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        非侵入式負(fù)荷辨識(shí)技術(shù)研究及應(yīng)用

        2021-09-14 02:47:40張繼東陳雪薇徐述馬安安
        機(jī)電信息 2021年23期
        關(guān)鍵詞:分類器

        張繼東 陳雪薇 徐述 馬安安

        摘要:為了進(jìn)一步細(xì)分電力用戶的用能習(xí)慣,輔助國(guó)家能源規(guī)劃和調(diào)度,需要研究各類設(shè)備的具體能耗水平。據(jù)此,分析了不同類別電器的工作模式和電力負(fù)荷特征,并基于電器特征信號(hào)提出了一種改進(jìn)的負(fù)荷辨識(shí)算法,通過對(duì)負(fù)荷的提取辨識(shí),研究了負(fù)荷分類模型和實(shí)現(xiàn)機(jī)制。通過設(shè)計(jì)研發(fā)非侵入式負(fù)荷辨識(shí)電能表,實(shí)現(xiàn)了負(fù)荷精準(zhǔn)辨識(shí)。

        關(guān)鍵詞:非侵入式;負(fù)荷辨識(shí);事件檢測(cè);分類器

        0 引言

        黨的十九大指出,當(dāng)前社會(huì)的主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。為響應(yīng)國(guó)家號(hào)召,國(guó)網(wǎng)公司積極構(gòu)建以客戶為中心的新型供電服務(wù)體系,于2018年初發(fā)布了《國(guó)家電網(wǎng)公司關(guān)于堅(jiān)持以客戶為中心進(jìn)一步提升優(yōu)質(zhì)服務(wù)水平的意見》(國(guó)家電網(wǎng)辦〔2018〕1號(hào)),提出了“客戶服務(wù)能力在能源行業(yè)領(lǐng)先、客戶服務(wù)感知和服務(wù)滿意度在公共服務(wù)行業(yè)領(lǐng)先”的發(fā)展目標(biāo)。

        當(dāng)前,國(guó)網(wǎng)公司用電客戶中居民用戶達(dá)4.1億戶,占總客戶數(shù)的88.9%。同時(shí),隨著我國(guó)城鎮(zhèn)居民生活水平的提高,居民用戶負(fù)荷呈高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),用電行為日趨復(fù)雜,居民用戶對(duì)精準(zhǔn)精益用能的服務(wù)訴求不斷增長(zhǎng)。智能電能表作為智能電網(wǎng)的基礎(chǔ)性、關(guān)鍵性資產(chǎn),既是用戶計(jì)量結(jié)算的依據(jù),又是用戶用電信息交互的窗口[1-3]。通過開展智能電能表數(shù)據(jù)深化應(yīng)用和智能量測(cè)體系建設(shè),深度挖掘用電信息采集系統(tǒng)功能,可有效促進(jìn)以客戶為中心的新型供電服務(wù)體系建成。

        在上述背景下,計(jì)量專業(yè)積極開展負(fù)荷辨識(shí)電能表研發(fā)及應(yīng)用,以期實(shí)現(xiàn)居民用電設(shè)備組成和能耗全時(shí)段精確辨識(shí),為客戶提供節(jié)能診斷、用電安全隱患辨識(shí)、電器壽命預(yù)測(cè)、電器使用率統(tǒng)計(jì)等增值服務(wù);同時(shí),通過引導(dǎo)用戶科學(xué)合理用電,降低電網(wǎng)峰谷差,推動(dòng)節(jié)能減排。

        1 電器負(fù)荷特征提取

        居民電力負(fù)荷在運(yùn)行以及開啟和關(guān)斷的過程中,因工作原理的不同而具有不同的運(yùn)行特性和啟停特性,可以據(jù)此對(duì)居民電力負(fù)荷進(jìn)行有效辨識(shí)分解,這構(gòu)成了非侵入式辨識(shí)的基礎(chǔ),負(fù)荷的運(yùn)行特性和啟停特性被稱為“辨識(shí)特征量”[4-6]。

        在實(shí)際工作中,采樣數(shù)據(jù)都是離散值,所以采用的有功功率計(jì)算公式如下:

        式中:m為有功功率序列P的計(jì)算時(shí)間窗口所含工頻周期數(shù)目;N為一個(gè)工頻周期包含的電流、電壓采樣點(diǎn)數(shù)目,N=fs/50,fs為電流、電壓的采樣頻率;uk、ik為離散的電壓和電流序列。

        基于以上計(jì)算,可以實(shí)現(xiàn)基于本地裝置的用戶功率數(shù)據(jù)提取。

        非侵入式負(fù)荷辨識(shí)技術(shù)非常依賴數(shù)據(jù),因此首先需要采集電器負(fù)荷數(shù)據(jù),建設(shè)負(fù)荷特征庫(kù)[7]。家庭負(fù)荷種類繁多,工作模式迥異,采集得到的原始數(shù)據(jù)量相當(dāng)龐大,需要對(duì)其進(jìn)行特征提取,然后進(jìn)行分類與管理。

        根據(jù)居民負(fù)荷原始數(shù)據(jù),可從負(fù)荷功率特性、諧波特性、沖擊特性等多種角度進(jìn)行數(shù)據(jù)特征分析。例如,電磁爐、微波爐的主要特征是諧波,圖1分別是4臺(tái)不同電磁爐的負(fù)荷特征數(shù)據(jù)。

        分析圖1數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn),電磁爐直流分項(xiàng)可以忽略不計(jì),諧波排序大致會(huì)出現(xiàn)奇次(4、5、6)—偶次(1、2、3)的排序,這些諧波分量均可以作為分類器的一個(gè)輸入特征向量。

        2 負(fù)荷辨識(shí)算法

        負(fù)荷辨識(shí)算法的核心有兩個(gè):一是事件檢測(cè),幾乎全部現(xiàn)有算法均需要用事件檢測(cè)來(lái)區(qū)分負(fù)荷投切前后的穩(wěn)態(tài)和暫態(tài)區(qū)段,并在此基礎(chǔ)上執(zhí)行后續(xù)計(jì)算;二是分類器,即負(fù)荷識(shí)別模型,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的分類器是最優(yōu)選擇[8]。

        事件檢測(cè)算法有很多,本文主要研究改進(jìn)雙邊累積和(Cumulative Sum,CUSUM)檢測(cè)算法,主要改進(jìn)點(diǎn)在于引進(jìn)一個(gè)伸縮因子,以使CUSUM算法可以適應(yīng)不同功率水平下的負(fù)荷事件檢測(cè)需求。原始CUSUM算法原理是,考慮采樣序列X={x(k)},(k=1,2,…),非參數(shù)化雙邊CUSUM的統(tǒng)計(jì)量g定義如下:

        根據(jù)上述統(tǒng)計(jì)量,負(fù)荷事件判斷過程如下:正向統(tǒng)計(jì)函數(shù)值是否大于統(tǒng)計(jì)閾值,若是則為投入負(fù)荷事件;負(fù)向統(tǒng)計(jì)函數(shù)值是否大于統(tǒng)計(jì)閾值,若是則為切除負(fù)荷事件。

        在實(shí)際測(cè)試過程中,數(shù)據(jù)異常、快速誤操作、拉弧沖擊電流等可能引起檢測(cè)錯(cuò)誤的問題。例如,數(shù)據(jù)異常點(diǎn)會(huì)多檢測(cè)出一個(gè)負(fù)荷切除事件;快速誤操作會(huì)多檢測(cè)出一個(gè)電器;拉弧沖擊電流則比較復(fù)雜,可能會(huì)檢測(cè)出多個(gè)連續(xù)的負(fù)荷投入或切除事件。上述異??赡軐?dǎo)致算法邏輯崩潰,因此還需要加強(qiáng)事件檢測(cè)算法的魯棒性,對(duì)檢測(cè)結(jié)果做適當(dāng)修正。

        修正邏輯為:

        (1)若某負(fù)荷切除事件集合的左邊界小于某負(fù)荷投入事件的右邊界,且負(fù)荷切除事件后窗與某投入事件的前窗均值差大于設(shè)定閾值,則連接兩個(gè)事件,并修正為負(fù)荷投入事件;

        (2)若某負(fù)荷切除事件集合是某負(fù)荷投入事件集合的真子集,則刪除該切除事件。

        與現(xiàn)有的兩步方差法和CUSUM算法相比,本文所提方法對(duì)常規(guī)負(fù)荷事件檢測(cè)準(zhǔn)確度有很大改善,對(duì)緩升型和沖擊型事件檢測(cè)精度有顯著提高,算法容錯(cuò)性好。

        3 負(fù)荷分類器

        采用支持向量機(jī)分類器,根據(jù)電器啟停時(shí)刻的電氣特征量變化對(duì)電器進(jìn)行分類,實(shí)現(xiàn)電器種類辨識(shí)。以下簡(jiǎn)單介紹SVM線性分類器的基本原理。

        在訓(xùn)練非線性SVM分類器時(shí),若允許分類器在訓(xùn)練樣本上存在一定的分類錯(cuò)誤率,降低分類器在測(cè)試樣本上的泛化誤差,還需要加入一個(gè)正則化項(xiàng)C?;赟VM分類可得到如圖2所示的分類結(jié)果,基于該結(jié)果可根據(jù)不同的采樣結(jié)果對(duì)負(fù)荷進(jìn)行分類識(shí)別。

        4 實(shí)驗(yàn)分析及現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用

        非侵入式負(fù)荷辨識(shí)電能表采用多芯模組的設(shè)計(jì),采用計(jì)量核心、控制核心和負(fù)荷辨識(shí)核心構(gòu)成三芯協(xié)同的硬件框架。

        多芯模組的劃分主要以功能為導(dǎo)向。計(jì)量核心采用片上系統(tǒng)(System on Chip,SoC)設(shè)計(jì)方案,負(fù)責(zé)將用戶側(cè)總線上的電壓和電流經(jīng)由互感器、調(diào)理電路和模數(shù)轉(zhuǎn)換器得到的波形數(shù)據(jù)準(zhǔn)確采集,經(jīng)過必要的數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)后按一定的周期和數(shù)據(jù)格式發(fā)送給負(fù)荷辨識(shí)芯;功能核心MCU負(fù)責(zé)計(jì)量芯、負(fù)荷辨識(shí)芯和采集主站之間的通信連接,發(fā)揮通信中轉(zhuǎn)站的作用,連接電能表各個(gè)功能并協(xié)同工作;負(fù)荷辨識(shí)芯,顧名思義負(fù)責(zé)基于原始電壓和電流波形數(shù)據(jù)進(jìn)行非侵入式負(fù)荷辨識(shí)的功能實(shí)現(xiàn),實(shí)物電路板如圖3所示。

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