基于非侵入式用电数据分解的自适应特征库构建与负荷辨识

非侵入负荷监测是实现需求侧测量与能效优化的有效途径。文中提出了一种高频采集模式下的非侵入式负荷在线监测方法,使整个监测过程自动化、实时化。首先,根据负荷电流的可加性原理建立了负荷分离模型,得到独立负荷波形;并结合负荷的操作特性,无需预实验获取先验数据。然后,通过贝叶斯分类模型实现负荷种类判断,从而在运行过程中为每个独立用户构建动态的负荷特征库。最后,基于库中数据,通过构建寻优模型实现负荷辨识,从而持续、实时获取负荷用电状态,并通过实际采集的用电数据验证了方法的有效性。该研究可自适应地为独立用户构建负荷特征库,改善了提前建库不具有普适性的问题,同时,基于特征库的快速寻优保证了辨识的有效性与准确性。