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蓄势聚能开新篇提质增效向未来——首都体育学院举办2024年北京市中小学日运动负荷监测项目研讨会

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体育教学 2024年第1期44卷 45-45页

1月16日,北京市中小学日运动负荷监测项目研讨会在首都体育学院召开,来自北京市7个区的部分区教委领导、中小学校长、体育教研员共37人参加了本次研讨会。首都体育学院党委常委、副院长左伟,体育人工智能研究院首席专家、中小学日运动... 详细信息

1月16日,北京市中小学日运动负荷监测项目研讨会在首都体育学院召开,来自北京市7个区的部分区教委领导、中小学校长、体育教研员共37人参加了本次研讨会。首都体育学院党委常委、副院长左伟,体育人工智能研究院首席专家、中小学日运动负荷监测项目负责人孙刚,体育教育训练学院教授、中小学日运动负荷监测项目顾问陈钧,体育人工智能研究院党总支书记苏如峰,以及北京市中小学日运动负荷监测项目组的教师和学生参加了本次会议。

关键词：北京市中小学首都体育学院中小学校长孙刚人工智能负荷监测党委常委项目负责人

基于STFT-CNN-LSTM的非侵入式负荷监测方法研究

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华中科技大学学报:自然科学版 2023年第8期51卷 128-134页

作者：刘仲民赵丹阳兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050

针对当前家庭用电设备种类多,数据量大,复杂度高,提出了一种基于STFT-CNN-LSTM的非侵入式负荷监测方法.首先,利用短时傅里叶变换(STFT)获取负荷功率信号的二维时频特征作为卷积神经网络(CNN)的输入;然后,通过卷积计算提取更深层次的特... 详细信息

针对当前家庭用电设备种类多,数据量大,复杂度高,提出了一种基于STFT-CNN-LSTM的非侵入式负荷监测方法.首先,利用短时傅里叶变换(STFT)获取负荷功率信号的二维时频特征作为卷积神经网络(CNN)的输入;然后,通过卷积计算提取更深层次的特征输入到长短时记忆网络(LSTM)网络中进行负荷监测,同时在负荷监测过程中引入边缘节点协同云平台的理念来增加实用价值;最后,在UK-DALE数据集上进行实验验证,结果表明本文所提方法与现有的负荷监测方法相比提高了运算效率和准确率,具有隐私保护的特点.

关键词：负荷监测 STFT CNN LSTM 云平台

基于深度神经网络的非侵入式家用电器负荷监测方法研究

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基于深度神经网络的非侵入式家用电器负荷监测方法研究

作者：赵丹阳兰州理工大学

学位级别：硕士

随着电力系统的不断深化更新,我国的电网行业已然迈入快速发展时期,非侵入式负荷监测(Non Intrusive Load Monitoring,NILM)技术作为智能电网领域中高级测量体系的分支,不仅可以帮助用户养成良好的用电习惯,而且能够使电力系统行业对用... 详细信息

随着电力系统的不断深化更新,我国的电网行业已然迈入快速发展时期,非侵入式负荷监测(Non Intrusive Load Monitoring,NILM)技术作为智能电网领域中高级测量体系的分支,不仅可以帮助用户养成良好的用电习惯,而且能够使电力系统行业对用户提供精准化服务,实现双方互利双赢。非侵入式负荷监测方法类型众多、特性各异。国内外学者针对现有模型存在算法复杂度高、计算量大、模型训练效率低等问题做了广泛研究,但随着负荷类型的增加,对非侵入式负荷监测效果提出了更高的要求。本文在确保电力系统稳定运行的情况下,针对非侵入式负荷监测时如何提高监测精度、缩短网络训练时间等方面进行了研究,具体工作如下:(1)针对复杂多变的负荷特性,原有NILM模型训练效率低、负荷监测精确度不高等问题,综合考虑用户用电需求和电能消耗情况,提出一种基于变分模态分解(Variational modal decomposition,VMD)和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)相结合的非侵入式负荷监测方法。首先对采集到的负荷信号进行预处理,用变分模态分解方法将原始负荷功率信号分解成不同频率的有限带宽子序列,通过Hilbert算法提取低频信号特征,然后将其输入到CNN中,利用网络的自学习能力学习各模态分量的不同特征,最后用全连接网络对用电设备进行分类,得到各个设备的用电情况。为了验证该方法的有效性,采用公开数据集进行仿真实验,并与不同的分类算法进行对比。仿真实验结果表明,该方法相比其他负荷监测方法,减少了训练时间,提高了监测精度。(2)针对家庭用电设备种类增多,容性、感性和阻性负载具有不同的复杂度,传统非侵入式负荷监测存在一定的局限性。为了解决此问题,提出一种基于短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)、CNN和长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)相结合的非侵入式负荷监测方法,该方法在基于VMD-CNN的基础上,不仅提高了负荷监测的精度,还扩展了NILM在不同家庭中的普适性,首先利用STFT获取负荷功率信号的二维时频特征作为CNN的输入,然后通过卷积计算提取更深层次的特征输入到LSTM网络中进行负荷监测。同时,在负荷监测过程中引入边缘节点协同云平台的理念来增加实用价值。最后,在UK-DALE数据集上进行仿真实验,并与不同的分类算法进行对比。仿真实验结果表明,该方法显著提高了负荷监测的运算效率和准确率,具有较好的普适性。

关键词：负荷监测变分模态分解卷积神经网络短时傅立叶变换长短时记忆网络

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基于机器学习的非侵入式负荷监测技术研究

基于机器学习的非侵入式负荷监测技术研究

作者：许越杰华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

非侵入式负荷监测(Non-Intrusive Load Monitoring,NILM)技术是智能电网发展的一个重要方向,能够在不改动用户电路结构的条件下实现各个负荷运行状态、能耗等信息的监测,为电力公司和用户之间实现信息交互提供技术支撑。现在负荷种类朝... 详细信息

非侵入式负荷监测(Non-Intrusive Load Monitoring,NILM)技术是智能电网发展的一个重要方向,能够在不改动用户电路结构的条件下实现各个负荷运行状态、能耗等信息的监测,为电力公司和用户之间实现信息交互提供技术支撑。现在负荷种类朝着复杂化多样化趋势发展,现有研究多使用新的算法、引入多种负荷特征来提高监测效果,而冗余的特征会影响监测效率,对于特征选择方面研究未引起足够重视。本文主要对于负荷特征选取和负荷辨识算法方面开展研究,具体工作如下:(1)对比分析了非侵入式与侵入式负荷监测两种方式的优势,阐述非侵入式负荷监测的基本流程,对包括数据采集预处理及监测所用的机器学习算法等监测流程的技术展开说明,确定了本文所用的事件检测技术,构建了负荷监测结果评价体系。(2)对负荷辨识原理进行分析,总结负荷监测所用的电气特征,提出一种基于K-近邻算法的负荷特征选取方法,利用交叉验证的方式实现负荷特征的关联性计算,通过算例分析几种典型负荷工作特征,完成负荷特征的选取工作。(3)提出基于引导聚集(Boostrap aggregating,Bagging)集成学习的非侵入式负荷辨识方法,通过基分类器的选取、集成策略的构建以及基分类器参数优化,提高模型的辨识效果。设计多组数值实验对比验证了所提算法对负荷监测的有效性,分析负荷事件间隔对本文所用辨识方法的影响。从分项电费计算和用户异常用电两个方面对负荷监测的应用场景进行分析,为用户优化用电、安全用电和电网完善激励用电机制提供了参考。

关键词：负荷监测集成学习特征选择机器学习

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非侵入式负荷监测与分解研究综述

电网技术 2016年第10期40卷 3108-3117页

作者：程祥李林芝吴浩丁一宋永华孙维真浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027 浙江电力调度通信中心浙江省杭州市310007

非侵入式负荷监测与分解,作为智能用电技术体系的重要组成部分之一,能深入分析用户内部的负荷成分,获取不同精细程度的用户用电信息,这对用户、电力公司等多方都具有重大的意义。文章综述了国内外在非侵入式负荷监测与分解方面的研究现... 详细信息

非侵入式负荷监测与分解,作为智能用电技术体系的重要组成部分之一,能深入分析用户内部的负荷成分,获取不同精细程度的用户用电信息,这对用户、电力公司等多方都具有重大的意义。文章综述了国内外在非侵入式负荷监测与分解方面的研究现状,归纳了其基本原理与典型框架,着重论述了其中的3个关键技术,即事件探测、特征提取、负荷识别,并比较了这3个关键技术的不同方法,明确了各类方法的优缺点,分析了非侵入式负荷监测与分解的一些性能评价指标。最后,探究了非侵入式负荷监测与分解在用户层与变电站层的应用,并展望了将来的研究方向。

关键词：智能用电非侵入式负荷监测用户用能管理需求响应

基于时域卷积网络和自注意力的非侵入式负荷监测方法

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电力科学与工程 2023年第3期39卷 42-51页

作者：王德文貟青青华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071003

针对用电设备的运行状态多样、持续时间长等特性导致的现有负荷监测模型计算复杂度高、难以捕获设备长时间运行模式的问题,提出一种基于时域卷积网络(Temporal convolutional network,TCN)与自注意力模型的非侵入式负荷监测方法。采用... 详细信息

针对用电设备的运行状态多样、持续时间长等特性导致的现有负荷监测模型计算复杂度高、难以捕获设备长时间运行模式的问题,提出一种基于时域卷积网络(Temporal convolutional network,TCN)与自注意力模型的非侵入式负荷监测方法。采用序列到点学习方式,将总电能消耗输入到TCN中以提取丰富特征;同时,通过残差连接,学习用电设备不同层次的能耗模式。利用自注意力模型,计算总信号每个位置的重要性,捕捉模式间的内部相关性。利用REDD数据集开展对比实验。实验结果表明,与采用循环神经网络、去噪自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络和TCN的负荷监测方法相比,该模型的平均绝对误差降低了约38%,F1分数提高了约17%。最后,利用UK-DALE数据集验证了该模型的泛化能力。

关键词：非侵入负荷监测序列到点时域卷积网络残差连接自注意力

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基于分布式平台的低压电网负荷监测模型研究

自动化仪表 2023年第4期44卷 48-54页

作者：姜雪娇陈育培海南电网有限责任公司海南海口570100

由于城市用电规模逐渐加大,要求有能适应现代城市需求的电网监测方法对电网进行全天候的安全监测。采用了电压结合频率的电路控制技术,以此为基础建立了低压逆变器模型,对电网模型的年负荷数值进行了预测。对比了改进前后2种控制策略下... 详细信息

由于城市用电规模逐渐加大,要求有能适应现代城市需求的电网监测方法对电网进行全天候的安全监测。采用了电压结合频率的电路控制技术,以此为基础建立了低压逆变器模型,对电网模型的年负荷数值进行了预测。对比了改进前后2种控制策略下微电源电压稳定性,得到了基于改进后压力流量-电压频率(PQ-Vf)控制策略和采用电网逆变器建立的低压微电网模型。分析了负荷频率和电压幅值,得出该模型具有频率负荷震荡幅度小、电源电压稳定的特点。分布式平台建立的低压电网负荷监测模型适用性强。建立的低压电网监测系统为各类用电系统的安全管理提供了理论支撑,为电力企业的性能测试提供借鉴。

关键词：城市用电电网监测分布式计算平台低压微电网负荷监测低压逆变器电压频率控制压力流量-电压频率控制策略

智能电缆线路故障定位及负荷监测系统研究与应用

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信息技术与信息化 2022年第8期 132-135页

作者：戴景峰亓彬科大智能电气技术有限公司安徽合肥230088 烟台科大正信电气有限公司山东烟台265505

随着城市电网的发展建设,针对不具备配电自动化功能的站所、环网柜设备在发生故障时无法参与到配电自动化故障定位的问题,提出了在电缆线路安装柔性罗氏线圈电流互感器和数据汇集终端单元,实现线路负荷实时监测及故障定位,为线路的故障... 详细信息

随着城市电网的发展建设,针对不具备配电自动化功能的站所、环网柜设备在发生故障时无法参与到配电自动化故障定位的问题,提出了在电缆线路安装柔性罗氏线圈电流互感器和数据汇集终端单元,实现线路负荷实时监测及故障定位,为线路的故障定位提供了新的解决思路。首先,简要介绍系统组成;然后,详细分析系统工作原理及关键技术实现方案;最后,对具体案例进行了分析。结果表明,该方法可以不安装一次设备的前提下,充分利用对电缆线路故障的分析和识别算法的优势,在电缆线路精确定位故障区域上具有非常广阔的应用前景。

关键词：电缆线路故障定位负荷监测

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遗传算法在家居负荷监测中的应用研究

通信电源技术 2022年第7期39卷 20-23页

作者：高洪林蔚厦门理工学院现代工程训练中心福建厦门361024 国网厦门供电公司福建厦门361024

通过智能电表采集用户家庭的实时用电总功率和各个家居负荷的实时功率特征,运用遗传算法分解并匹配出用电设备的使用数据,从而帮助用户家庭细化用电清单,达到负荷监测的目的。

关键词：遗传算法家居负荷负荷监测