基于遗传优化的非侵入式居民负荷辨识算法

摘要：

负荷在线监测能够为电网及用户提供即时的用电信息,是支撑能效管理和负荷预测工作的有效手段.传统监测方法采用侵入式设计,难以大范围推广应用,因此非侵入式负荷监测方法(NILM)具有重要研究意义.负荷辨识是非侵入式负荷监测的关键,以典型居民负荷的特性分析为基础,提出了一种基于遗传优化的非侵入式居民负荷辨识算法.该算法基于负荷设备的负荷特性,包括有功功率和电流有效值,利用三种不同的编码方法构造判断负荷运行状态的适应度函数,通过遗传算法寻优,最终确定居民负荷的工作状态,并通过实测数据进行验证.实验结果表明,该算法能够实现居民用户负荷状态的有效辨识,且算法收敛速度较快,准确度高.

关键词：非侵入式、负荷监测、居民负荷、负荷辨识、遗传算法

所属期刊栏目：54

分类号：TM714(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家重点研发计划资助项目课题2016YFB0901104;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目2016MS13

在线出版日期：2017-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：11-17