life, it is more difficult to identify low power loads with relatively close power. In order to solve this problem, active current harmonic characteristic values are introduced to increase the accuracy and anti-jamming capability of the recognition algorithm. Therefore, the single-power target optimization function model is optimized. Before the multi-objective function is optimized, the different eigenvalues are subjected to dimensioning. In summary, the multi-feature optimization objective function proposed in this paper normalizes the power and harmonic sampling values and their corresponding eigenvectors.