特定场景非侵入式负荷识别及故障电弧检测技术研究

作     者：陈徐笛 

作者单位：中国计量大学 

学位级别：硕士

导师姓名：蔡慧;李兆刚

授予年度：2022年

学科分类：080801[工学-电机与电器] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

主      题：非侵入式负荷识别 故障电弧检测 卡方拟合优度检验 事件检测 模糊C均值聚类 支持向量机 

摘      要：近年来,安全用电与智慧用电在我国越来越受重视,非侵入式负荷识别与故障电弧检测技术研究得到了广泛关注。目前,非侵入式负荷识别技术研究大多集中于普通居民用户,很少关注特定场景负荷的特异性,导致特定场景的实际应用效果无法保证,针对此问题本文提出了一种基于特定场景的非侵入式负荷识别与故障电弧检测方法。不同于普通家庭场景的非侵入式负荷识别,宿舍、商场等特定场景由于管理需要,更具有指向性,实用价值和可行性更高。本文以高校宿舍特定场景为例进行研究,首先对宿舍常用用电负荷进行分类,根据该场景的用电规则进行负荷与特征分析,并提出四个新特征量应用于后续工作。针对因功率波动与负荷复杂运行状态导致的负荷投切误检问题,本文提出了一种基于功率波动与滑动窗卡方拟合优度检验负荷投切事件检测方法。利用实测数据与Plaid数据集数据模拟宿舍场景并进行了检测方法验证。与此同时,本文考虑到串联故障电弧具有隐蔽性和高危害性,提出一种基于无量纲特征指标的串联故障电弧检测方法,并设计了故障电弧实验平台,用于采集实际电弧数据与方法验证。离线数据与硬件实时电弧检测准确率达98.0%和95.0%。另一方面,在负荷识别环节按负荷功率大小采用Fisher线性判断进行特征重要性分析并建立特征库。同时利用非监督模糊C均值聚类和监督支持向量机两种算法进行基于宿舍场景的负荷识别验证,验证结果表明两种方法对单负荷与多负荷的识别准确率达到91.0%和89.0%以上,因此本文提出的方法在宿舍场景的负荷识别及故障电弧检测中具有良好的应用价值。