检索结果-南通市图书馆

基于ICPSO-XGBoost的非侵入式负荷辨识方法

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电测与仪表 2023年第8期60卷 32-37页

作者：谢耀锋周洪周东国武汉大学电气与自动化学院武汉430072

针对家庭用电负荷的电气特征相近导致基于电气量特征的非侵入式负荷辨识方法易产生误辨识的问题,提出以电器投切时间、运行时长和投切次数为代表的电器使用规律特征,结合传统电气负荷特征组合成为新的负荷特征标签。在此基础上,提出一... 详细信息

针对家庭用电负荷的电气特征相近导致基于电气量特征的非侵入式负荷辨识方法易产生误辨识的问题,提出以电器投切时间、运行时长和投切次数为代表的电器使用规律特征,结合传统电气负荷特征组合成为新的负荷特征标签。在此基础上,提出一种基于改进混沌粒子群优化的极端梯度提升树算法。在该算法中,利用回归树作为负荷特征的基分类器构建极端梯度提升树模型。进一步地,通过在目标函数中加入正则项,添加缩减系数等措施避免算法陷入过拟合。同时,将混沌思想应用于粒子群算法中提升其全局寻优能力,并得到基于改进混沌粒子群优化后的极端梯度提升树算法模型。在AMPds公用数据集上进行测试,通过对比分析测试结果,验证了文中所提出的负荷特征标签和负荷辨识算法对提升非侵入式负荷辨识的有效性。

关键词：非侵入式电器使用规律 XGBoost 粒子群算法

基于小波随机森林的非侵入式工业负荷识别及其鲁棒性研究

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水利水电技术（中英文） 2022年第S2期53卷 265-270页

作者：赵志刚冯忠义王咏欣邵云峰任津京国网山西省电力公司吕梁供电公司山西吕梁033000

非侵入式工业负荷识别技术能在不改变现有电路结构的前提下对电力系统中的负荷组成进行识别,从而获取不同工业用户用电信息,对于工业园区的用户优化用电计划、节能降本具有重要意义。为解决目前针对工业负荷的非侵入式识别准确率低且实... 详细信息

非侵入式工业负荷识别技术能在不改变现有电路结构的前提下对电力系统中的负荷组成进行识别,从而获取不同工业用户用电信息,对于工业园区的用户优化用电计划、节能降本具有重要意义。为解决目前针对工业负荷的非侵入式识别准确率低且实用性差等问题,提出一种基于小波随机森林(wavelet transform-randomized forest,WRF)的非侵入式多目标工业负荷识别方法。通过分析工业负荷波形特性,选取有效特征变量,使用小波变换提取变量的局部暂态和稳态特征,使用随机森林对所有特征进行多目标分类匹配,实现工业负荷识别。为验证所提出方法的有效性,将WRF算法的识别效果与目前常用的方法进行了对比,并对其鲁棒性做了进一步分析,结果表明所提出方法具有更高的准确性与更强的实用性。

关键词：工业负荷识别非侵入式小波分析随机森林鲁棒性

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脑机接口从梦想照进现实 005

脑机接口从梦想照进现实

经济日报

作者：佘惠敏

脑机接口（BCI），指在人类大脑与外部设备之间创建直接连接，实现大脑和计算机之间直接通信。近日，国际国内两条科技新闻，让“脑机接口”这个电影中经常出现的科幻概念照进现实，引发大众关注。美国知名企业家埃隆·马斯克1月29日... 详细信息

脑机接口（BCI），指在人类大脑与外部设备之间创建直接连接，实现大脑和计算机之间直接通信。近日，国际国内两条科技新闻，让“脑机接口”这个电影中经常出现的科幻概念照进现实，引发大众关注。美国知名企业家埃隆·马斯克1月29日在社交媒体平台宣称，旗下脑机接口公司“?

关键词：脑机接口非侵入式未来产业

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脑机接口将为人类带来什么 006

脑机接口将为人类带来什么

基于LHS-CPSE的非侵入式边坡可靠性分析方法及其应用

科技日报

作者：蒋捷杨茜茹

怎样才能突破身体的限制，用意识与万物相连？在《西游记》中，孙悟空拥有凭借意念隔空取物的超能力。如今，脑机接口技术可以建立大脑与外部设备的直接通信，帮助人类实现从“手到擒来”到“心想物来”。近日，美国企业家埃隆·马斯... 详细信息

怎样才能突破身体的限制，用意识与万物相连？在《西游记》中，孙悟空拥有凭借意念隔空取物的超能力。如今，脑机接口技术可以建立大脑与外部设备的直接通信，帮助人类实现从“手到擒来”到“心想物来”。近日，美国企业家埃隆·马斯克宣布，他的脑机接口公司完成了向人体移?

关键词：脑机接口非侵入式脑科学介入式脑电信号

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科学技术与工程 2023年第25期23卷 10935-10940页

作者：郭文礼兰州有色冶金设计研究院有限公司兰州730000

边坡可靠性分析大多以侵入式随机有限元法为主,具有抽样次数多、耗时长、通用性差等缺点,而非侵入式可靠度分析方法能够很好地解决上述问题。提出一种基于拉丁超立方抽样-切比雪夫多项式随机展开模型(Latin hypercube sampling-Chebyshe... 详细信息

边坡可靠性分析大多以侵入式随机有限元法为主,具有抽样次数多、耗时长、通用性差等缺点,而非侵入式可靠度分析方法能够很好地解决上述问题。提出一种基于拉丁超立方抽样-切比雪夫多项式随机展开模型(Latin hypercube sampling-Chebyshev polynomial stochastic expansion, LHS-CPSE)的非侵入式边坡可靠性分析方法(简称LHS-CPSE法),并以兰州市盐什公路一段边坡为案例验证LHS-CPSE法的可靠性,同时将其应用在坡体开挖方案决策中。研究结果表明:LHS-CPSE法与直接蒙特卡洛法结果非常接近,验证了该方法的准确性和可靠性;3阶CPSE随机展开模型较2阶CPSE随机展开模型计算精度略高0.23%,但前者的计算效率是后者的1/3,兼顾精度和效率推荐采用2阶CPSE随机展开模型;随着Ⅰ级边坡平台宽度的增加,开挖量与边坡平均安全系数呈递增趋势,但可靠度呈“先急剧增大,再趋于稳定”的态势,兼顾工程造价与安全考虑,其边坡平台按照4.5 m设计较为合理;LHS-CPSE法能够快速准确地计算边坡的可靠度,可以为边坡设计和决策提供技术支撑。

关键词：可靠性边坡非侵入式拉丁超立方抽样切比雪夫多项式随机展开强度折减法

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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基于需求响应的电动汽车非侵入式负荷调度方法研究

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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非侵入式负荷辨识技术研究

中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 2023年第6期 68-73页

作者：李鹏浙江华云信息科技有限公司浙江杭州310000

非侵入式负荷辨识技术就是利用电力进线入口端的电压、电流、功率等用电负荷特征参数,对所监测的用电设备进行状态检测和能耗管理的一种方法。随着智能电网的快速发展,非侵入式负荷辨别技术得到了空前关注。本文首先介绍非侵入式负荷辨... 详细信息

非侵入式负荷辨识技术就是利用电力进线入口端的电压、电流、功率等用电负荷特征参数,对所监测的用电设备进行状态检测和能耗管理的一种方法。随着智能电网的快速发展,非侵入式负荷辨别技术得到了空前关注。本文首先介绍非侵入式负荷辨别的具体步骤,接着分别介绍了典型负载及其负载特性以及识别过程的整体设计思路,最后对现有非侵入式负荷辨别算法仍存在的难点进行总结。

关键词：非侵入式负荷辨别事件检测特征匹配

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端-云协同的非侵入式用户负荷感知技术研究

端-云协同的非侵入式用户负荷感知技术研究

作者：陈昶宇浙江大学

学位级别：硕士

电力用户是电力系统的神经末梢,是实现电力系统灵活运行并发挥其社会价值的重要节点。为推动智能电网与高弹性电网的建设,促进电力-社会深度融合,用户侧沉睡的负荷资源亟需被唤醒,负荷内部的深层次特征亟待被挖掘。近年来,用户的用电行... 详细信息

电力用户是电力系统的神经末梢,是实现电力系统灵活运行并发挥其社会价值的重要节点。为推动智能电网与高弹性电网的建设,促进电力-社会深度融合,用户侧沉睡的负荷资源亟需被唤醒,负荷内部的深层次特征亟待被挖掘。近年来,用户的用电行为日趋多样化,分布式新能源并网容量不断提升,用户的负荷模式也越来越复杂,因此,如何利用数据分析与挖掘技术对用户负荷特征进行精细化学习,提升方法的可靠性,是当下的重要研究课题。本文利用非侵入式的思想,基于端-云协同架构对用户外在负荷数据所蕴含的内部信息进行感知,主要研究内容总结如下:（1）提出了一种基于云-端场景迁移的非侵入式目标负荷辨识方法。针对已有研究在算法灵活性与实用性上的不足,首先设计了基于电流波形的神经网络辨识模型,该模型兼具事件检测与负荷匹配功能,可对给定目标负荷的启动行为进行端到端辨识,模型能够对多尺度特征进行自主学习,具有较强的泛化能力。其次,提出了伪监督式的模型云-端迁移学习框架,基于云端预训练、端侧微调的模式在无真实标签的情况下实现模型对不同场景负荷模式的自适应学习,微调过程引入分组加权交叉熵作为损失函数,可优化迁移学习的整体性能,能有效提高模型在陌生场景下对目标负荷的识别能力。（2）考虑到分布式光伏在用户侧广泛接入,使源-荷特性隐藏在净负荷数据内部难以分析,提出了一种基于端-云知识融合的非侵入式表后光伏功率辨识方法。一方面基于端侧少量的历史净负荷数据拟合光伏发电机理模型,并批量模拟历史光伏功率样本,另一方面基于云端可获取的第三方光伏/负荷数据训练神经网络模型,最终基于端侧模拟的样本对来自云端的模型进行微调以用于最终的辨识任务。所提方法能够在数据资源有限的情况下保证模型的拟合能力,提高了辨识结果的准确性。（3）由于现有的电力监控装置计算资源匮乏,负荷感知算法在云端运行会带来巨大的计算压力与通信成本,并可能产生隐私泄露问题,因此设计了一种负荷感知装置,该装置在具备基本表计功能的基础上还支持端侧智能计算,能在本地搭载复杂度较高的数据分析算法,可实现计算资源的合理分配,并提高多样化应用部署的灵活性。同时,基于上述装置验证了本文所提算法在端侧部署的可行性,并从应用服务的视角出发,进一步设计了用户负荷感知云端原型系统,为算法的实际应用提供了参考性的解决方案。

关键词：非侵入式用户负荷感知端-云协同目标负荷表后光伏端侧智能计算

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电力系统负荷非侵入式监测方法研究

电工技术学报 2021年第11期36卷 2288-2297页

作者：雷怡琴孙兆龙叶志浩武晓康海军工程大学电气工程学院武汉430033

为了实现对电力系统负荷的高效监测,提出了针对其暂态与稳态工作状况的非侵入式监测方法。对于准确获得任意稳态时刻的负荷工作状态的问题,提出了基于自筛选的优化遗传算法(AOGA)的稳态监测模型,将电力参数模型转换为有功分量模型及无... 详细信息

为了实现对电力系统负荷的高效监测,提出了针对其暂态与稳态工作状况的非侵入式监测方法。对于准确获得任意稳态时刻的负荷工作状态的问题,提出了基于自筛选的优化遗传算法(AOGA)的稳态监测模型,将电力参数模型转换为有功分量模型及无功分量模型,以此建立双目标函数,解决了由于高谐波电流影响小、求解参数少引起监测误差的问题。优化遗传算法构造了自筛选程序,将适应度相同的结果先做筛选,再利用欧氏距离对功率进行判别,解决了传统遗传算法(GA)进行负荷监测时由于适应度相同引起误判的缺陷。当负荷进行投切时,为了准确获得投切类型,该文建立了基于功率-时间(P-T)的暂态监测Matlab-Simulink模型,首先利用离散傅里叶分解的方法提取暂态发生前后功率的变化量,通过对比功率匹配度对动作负荷进行识别;在功率监测的基础上,以负荷的谐波含有率为负荷特征进行谐波特征判别,进一步提高了暂态负荷监测的精度。

关键词：非侵入式自筛选优化遗传算法双目标函数 P-T模型谐波特征