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    非侵入式負荷辨識技術(shù)研究及應(yīng)用

    2021-09-14 02:47:40張繼東陳雪薇徐述馬安安
    機電信息 2021年23期
    關(guān)鍵詞:分類器

    張繼東 陳雪薇 徐述 馬安安

    摘要:為了進一步細分電力用戶的用能習慣,輔助國家能源規(guī)劃和調(diào)度,需要研究各類設(shè)備的具體能耗水平。據(jù)此,分析了不同類別電器的工作模式和電力負荷特征,并基于電器特征信號提出了一種改進的負荷辨識算法,通過對負荷的提取辨識,研究了負荷分類模型和實現(xiàn)機制。通過設(shè)計研發(fā)非侵入式負荷辨識電能表,實現(xiàn)了負荷精準辨識。

    關(guān)鍵詞:非侵入式;負荷辨識;事件檢測;分類器

    0 引言

    黨的十九大指出,當前社會的主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。為響應(yīng)國家號召,國網(wǎng)公司積極構(gòu)建以客戶為中心的新型供電服務(wù)體系,于2018年初發(fā)布了《國家電網(wǎng)公司關(guān)于堅持以客戶為中心進一步提升優(yōu)質(zhì)服務(wù)水平的意見》(國家電網(wǎng)辦〔2018〕1號),提出了“客戶服務(wù)能力在能源行業(yè)領(lǐng)先、客戶服務(wù)感知和服務(wù)滿意度在公共服務(wù)行業(yè)領(lǐng)先”的發(fā)展目標。

    當前,國網(wǎng)公司用電客戶中居民用戶達4.1億戶,占總客戶數(shù)的88.9%。同時,隨著我國城鎮(zhèn)居民生活水平的提高,居民用戶負荷呈高速增長態(tài)勢,用電行為日趨復雜,居民用戶對精準精益用能的服務(wù)訴求不斷增長。智能電能表作為智能電網(wǎng)的基礎(chǔ)性、關(guān)鍵性資產(chǎn),既是用戶計量結(jié)算的依據(jù),又是用戶用電信息交互的窗口[1-3]。通過開展智能電能表數(shù)據(jù)深化應(yīng)用和智能量測體系建設(shè),深度挖掘用電信息采集系統(tǒng)功能,可有效促進以客戶為中心的新型供電服務(wù)體系建成。

    在上述背景下,計量專業(yè)積極開展負荷辨識電能表研發(fā)及應(yīng)用,以期實現(xiàn)居民用電設(shè)備組成和能耗全時段精確辨識,為客戶提供節(jié)能診斷、用電安全隱患辨識、電器壽命預測、電器使用率統(tǒng)計等增值服務(wù);同時,通過引導用戶科學合理用電,降低電網(wǎng)峰谷差,推動節(jié)能減排。

    1 電器負荷特征提取

    居民電力負荷在運行以及開啟和關(guān)斷的過程中,因工作原理的不同而具有不同的運行特性和啟停特性,可以據(jù)此對居民電力負荷進行有效辨識分解,這構(gòu)成了非侵入式辨識的基礎(chǔ),負荷的運行特性和啟停特性被稱為“辨識特征量”[4-6]。

    在實際工作中,采樣數(shù)據(jù)都是離散值,所以采用的有功功率計算公式如下:

    式中:m為有功功率序列P的計算時間窗口所含工頻周期數(shù)目;N為一個工頻周期包含的電流、電壓采樣點數(shù)目,N=fs/50,fs為電流、電壓的采樣頻率;uk、ik為離散的電壓和電流序列。

    基于以上計算,可以實現(xiàn)基于本地裝置的用戶功率數(shù)據(jù)提取。

    非侵入式負荷辨識技術(shù)非常依賴數(shù)據(jù),因此首先需要采集電器負荷數(shù)據(jù),建設(shè)負荷特征庫[7]。家庭負荷種類繁多,工作模式迥異,采集得到的原始數(shù)據(jù)量相當龐大,需要對其進行特征提取,然后進行分類與管理。

    根據(jù)居民負荷原始數(shù)據(jù),可從負荷功率特性、諧波特性、沖擊特性等多種角度進行數(shù)據(jù)特征分析。例如,電磁爐、微波爐的主要特征是諧波,圖1分別是4臺不同電磁爐的負荷特征數(shù)據(jù)。

    分析圖1數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn),電磁爐直流分項可以忽略不計,諧波排序大致會出現(xiàn)奇次(4、5、6)—偶次(1、2、3)的排序,這些諧波分量均可以作為分類器的一個輸入特征向量。

    2 負荷辨識算法

    負荷辨識算法的核心有兩個:一是事件檢測,幾乎全部現(xiàn)有算法均需要用事件檢測來區(qū)分負荷投切前后的穩(wěn)態(tài)和暫態(tài)區(qū)段,并在此基礎(chǔ)上執(zhí)行后續(xù)計算;二是分類器,即負荷識別模型,基于機器學習算法的分類器是最優(yōu)選擇[8]。

    事件檢測算法有很多,本文主要研究改進雙邊累積和(Cumulative Sum,CUSUM)檢測算法,主要改進點在于引進一個伸縮因子,以使CUSUM算法可以適應(yīng)不同功率水平下的負荷事件檢測需求。原始CUSUM算法原理是,考慮采樣序列X={x(k)},(k=1,2,…),非參數(shù)化雙邊CUSUM的統(tǒng)計量g定義如下:

    根據(jù)上述統(tǒng)計量,負荷事件判斷過程如下:正向統(tǒng)計函數(shù)值是否大于統(tǒng)計閾值,若是則為投入負荷事件;負向統(tǒng)計函數(shù)值是否大于統(tǒng)計閾值,若是則為切除負荷事件。

    在實際測試過程中,數(shù)據(jù)異常、快速誤操作、拉弧沖擊電流等可能引起檢測錯誤的問題。例如,數(shù)據(jù)異常點會多檢測出一個負荷切除事件;快速誤操作會多檢測出一個電器;拉弧沖擊電流則比較復雜,可能會檢測出多個連續(xù)的負荷投入或切除事件。上述異常可能導致算法邏輯崩潰,因此還需要加強事件檢測算法的魯棒性,對檢測結(jié)果做適當修正。

    修正邏輯為:

    (1)若某負荷切除事件集合的左邊界小于某負荷投入事件的右邊界,且負荷切除事件后窗與某投入事件的前窗均值差大于設(shè)定閾值,則連接兩個事件,并修正為負荷投入事件;

    (2)若某負荷切除事件集合是某負荷投入事件集合的真子集,則刪除該切除事件。

    與現(xiàn)有的兩步方差法和CUSUM算法相比,本文所提方法對常規(guī)負荷事件檢測準確度有很大改善,對緩升型和沖擊型事件檢測精度有顯著提高,算法容錯性好。

    3 負荷分類器

    采用支持向量機分類器,根據(jù)電器啟停時刻的電氣特征量變化對電器進行分類,實現(xiàn)電器種類辨識。以下簡單介紹SVM線性分類器的基本原理。

    在訓練非線性SVM分類器時,若允許分類器在訓練樣本上存在一定的分類錯誤率,降低分類器在測試樣本上的泛化誤差,還需要加入一個正則化項C?;赟VM分類可得到如圖2所示的分類結(jié)果,基于該結(jié)果可根據(jù)不同的采樣結(jié)果對負荷進行分類識別。

    4 實驗分析及現(xiàn)場應(yīng)用

    非侵入式負荷辨識電能表采用多芯模組的設(shè)計,采用計量核心、控制核心和負荷辨識核心構(gòu)成三芯協(xié)同的硬件框架。

    多芯模組的劃分主要以功能為導向。計量核心采用片上系統(tǒng)(System on Chip,SoC)設(shè)計方案,負責將用戶側(cè)總線上的電壓和電流經(jīng)由互感器、調(diào)理電路和模數(shù)轉(zhuǎn)換器得到的波形數(shù)據(jù)準確采集,經(jīng)過必要的數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)后按一定的周期和數(shù)據(jù)格式發(fā)送給負荷辨識芯;功能核心MCU負責計量芯、負荷辨識芯和采集主站之間的通信連接,發(fā)揮通信中轉(zhuǎn)站的作用,連接電能表各個功能并協(xié)同工作;負荷辨識芯,顧名思義負責基于原始電壓和電流波形數(shù)據(jù)進行非侵入式負荷辨識的功能實現(xiàn),實物電路板如圖3所示。

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