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基于粒子群算法搜索的非侵入式电力负荷分解方法
被引量：
37
1
作者
李如意
黄明山
+2 位作者
周东国
周洪
胡文山
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2016年第8期30-36,共7页
非侵入式电力负荷分解是根据入口处电流、电压信号进行用电负荷辨识的一种方法。然而,由于电流、电压波动等因素干扰,单一特征所得到的分解结果通常会与实际用电设备投切结果不一致。为了可靠地提升在线非侵入式电力负荷分解能力,构建...
非侵入式电力负荷分解是根据入口处电流、电压信号进行用电负荷辨识的一种方法。然而,由于电流、电压波动等因素干扰,单一特征所得到的分解结果通常会与实际用电设备投切结果不一致。为了可靠地提升在线非侵入式电力负荷分解能力,构建了基于谐波的电流特征表达并结合功率两个特征作为设备投切状态辨识的目标函数。同时,引入了正态分布的度量函数,将其融合并作为粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的适应度函数,以此寻找最佳的电力负荷分解结果。最终,通过实验室开发的非侵入式负荷分解装置进行实验。实验结果表明所述方法能获得更好的在线电力负荷分解能力。
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关键词
非侵入式
电力负荷分解
粒子群算法
适应度函数
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职称材料
基于二维离散模糊数的非侵入式负荷辨识方法
被引量：
5
2
作者
康文韬
林小红
+3 位作者
史帅彬
周东国
胡文山
邓其军
《电测与仪表》
北大核心
2019年第16期13-18,共6页
针对非侵入式负荷辨识中硬性聚类方法易受到电压、电流等干扰因素的影响,提出一种基于离散模糊数的负荷辨识方法。该方法以有功P和无功Q这两种典型的负荷标签特征为出发点,以离散模糊数中有限链路为评价等级基础,构建了基于概率统计的...
针对非侵入式负荷辨识中硬性聚类方法易受到电压、电流等干扰因素的影响,提出一种基于离散模糊数的负荷辨识方法。该方法以有功P和无功Q这两种典型的负荷标签特征为出发点,以离散模糊数中有限链路为评价等级基础,构建了基于概率统计的评价方法,通过将用电设备的相似特征转换为离散模糊数矩阵,并结合矩阵质心和评判标准的比例形成最终评价值,进而实现负荷的辨识。相比于硬性聚类方法,该方法不单独依赖于P-Q维负荷特征的标准测量值,在应用中利用模糊评估之后的负荷对象特征的评价值得出辨识结果。最后通过实验证明了该方法所得到的结果与实际的负荷投切结果一致,具有一定的抗干扰能力。
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关键词
非侵入式
电力负荷分解
P-Q维特征
二维离散模糊数
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职称材料
基于用户用电行为和粒子群算法的非侵入式负荷识别方法
被引量：
10
3
作者
丁屹峰
杨烁
+4 位作者
赵乐
焦然
马龙飞
许仪勋
王洪安
《电力科学与技术学报》
CAS
北大核心
2018年第4期66-72,共7页
居民用电行为是影响负荷识别的重要因素之一,通过研究居民用电行为,结合粒子群算法,提出一种负荷识别方法。以负荷的有功功率和电流谐波作为负荷特征,引入正态分布的度量函数将2种负荷特征相结合作为目标函数,即粒子群算法的适应度函数...
居民用电行为是影响负荷识别的重要因素之一,通过研究居民用电行为,结合粒子群算法,提出一种负荷识别方法。以负荷的有功功率和电流谐波作为负荷特征,引入正态分布的度量函数将2种负荷特征相结合作为目标函数,即粒子群算法的适应度函数。通过粒子群算法得到局部最优与次优的状态组合和适应度值,并将适应度值与居民用电行为相结合,得到最优电力负荷分解结果。基于REDD数据的实例仿真结果表明,居民用电行为与粒子群寻优算法相结合可以提高电力负荷分解的准确度。
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关键词
居民用电行为
电力负荷分解
粒子群算法
适应度函数
有功功率
电流谐波
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职称材料
题名
基于粒子群算法搜索的非侵入式电力负荷分解方法
被引量：
37
1
作者
李如意
黄明山
周东国
周洪
胡文山
机构
河南许继仪表有限公司
武汉大学动力与机械学院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2016年第8期30-36,共7页
文摘
非侵入式电力负荷分解是根据入口处电流、电压信号进行用电负荷辨识的一种方法。然而,由于电流、电压波动等因素干扰,单一特征所得到的分解结果通常会与实际用电设备投切结果不一致。为了可靠地提升在线非侵入式电力负荷分解能力,构建了基于谐波的电流特征表达并结合功率两个特征作为设备投切状态辨识的目标函数。同时,引入了正态分布的度量函数,将其融合并作为粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的适应度函数,以此寻找最佳的电力负荷分解结果。最终,通过实验室开发的非侵入式负荷分解装置进行实验。实验结果表明所述方法能获得更好的在线电力负荷分解能力。
关键词
非侵入式
电力负荷分解
粒子群算法
适应度函数
Keywords
non-intrusive
load disaggregation
particle swarm algorithm
fitness function
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于二维离散模糊数的非侵入式负荷辨识方法
被引量：
5
2
作者
康文韬
林小红
史帅彬
周东国
胡文山
邓其军
机构
深圳供电局有限公司
武汉大学动力与机械学院
出处
《电测与仪表》
北大核心
2019年第16期13-18,共6页
文摘
针对非侵入式负荷辨识中硬性聚类方法易受到电压、电流等干扰因素的影响,提出一种基于离散模糊数的负荷辨识方法。该方法以有功P和无功Q这两种典型的负荷标签特征为出发点,以离散模糊数中有限链路为评价等级基础,构建了基于概率统计的评价方法,通过将用电设备的相似特征转换为离散模糊数矩阵,并结合矩阵质心和评判标准的比例形成最终评价值,进而实现负荷的辨识。相比于硬性聚类方法,该方法不单独依赖于P-Q维负荷特征的标准测量值,在应用中利用模糊评估之后的负荷对象特征的评价值得出辨识结果。最后通过实验证明了该方法所得到的结果与实际的负荷投切结果一致,具有一定的抗干扰能力。
关键词
非侵入式
电力负荷分解
P-Q维特征
二维离散模糊数
Keywords
non-intrusive
power load decomposition
P-Q dimension feature
two-dimensional discrete fuzzy number
分类号
TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
基于用户用电行为和粒子群算法的非侵入式负荷识别方法
被引量：
10
3
作者
丁屹峰
杨烁
赵乐
焦然
马龙飞
许仪勋
王洪安
机构
国网北京电力科学研究院
上海电力学院电器工程学院
出处
《电力科学与技术学报》
CAS
北大核心
2018年第4期66-72,共7页
基金
国家青年科学基金(51607112)
文摘
居民用电行为是影响负荷识别的重要因素之一,通过研究居民用电行为,结合粒子群算法,提出一种负荷识别方法。以负荷的有功功率和电流谐波作为负荷特征,引入正态分布的度量函数将2种负荷特征相结合作为目标函数,即粒子群算法的适应度函数。通过粒子群算法得到局部最优与次优的状态组合和适应度值,并将适应度值与居民用电行为相结合,得到最优电力负荷分解结果。基于REDD数据的实例仿真结果表明,居民用电行为与粒子群寻优算法相结合可以提高电力负荷分解的准确度。
关键词
居民用电行为
电力负荷分解
粒子群算法
适应度函数
有功功率
电流谐波
Keywords
residential electricity utilization behavior
load disaggregation
particle swarm optimization
fitness function
active power
current harmonics
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群算法搜索的非侵入式电力负荷分解方法
李如意
黄明山
周东国
周洪
胡文山
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2016
37
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于二维离散模糊数的非侵入式负荷辨识方法
康文韬
林小红
史帅彬
周东国
胡文山
邓其军
《电测与仪表》
北大核心
2019
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于用户用电行为和粒子群算法的非侵入式负荷识别方法
丁屹峰
杨烁
赵乐
焦然
马龙飞
许仪勋
王洪安
《电力科学与技术学报》
CAS
北大核心
2018
10
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职称材料
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