检索结果-南通市图书馆

作者：邱磊鑫华南理工大学

学位级别：硕士

负荷监测(Load Monitoring,LM)是一种获取用户内部设备电量消费情况的技术,与需求响应(Demand Response,DR)、家庭能源管理(Home Energy Management Systems,HEMS)等研究具有紧密的联系,对于节能减排、实现电网智能化和透明化具有重要... 详细信息

负荷监测(Load Monitoring,LM)是一种获取用户内部设备电量消费情况的技术,与需求响应(Demand Response,DR)、家庭能源管理(Home Energy Management Systems,HEMS)等研究具有紧密的联系,对于节能减排、实现电网智能化和透明化具有重要意义。负荷识别(Load Identification,LI)是负荷监测中的重要一环,主要的流程包括数据获取、数据预处理、模型训练和工程应用等。本文主要针对目前居民负荷识别中遇到的问题,探究从数据增强、模型增强以及场景增强这三个维度对于现有居民负荷识别方法进行改进,以提升识别精度并适应不同应用场景。居民负荷识别的数据来源通常是自己采集或是从公开数据集获取,这些方法的数据多样性都难以达到要求。通过对常用家庭电器负荷进行电路建模,可以得到阻抗类、相角可控类和电力电子类负荷的模型并通过实验测试模型的拟合精度,从而获取多种电器的仿真电气数据,将这些数据运用于模型训练中可以实现数据增强的目的。进一步地,利用不同类型的电路模型构建家庭安全用电模型,可以用于安全用电的识别中。传统机器学习方法对于负荷识别性能的提升达到了瓶颈,而深度学习(Deep Learning,DL)和集成学习(Ensemble Learning,EL)是对模型进行改进增强的两种可行思路。一方面将深度残差卷积网络与卷积注意力机制相结合,对构建出的负荷RGB特征图像进行识别;另一方面利用集成学习Stacking思想将支持向量机、随机森林等多种异质机器学习器有机结合起来,综合其优势,对负荷识别精度进行提升。同时,将这两种思路的方法分别在公开数据集和实验室自建数据集上进行了实验。负荷识别应用于实际居民用电场景中必须解决增量化与难以获取标记样本的问题,为充分考虑这一场景,引入了类增量学习(Class Incremental Learning,CIL)和半监督学习(Semi-supervised Learning,SSL)的思想,提出了基于类增量学习的半监督负荷识别模型,模型融合了类增量学习的样本保存、知识蒸馏和权重对齐策略以及半监督学习的Temporal Ensembling架构,对于构建出的类增量半监督负荷数据集具有较好的识别性能。该模型分别在两种公开数据集上进行了实验,并探究了类增量数、存储容量大小、半监督学习样本比例等因素对于识别的影响。

关键词：负荷监测居民负荷识别深度学习集成学习类增量学习半监督学习

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基于需求响应的电动汽车非侵入式负荷调度方法研究

基于需求响应的电动汽车非侵入式负荷调度方法研究

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作者：咸超浙江科技学院

学位级别：硕士

目前,随着我国社会与经济水平不断发展,化石能源逐渐紧缺,环境污染问题日益严重。在此背景下,电动汽车逐渐代替传统燃料汽车成为居民出行的重要交通工具。同时,我国每年发电量的增速已经不能满足各个地区的用电需求。如果能够从需求侧... 详细信息

目前,随着我国社会与经济水平不断发展,化石能源逐渐紧缺,环境污染问题日益严重。在此背景下,电动汽车逐渐代替传统燃料汽车成为居民出行的重要交通工具。同时,我国每年发电量的增速已经不能满足各个地区的用电需求。如果能够从需求侧进行对用电负荷进行调度,则能在一定程度上保障电网平稳运行。而随着电动汽车保有量的迅速增加,其已经成为需求响应中重要的调度对象。现有需求响应方法存在着调度方法对象单一、缺乏用户信任、难以获取用户用电数据等问题。随着泛在电力物联网和智能电网的建设,使得采集、通信并传输居民用电数据成为可能。通过居民的用电数据,电力运营商可以分析不同用电设备在需求响应方面的潜力,面向居民用电负荷制定合理的调度计划。针对包含电动汽车的居民用电负荷,本文提出了一种非侵入式的需求响应调度方法,结合非侵入式负荷监测技术与需求响应调度策略。本文的主要工作和成果如下:1.研究基于滑动窗口的事件探测算法。在利用统计特征的基础上,利用滑动窗口以及阈值判定进行事件探测,能够根据居民住宅总有功功率判断用电设备的启停时间,并提取其负荷事件。在仿真实验与结果分析阶段,通过漏检率以及误检率等评价指标对本文提出的事件探测算法进行性能评估,实验结果表明算法能够有效完成对负荷事件的提取任务。2.研究基于深度学习的负荷分解模型。介绍了深度学习在负荷分解方面的数学原理,分别介绍了三种神经网络在负荷分解方面的应用。提出了一种基于长短时记忆神经网络的负荷分解方法,将探测到的负荷事件作为输入,学习用电设备运行过程中的相关特征,实现负荷分解与监测。算例结果显示,与其他神经网络模型相比,所提出的方法在均方误差、绝对平均误差等指标上均取得了最好成绩,能够完成负荷分解任务。3.研究需求响应调度方法。通过非侵入负荷监测技术所提取的居民用电负荷数据,分析不同负荷在需求响应中的潜力以及弹性。建立结合非侵入式监测技术以及需求响应调度方法的系统框架,以电动汽车为例,提出了一种基于分时电价的需求响应调度策略。仿真实验结果表明,非侵入式负荷监测技术能够解决获取居民用电数据的问题,并通过需求响应调度方法,有效降低在用电高峰期的总负荷。

关键词：非侵入式负荷监测需求响应电动汽车事件检测

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新型智能低压综合监测单元设计

新型智能低压综合监测单元设计

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作者：曹义楠太原科技大学

学位级别：硕士

随着低压配电网精益管理要求不断提高,配电台区的功能呈现多样化和智能化趋势。但现有台区侧智能监测设备型号繁杂,功能均相对单一,现场没有足够空间安装如此众多的监测类设备,资源配置能力无法满足快速变化的业务服务需求。2020年国家... 详细信息

随着低压配电网精益管理要求不断提高,配电台区的功能呈现多样化和智能化趋势。但现有台区侧智能监测设备型号繁杂,功能均相对单一,现场没有足够空间安装如此众多的监测类设备,资源配置能力无法满足快速变化的业务服务需求。2020年国家电网公司顺应形势发展,提出以物联网技术架构为基础创建“智能配电台区”,具有典型性设计方案。本课题选取智慧物联体系感知层的末端感知检测单元作为方案设计和研制开发对象。检测单元需灵活地安装在智能台区低压出线、线路侧、用户侧等线路上,实现交流电气量采集和数据处理、线路故障检测和定位、信息汇聚和通信转发、主备电源无缝切换等功能。依据国网公司发布的《智能低压故障传感器招标采购标准:通用技术规范和专用技术规范》,本课题对研制的感知终端进行产品定义,利用先进的嵌入式软硬件设计理念、模拟前端调理电路设计技术、成熟的继电保护原理、广泛应用的物联网技术等,成功完成了检测单元产品研制开发、联调测试和小批量试产。首先,进行了智能低压检测单元的硬件设计。主要的工作包括对该检测单元各项指标性能的需求分析、元器件进行选择、编制原理图、硬件电路板PCB的设计等四方面。其次,对智能低压检测单元的嵌入式软件进行设计。在分析系统总体结构的基础上,详细阐述了各个功能模块的实现方法和关键技术以及每个模块的程序流程图和功能开发过程,从而实现电力参数数据的获取,故障检测目的、对负荷和电能质量进行监控,实现数据通信。最后,介绍检测单元的测试系统,以及基于VS2015+QT5.8开发环境搭建研制开发的上位机软件,并对开入回路硬件设计、后备电源带电时间、故障检测等关键技术和设计进行了测试和验证。经测试表明,本课题设计的智能低压检测单元产品安装灵活、功能完善、抗干扰能力强、可靠性高、性价比好,符合产品定义,满足招标文件所列各项性能指标,目前已在小批量投产阶段。

关键词：智能低压检测单元 RS485总线扩展同步采样负荷监测故障检测

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非侵入式电力负荷在线分解

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天津大学学报 2009年第4期42卷 303-308页

作者：黎鹏余贻鑫天津大学电力系统仿真控制教育部重点实验室天津300072

基于用电设备正常工作时的稳态电流(包含基波和谐波)具有一定统计规律性,提出了一种非侵入式电力负荷在线分解方法.当某一电力负荷内部含有n类主要用电设备时,其电流可近似用这n类用电设备电流的线性叠加来估计.负荷分解是应用最优方法... 详细信息

基于用电设备正常工作时的稳态电流(包含基波和谐波)具有一定统计规律性,提出了一种非侵入式电力负荷在线分解方法.当某一电力负荷内部含有n类主要用电设备时,其电流可近似用这n类用电设备电流的线性叠加来估计.负荷分解是应用最优方法求取一组合理的权重系数,使负荷估计电流与负荷真实电流最为接近,从而确定电力负荷中不同类型用电设备的功率消耗比例.实验结果表明,所提出的负荷分解方法不仅具有较高的精度和较好的稳定性,而且便于在线实现.

关键词：负荷分解非侵入式单元电流微分进化谐波分析负荷监测

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基于自适应遗传算法的负荷分解

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信息与电脑 2023年第7期35卷 87-89页

作者：付晶山珍陕西国防工业职业技术学院陕西西安710300

有效的家庭用电监测对于降低家庭用电消耗、提高能源利用、实现能量管理具有十分重要的意义。基于此,提出一种基于自适应遗传优化的非侵入式负荷分解算法。实验结果表明,该算法能够有效分解家用设备的负荷状态,且收敛速度较快,准确度较高。

关键词：能量管理负荷监测非侵入式自适应遗传算法

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高强度间歇训练(HIIT)运动负荷指标监控与分析

高强度间歇训练(HIIT)运动负荷指标监控与分析

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第十三届全国体育科学大会

作者：赵永恒马驰李忠堂郭占久尹维成于永萍赵家伊牡丹江师范学院体育与健康科学学院江苏第二师范学院体育学院哈尔滨信息工程学院黑龙江省体育运动学校西安体育学院

研究目的:近些年来,高强度间歇训练(HIIT)作为一种非常受欢迎的运动被广泛关注,运动员、运动爱好者、患有慢性疾病的患者得到了普及,然而关于高强度间歇运动方式的各维度适用结果不同。人体在进行短期高强度间歇训练(HIIT)对身体供能改... 详细信息

研究目的:近些年来,高强度间歇训练(HIIT)作为一种非常受欢迎的运动被广泛关注,运动员、运动爱好者、患有慢性疾病的患者得到了普及,然而关于高强度间歇运动方式的各维度适用结果不同。人体在进行短期高强度间歇训练(HIIT)对身体供能改善有积极的作用,短期内并不会对身体损伤。运动训练过程中运动负荷监测是整体运动训练计划执行过程中的效果评价要素之一。通过一次高强度间歇训练(HIIT)的全身运动监测其负荷指标。研究方法:20名男性运动员(17.55±0.76岁),运动年限(3.65±1.18年)进行高强度间歇(HIIT)身体训练,并签署了知情同意书。文献资料法,通过中国知网、Web of science、读秀数据库搜集关于高强度间歇训练(HIIT)训练方法、实验等相关文献、书籍,为本次实验理论支撑。专家访谈法,咨询有关高强度间歇训练(HIIT)训练方法应用、心理生理运动负荷监控相关信息。实验法,进行人体测量,人体测量采用超声波身高体重测量仪WJ-H601,测试人员双脚并拢站立在测试台上5s,与测试台成90°角,将实验对象身高、体重、BMI指数进行统计、血乳酸浓度测量,血乳酸测量选用德国EKF Lactate Scout 4血乳酸测试仪,实验当日清晨与训练内容结束即刻进行两次指尖末梢血测量、训练负荷与强度监测,使用Polar Team Pro在整个运动训练期间监测纪录心率变化。每1min纪录一次心率变化数据,为了必变实验期间内数据纪录错误,要求所有受试者在每次训练前和每组训练后检查设备监测情况。运动结束30min后采用PRE自觉感知用力程度计量表对此次训练强度进行自我估评,计分0-10分,评分数值越大负荷响度越高。实验方案两组,每组项目原地高抬腿、开合跳、纵跳、原地弓步走、立卧撑跳起、两头起、壶铃跳、快速跳绳各1min每项,间歇12min,训练强度:全力。数理统计,训练过程中监测整体运动表现、血乳酸浓度、心率、PRE感知量化评分表。研究结果:单次实验两组动作技术总和分别为608±13个、584±22个,两组动作总数没有显著性差异,P>0.05,但两组内单项运动纵跳、两头起、壶铃跳次数均有显著性差异P负荷强度高于第一组。血乳酸浓度显著性提升,P 负荷概念的不断深入演变,将运动负荷监测方法分为数量和强度的分类方法已不能满足竞技体育发展的需要,内负荷和外负荷分类方法的监测方法越来越被研究者和教练员所认可。高强度间歇训练(HIIT)在运动训练过程中负荷监测如何应用,应是诸多教练员值得探讨的问题。运动中心率和负荷后心率恢复状态一定程度上反映了心肺功能的高低。心脏的每min收缩次数与最大摄氧量、血乳酸浓度有一定关联,并且在一定程度上可以反映出训练的负荷强度,大强度间歇运动心率恢复速率和运动负荷强度关系并非线性关系,因此耐力性项目中直接使用心率监测运动负荷对运动训练方案的设计应注意几个因素,受试者的身体状态、受试者运动过程中心率的变化、受试者的自我感知、受试者承受最大负荷的量,同时还要注意外部环境因素等。虽然高强度间歇运动被认为是改善身体状态和体脂成分最省时有效的方法,但不同人群、不同目的应用高强度间歇训练(HIIT)时要根据实际情况制定方案。运动负荷的累积也可能对影响受试者的恢复效率。外负荷监测方法不仅从宏观上反映了运动过程的负荷变化信息,而且从微观上揭示了特殊负荷变化的特点,并逐步深化了特殊运动模式特征的研究领域。内部负荷监测方法在挖掘生理学、生物化学等客观评价指标的基础上,更加注重心理学、社会学等主观指标的整合与运用,强调内部负荷与外部负荷指标的关联性评价。作为测量运动过程中负荷变化的工具,运动负荷监测法还有助于准确分析专项运动的特点,精细研究专项训练的规律,并已延伸到损伤风险、预防和回归运动等领域。随着负荷监测技术的快速发展,运动负荷监测方法不仅呈现出采集方式便捷实时、评价体系跨学科、分析指标关联整合、应用领域广泛等发展趋势。训练监控方法应成为科学训练体系中的通用语言,从而实现监控与训练的良性互动,有效促进竞技体育水平的科学发展。研究结论:应用高强度间歇训练(HIIT)方案,在运动过程中随着运动负荷的增加,受试者运动表现下降,负荷评价指标均有显著性提升。

关键词：高强度间歇训练(HIIT) 全身运动运动负荷负荷监测

来源： cnki会议评论

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面向居民用电负荷的非侵入式需求响应研究

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浙江科技学院学报 2022年第5期34卷 391-399页

作者：咸超张金江浙江科技学院自动化与电气工程学院杭州310023

针对传统面向工业用电的需求响应调度方法对象单一、缺乏用户信任、难以感知具体用电负荷等问题,提出了一种面向居民用电负荷的非侵入式需求响应模型。首先构建基于一维卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与长短期记忆网络... 详细信息

针对传统面向工业用电的需求响应调度方法对象单一、缺乏用户信任、难以感知具体用电负荷等问题,提出了一种面向居民用电负荷的非侵入式需求响应模型。首先构建基于一维卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与长短期记忆网络(long-short-term memory network,LSTM)的非侵入式负荷分解模型;然后对多个居民用户用电负荷进行分解与监测,并根据分解结果对社区内的同一种居民用电负荷集群进行功率预测;最后建立基于分时电价的需求响应模型,在仿真环境下对居民用电负荷进行调度。仿真试验结果表明,在同一家庭数据集下,结合CNN与LSTM的非侵入式负荷分解算法结果,相比降噪自编码、门控循环单元、序列到序列神经网络和循环神经网络的负荷分解,准确率可提高13.6%,在不同季节下对居民用电负荷预测的准确率约达到89.3%。本方法能够有效保障电网平稳运行,并为获取用户侧泛在电气信息及为居民用电负荷参与电网调峰智能化提供了途径与方法。

关键词：非侵入式需求响应负荷监测神经网络居民用电负荷

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