基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法

郇嘉嘉，汪超群，洪海峰，隋 宇，余梦泽，潘险险

(1. 广东电网有限责任公司电网规划研究中心，广州 510080； 2. 浙江大学电气工程学院，杭州 310007)

非侵入式负荷监测(non-intrusive load moni-toring，NILM)是一种在不侵入用户内部的情况下，通过安装于总关口的用能分析设备实现用户用电行为自动感知的方法[1-3]。NILM一般用于能效监测、故障诊断以及需求响应等领域[4]，其提供的用电信息对于用户了解自身能耗构成、引导其调整用能方式，进而实现节能降损具有重要价值[5]。相较于侵入式负荷监测，NILM无需深入用户内部为每台电器设备配置分析工具，具有经济性好、灵活性高以及维护简单等优点[6]。因此，近年来中外研究机构和团队对NILM进行了深入探索，并取得了大量研究成果[7-8]。

目前，NILM的主要做法是通过事先提取和学习各类电器设备电压或电流信号中所蕴含的基本特征来进行用能识别。常用的电气特征包括数值特征和图像特征[9]两类。其中数值特征分为有功、无功、谐波和电流，图像特征则主要指电压-电流(V-I)轨迹及对应网格化后的图像[10]。文献[11]将电器稳态运行时的电流作为负荷特征，建立了负荷总电流与各电器电流关系的数学模型，并采用差分进化算法求得各电器开启系数，成功实现了居民用户的负荷分解。文献[12]通过对各类电器设备的功率数据进行聚类分析，提出了以聚类中心为功率特征的负荷识别方法。但是该方法对于功率相近的设备难以做到有效区分。文献[13]基于离散傅里叶变换提取了电流的奇次谐波特征，并从识别精度、训练时间、抗噪性能等方面对比了4种负荷分类模型。……