检索结果-南通市图书馆

作者：宋名扬中国计量大学

学位级别：硕士

居民用电量在全社会用电总量中居占有较大比重,负荷识别技术可以有效监测居民的用电情况,对于智能电网建设、指导居民优化用电行为和节约能源具有重要意义。非入户式负荷识别技术只需在电力用户入户端安装监测设备就可以对屋内负荷进行... 详细信息

居民用电量在全社会用电总量中居占有较大比重,负荷识别技术可以有效监测居民的用电情况,对于智能电网建设、指导居民优化用电行为和节约能源具有重要意义。非入户式负荷识别技术只需在电力用户入户端安装监测设备就可以对屋内负荷进行实时监控,具有安装简便、维护方便及容易推广的优点。本文首先搭建了模拟家庭用电环境的负荷数据采集平台,通过数据解码和降噪算法对原始采样数据进行预处理。然后基于负荷运行状态将负荷特征分为暂态特征和稳态特征,量化了负荷暂稳态特征的计算方法,并分别总结了两类特征对于非入户式负荷识别技术应用的优缺点,构建了负荷稳态特征库,提出一种组合级联过滤和KNN的算法解决了传统KNN识别算法计算量较大和识别准确率不高的问题。其次提出了一种卷积神经网络模型的负荷识别方法,通过一维卷积神经网络提取负荷稳态电流的深层特征,采用实验室数据集进行负荷识别,验证了模型的有效性。最后,将训练好的一维卷积神经网络模型保存并压缩后部署在基于STM32F407的嵌入式设备上,搭建了非入户式负荷识别实验平台,通过实验室环境下采集的12类家庭用电负荷数据对实验平台进行验证,取得了较好的识别效果。

关键词：负荷识别非入户式一维卷积神经网络

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一种非入户式负荷识别方法的研究

一种非入户式负荷识别方法的研究

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作者：金皓中国计量大学

学位级别：硕士

居民用电量在全社会用电总量中占有很大比重,而且居民的用电效率较低,存在较大的提升空间。合理的监测居民用电并提供各个电器负载的详细用电信息,能够引导居民了解自身的用电习惯、优化用电行为,对电能节约有着深远的影响。因此,本文... 详细信息

居民用电量在全社会用电总量中占有很大比重,而且居民的用电效率较低,存在较大的提升空间。合理的监测居民用电并提供各个电器负载的详细用电信息,能够引导居民了解自身的用电习惯、优化用电行为,对电能节约有着深远的影响。因此,本文对非入户式负荷识别方法进行研究,主要包括数据分析、事件检测、负荷识别三个方面,本文的主要研究内容如下:（1）基于搭建的模拟家庭用电环境,对常用的电器负载进行了数据采集,通过采用预处理手段降低噪声,避免其对后续步骤产生影响;通过研究不同类型的负荷事件及其检测方法,提出一种改进的事件检测算法,能够较为准确的检测电器负载开关的暂态阶段和稳态阶段。（2）以电器负载暂态和稳态电压电流数据为切入点进行暂态特征与稳态特征的分析,通过计算量化建立电器负载的稳态负荷特征库,并改进KNN算法进行了负荷识别。（3）提出了基于卷积神经网络的用电识别方法来提取并融合特征。在传统复杂的用电场景中,采用卷积神经网络对电器负载两种轨迹图像完成更深层次特征的提取并融合功率特征,最终得到具有区分度的有效特征,以解决传统提取方法下特征相似的电器负载较难区分的问题。（4）构建了完整的非入户式负荷识别系统,通过采集用电信息快速检测电器负载投切事件,提取数据的两种轨迹图像与功率特征,输入到训练好的模型中识别当前投切事件的电器负载类型,最后实现可视化用电记录。通过搭建的模拟家庭用电环境对本文所提出的方法进行了系统验证。综上所述,本文提出的非入户式负荷识别方法对电器负载起到了良好的识别效果,为居民用户合理高效的使用电能提供指导。

关键词：非入户式事件检测负荷特征负荷识别

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非入户式串户检查装置研制与应用

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机电信息 2017年第36期 55-55,57页

作者：罗锡铭李桂萍广东电网有限责任公司珠海供电局广东珠海519000

随着越来越多的居民住宅小区的建成以及低压集抄的全覆盖,每一栋楼的每个单元都会集中安装一个电表箱,整个单元用户的电能表都在表箱内,可能在新装初期敷设表后线时出现错接,或在轮换电能表以及低压集抄设置过程中发生张冠李戴现象,造... 详细信息

随着越来越多的居民住宅小区的建成以及低压集抄的全覆盖,每一栋楼的每个单元都会集中安装一个电表箱,整个单元用户的电能表都在表箱内,可能在新装初期敷设表后线时出现错接,或在轮换电能表以及低压集抄设置过程中发生张冠李戴现象,造成错收电费而被用户投诉。鉴于此,研制一种无需进入用户家中就能确定用户与电能表及开关是否一一对应的现场检查装置,对于确保用户信息正确无误、减少用户投诉、提高客户满意度有着积极的作用。

关键词：非入户式排查装置研制应用

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