楊 秀，李 安，孫改平，田英杰，劉 方，潘瑞媛，吳吉海

基于改進(jìn)GMM-CNN-GRU混合的非侵入式負(fù)荷監(jiān)測方法研究

楊 秀1，李 安1，孫改平1，田英杰2，劉 方1，潘瑞媛1，吳吉海1

(1.上海電力大學(xué)電氣工程學(xué)院，上海 200090；2.華東電力科學(xué)研究院，上海 200437)

為挖掘用戶側(cè)節(jié)能減排潛力，對(duì)用戶用電行為進(jìn)行精細(xì)化分析和管理，提升電能利用效率，提出了一種基于高斯混合模型聚類和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的非侵入式負(fù)荷監(jiān)測方法。首先，針對(duì)同一電器常出現(xiàn)功率相近但運(yùn)行狀態(tài)不一致問題，利用高斯混合模型聚類算法中“軟分類”和類簇靈活的優(yōu)勢，對(duì)負(fù)荷工作狀態(tài)進(jìn)行精細(xì)分類，形成負(fù)荷用電設(shè)備實(shí)際運(yùn)行情況的負(fù)荷狀態(tài)特征庫。其次，針對(duì)常見的應(yīng)用于非侵入式負(fù)荷監(jiān)測模型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多標(biāo)簽分類時(shí)存在識(shí)別精度低等問題，提出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與門控循環(huán)單元混合的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。最后，綜合考慮外部環(huán)境數(shù)據(jù)對(duì)家庭用戶用能習(xí)慣的影響，在AMPds2數(shù)據(jù)集上開展驗(yàn)證分析，并與其他模型進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明，所提的非侵入式負(fù)荷監(jiān)測模型具有較高的準(zhǔn)確性。

非侵入式負(fù)荷監(jiān)測與分解；高斯混合模型聚類；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；門控循環(huán)單元；深度學(xué)習(xí)

0 引言

隨著全球氣候變暖、能源爭奪加劇以及環(huán)境污染日益嚴(yán)重，為了降低能源消耗，改善電力系統(tǒng)效率，為用戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)，高級(jí)量測體系(Advanced Metering Infrastructure, AMI)等應(yīng)運(yùn)而生[1]。其中負(fù)荷監(jiān)測是AMI最重要的應(yīng)用之一，其主要任務(wù)是對(duì)負(fù)荷進(jìn)行分解、歸類，有針對(duì)性地管理用戶用電行為，實(shí)現(xiàn)用戶精細(xì)化用能管理，提升能源利用效率，降低用能成本，對(duì)于降低碳排放具有重要意義[2-5]。

上世紀(jì)80年代Hart教授首次提出非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(Non-intrusive Load Monitoring, NILM)概念[6]，并基于事件監(jiān)測[7]方法對(duì)用戶電力入口處記錄的總功率信息進(jìn)行分解，進(jìn)而獲得用戶用電設(shè)備能耗情況及用電規(guī)律，但受限于當(dāng)時(shí)技術(shù)問題精度難以提高。隨著人工智能及高級(jí)量測技術(shù)的發(fā)展，學(xué)者開始將新技術(shù)應(yīng)用于新能源出力預(yù)測[8-9]、負(fù)荷預(yù)測[10-13]與監(jiān)測[14-17]等研究中。2015年Kelly教授首次將深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)算法應(yīng)用于NILM，相比于傳統(tǒng)算法具有高精度、易于擴(kuò)展等特點(diǎn)[18]。目前許多學(xué)者將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用于NILM[19-21]。

將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于NILM問題的關(guān)鍵在于，如何構(gòu)建負(fù)荷工作狀態(tài)特征庫作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督數(shù)據(jù)，多數(shù)學(xué)者采用聚類算法進(jìn)行構(gòu)建。文獻(xiàn)[22]提出基于改進(jìn)K-Means聚類的電器狀態(tài)分類方法，通過挖掘低頻數(shù)據(jù)中電器功率特征消除冗余信息。但用電設(shè)備在不同的工作狀態(tài)下常常會(huì)出現(xiàn)功率大小相近的情況，而K-Means算法難以解決該問題。這是由于K-Means屬于“硬分配”，不同類別的劃分嚴(yán)格依靠距離關(guān)系，故無法精準(zhǔn)劃分不同工作狀態(tài)。為解決“硬分類”的局限，提高負(fù)荷狀態(tài)分類精細(xì)度，本文基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)聚類構(gòu)建負(fù)荷運(yùn)行特征庫的方法。GMM聚類算法按群集概率分配群集成員，屬于“軟分類”，其靈活的類簇可有效避免“硬分類”的局限性，面向大規(guī)模數(shù)據(jù)集能同時(shí)保證聚類效率以及聚類精度[23-25]。

另一方面，更精細(xì)化的負(fù)荷狀態(tài)特征庫對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也提出更高的性能要求。常見應(yīng)用于非侵入式負(fù)荷監(jiān)測模型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多層感知器(Multilayer Perceptron, MLP)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Convolutional Neural Networks, CNN)等。雖CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠挖掘非連續(xù)性特征在高維空間中的聯(lián)系，其對(duì)圖片的分類性能在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域得到充分認(rèn)可，但在識(shí)別具有時(shí)序性的多標(biāo)簽數(shù)據(jù)時(shí)精度較低[26]。長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-term Memory Networks, LSTM)是在序列傳遞方向上進(jìn)行遞歸處理的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，非常適合處理具有時(shí)序性的功率數(shù)據(jù)。門控循環(huán)單元(Gated Recurrent Unit,GRU)是一種基于LSTM的優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，其簡化了LSTM的內(nèi)部單元結(jié)構(gòu)，在擁有LSTM網(wǎng)絡(luò)優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)可減少梯度的消失，有效縮短模型的訓(xùn)練時(shí)間，因此更適用于負(fù)荷辨識(shí)[27]。本文設(shè)計(jì)CNN與GRU分別作為子模塊的改進(jìn)CNN-GRU深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。為滿足負(fù)荷分解需求，將一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分為兩個(gè)輸出，其一為負(fù)荷工作狀態(tài)，其二為負(fù)荷工作功率。最終通過GMM聚類算法建立的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)特征庫作為工作狀態(tài)輸出的監(jiān)督，分項(xiàng)計(jì)量的負(fù)荷功率作為負(fù)荷功率輸出的監(jiān)督，形成一個(gè)基于改進(jìn)GMM-CNN-GRU混合的非侵入式負(fù)荷監(jiān)測模型。在AMPds2數(shù)據(jù)集[28]上進(jìn)行試驗(yàn)，并與CNN、LSTM和常規(guī)CNN-GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較，驗(yàn)證了該方法負(fù)荷狀態(tài)監(jiān)測和功率分解的精度。

1 NILM模型

1.1 GMM-CNN-GRU混合的NILM模型流程圖

本文采用基于改進(jìn)GMM-CNN-GRU混合的NILM模型流程圖，如圖1所示。首先通過GMM聚類算法對(duì)各電器運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)劃分，形成負(fù)荷狀態(tài)特征庫；然后將外部環(huán)境數(shù)據(jù)和總功率數(shù)據(jù)輸入基于改進(jìn)CNN-GRU深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，負(fù)荷狀態(tài)特征和負(fù)荷詳細(xì)分項(xiàng)計(jì)量數(shù)據(jù)作為模型訓(xùn)練監(jiān)督量，進(jìn)行模型訓(xùn)練，最終達(dá)到各類負(fù)荷的精準(zhǔn)監(jiān)測和分解。

圖1 NILM框架圖

1.2 高斯混合模型聚類

負(fù)荷狀態(tài)特征庫的形成依賴于GMM聚類，其中高斯混合模型是用若干個(gè)高斯概率密度函數(shù)(正態(tài)分布曲線)來描述一個(gè)事物的模型。對(duì)于一個(gè)樣本來說，混合高斯分布得到的是其屬于各個(gè)類的概率。求解高斯混合模型參數(shù)一般采用期望極大算[29](Expectation Maximization algorithm, EM)，其步驟如下。

Step2：根據(jù)貝葉斯定理，求出后驗(yàn)分布概率，如式(2)。

Step3：計(jì)算新一輪迭代的模型參數(shù)。

Step4：重復(fù)Step2和Step3直至收斂或達(dá)到最大迭代輪數(shù)。

高斯混合模型聚類算法流程圖如圖2所示。

GMM聚類算法對(duì)每個(gè)用電設(shè)備進(jìn)行聚類分析，以有功功率作為工作狀態(tài)劃分的依據(jù)，最終形成對(duì)應(yīng)用電設(shè)備的負(fù)荷狀態(tài)特征庫。將負(fù)荷狀態(tài)特征進(jìn)行One-hot編碼，作為改進(jìn)CNN-GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的監(jiān)督數(shù)據(jù)。

1.3 改進(jìn)CNN-GRU網(wǎng)絡(luò)模型

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)憑借其強(qiáng)大的表達(dá)能力在分類方面有巨大優(yōu)勢。直接將常規(guī)CNN-GRU網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于NILM問題不能取得良好的效果，為了提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，可增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和每層神經(jīng)元數(shù)目，但這并不能有效提升監(jiān)測精度，反而會(huì)增加訓(xùn)練復(fù)雜度。

圖2 高斯混合模型聚類算法流程圖

本文將多個(gè)不同的神經(jīng)元模塊橫向“并聯(lián)”排布，分別獲得非連續(xù)性輸入數(shù)據(jù)的非線性特征聯(lián)系、高維空間特征聯(lián)系以及時(shí)序特征聯(lián)系，最終將各個(gè)網(wǎng)絡(luò)獲得的特征張量進(jìn)行疊加后，傳入邏輯回歸單元，形成一個(gè)改進(jìn)CNN-GRU深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該結(jié)構(gòu)中包含以下內(nèi)容。

1) Dense模塊

神經(jīng)元采用全連接方式，其中每個(gè)神經(jīng)元傳播公式為

2) 一維卷積模塊

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像處理中的應(yīng)用廣泛。由于圖像中有色彩、尺寸等多維特征，需要挖掘圖像中的空間特征，故采用卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，卷積核多為2維。而在NILM問題中，功率數(shù)據(jù)為時(shí)間序列類型數(shù)據(jù)，所以本文采用一維卷積方式，計(jì)算公式為

3) GRU模塊

門控循環(huán)單元GRU是對(duì)長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的一種改進(jìn)，參數(shù)更少，訓(xùn)練速度更快。GRU中包含重置門和更新門，其計(jì)算公式為

本文搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為兩大部分，一部分實(shí)現(xiàn)用電設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測，另一部分實(shí)現(xiàn)用電設(shè)備的功率分解，其結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如圖3所示，超參數(shù)設(shè)置如下。

圖3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

(2) 改進(jìn)CNN-GRU層，總計(jì)352個(gè)神經(jīng)元。

(3) 全連接層：64個(gè)神經(jīng)元。

(4) 激活層：激活函數(shù)為Softmax。

(5) 第一部分輸出層：輸出維度為(為用電器的狀態(tài)數(shù)，即聚類中心數(shù))，得到該用電器處于的狀態(tài)(One-hot編碼形式)。

(7) 改進(jìn)CNN-GRU模塊，總計(jì)352個(gè)神經(jīng)元。

(8) 全連接層：64個(gè)神經(jīng)元。

(9) 激活層：激活函數(shù)為ReLU。

(10) 第二部分輸出層：輸出層維度為1維，為用電器的有功功率。

2 模型訓(xùn)練與評(píng)估

2.1 數(shù)據(jù)集選取

文獻(xiàn)[30]采用國外公開數(shù)據(jù)集REDD以及實(shí)驗(yàn)室測量私人數(shù)據(jù)集(國內(nèi)社區(qū)采集)對(duì)所設(shè)計(jì)的模型進(jìn)行驗(yàn)證分析，其實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明應(yīng)用于非侵入式負(fù)荷監(jiān)控的模型在國內(nèi)外家庭用戶層面的差異影響較小。由于國內(nèi)有關(guān)家庭用電設(shè)備詳細(xì)公開數(shù)據(jù)集很少，目前國內(nèi)絕大多數(shù)學(xué)者采用國外公開數(shù)據(jù)集作為模型研究驗(yàn)證的對(duì)象，故本文選取國外公開數(shù)據(jù)集。

本文選取2016年加拿大學(xué)者發(fā)布的AMPds2數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)采集自加拿大溫哥華市區(qū)內(nèi)一個(gè)家庭用戶，居住總面積199 m2，地下室面積100 m2，有功功率的采樣間隔為1 min，外部環(huán)境數(shù)據(jù)采樣間隔為1 h，數(shù)據(jù)集的采集時(shí)間跨度從2012年4月1日至2014年4月1日，總計(jì)1 051 200條記錄。

2.2 訓(xùn)練策略

2.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)

NILM有很多評(píng)價(jià)指標(biāo)，本文選擇針對(duì)狀態(tài)監(jiān)測的指標(biāo)：準(zhǔn)確度(precision)、召回率(recall)和F1分?jǐn)?shù)(F1-score)。選擇針對(duì)功率分解的指標(biāo)：平均絕對(duì)誤差(Mean Absolute Error, MAE)。

1) 狀態(tài)監(jiān)測指標(biāo)

首先分別計(jì)算三個(gè)統(tǒng)計(jì)量TP、FP、FN，其中TP為真陽性：狀態(tài)監(jiān)測為正，實(shí)際為正的個(gè)數(shù)；FP為假陽性：狀態(tài)監(jiān)測為正，實(shí)際為負(fù)的個(gè)數(shù)；FN為假陰性：狀態(tài)監(jiān)測為負(fù)、實(shí)際為正的個(gè)數(shù)。

2) 功率分解指標(biāo)

平均絕對(duì)誤差(MAE)計(jì)算公式為[31]

3 實(shí)例分析

3.1 家庭用電設(shè)備相關(guān)因素分析

為接近我國國情，從AMPds2數(shù)據(jù)集中選擇7種典型家庭用電設(shè)備：熱泵(暖通空調(diào))、干衣機(jī)、冰箱、電視、地下照明、洗衣機(jī)和洗碗機(jī)，基本包含國內(nèi)家庭大功率用電設(shè)備種類。日常生活中外界的環(huán)境溫度與室內(nèi)電器的使用存在很大相關(guān)性，故本文通過計(jì)算Pearson相關(guān)系數(shù)[32]分析AMPds2數(shù)據(jù)集中用電設(shè)備的總功率以及7種典型設(shè)備有功功率與外界環(huán)境(氣溫、氣壓、風(fēng)速、能見度)之間的相關(guān)性，此處環(huán)境數(shù)據(jù)與電器功率數(shù)據(jù)在時(shí)間及顆粒度上保持一致，如圖4所示。

由于加拿大全年溫度較低，而夏季溫度較為適宜，所以室內(nèi)溫控系統(tǒng)(熱泵)與氣溫呈負(fù)相關(guān)。同樣該家庭電視、冰箱、地下照明和洗衣機(jī)的使用與外界環(huán)境存在一定的相關(guān)性。表1為天氣數(shù)據(jù)對(duì)本文所設(shè)計(jì)的NILM模型精度的影響情況。

表1中可看出部分與外部環(huán)境數(shù)據(jù)相關(guān)性較大的電器(熱泵、冰箱、電視、地下照明和洗衣機(jī))，在加入天氣因素后其監(jiān)測精度都得到明顯提升，可見天氣數(shù)據(jù)為負(fù)荷精度的重要影響因素之一，環(huán)境數(shù)據(jù)的獲取并不困難，具有可行性。

圖4 用電設(shè)備與環(huán)境特征的相關(guān)性

表1 天氣數(shù)據(jù)對(duì)精度的影響對(duì)比表

3.2 用電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)提取

利用高斯混合模型聚類算法對(duì)用電設(shè)備有功功率進(jìn)行挖掘，獲取用電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的特征信息，并形成用電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)特征庫。由于7種典型用電設(shè)備都屬于多工作狀態(tài)設(shè)備，所以依據(jù)實(shí)際功率數(shù)據(jù)以及戴維森堡丁指數(shù)確定聚類數(shù)目。將GMM聚類效果與文獻(xiàn)[22]中所用K-Means聚類效果相比較。

設(shè)置高斯混合模型聚類最大迭代次數(shù)為100次，收斂閾值為6×10-5，初始化中心點(diǎn)次數(shù)為5。圖5為GMM與K-Means的聚類結(jié)果比較，分別為熱泵、洗碗機(jī)、電視、冰箱和洗衣機(jī)的有功功率聚類結(jié)果，其中左側(cè)圖為GMM聚類結(jié)果，右側(cè)為K-Means聚類結(jié)果。

在圖5(a)中，GMM聚類將熱泵工作過程分為五類，即待機(jī)狀態(tài)功率約為37 W、啟動(dòng)狀態(tài)功率由37 W突變到1800 W、平穩(wěn)運(yùn)行狀態(tài)約為1800 W、大功率運(yùn)行狀態(tài)功率約為2400 W及關(guān)閉狀態(tài)0 W，而K-Means聚類將關(guān)閉狀態(tài)0 W與待機(jī)狀態(tài)37 W歸為一類，明顯不符合實(shí)際；圖5(b)中洗碗機(jī)被分為四類，即關(guān)閉狀態(tài)功率0 W、待機(jī)狀態(tài)功率約為11 W、大功率工作狀態(tài)功率約為775 W和低功率工作狀態(tài)功率約為140 W，同樣K-Means聚類算法將洗碗機(jī)待機(jī)狀態(tài)與關(guān)閉狀態(tài)歸為一類。K-Means聚類在電視、冰箱和洗衣機(jī)上也存在類似現(xiàn)象，GMM聚類算法結(jié)果精細(xì)度更高，更符合實(shí)際，聚類結(jié)果如表2所示。

表2 電器運(yùn)行狀態(tài)編號(hào)以及相關(guān)特征

將GMM聚類算法與K-Means聚類算法所得負(fù)荷狀態(tài)特征庫，分別送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，最終負(fù)荷功率分解結(jié)果對(duì)比如表3所示。

表3 不同聚類算法對(duì)比

從表3中可看出，GMM聚類形成的負(fù)荷狀態(tài)特征庫在最終負(fù)荷監(jiān)測精度上有明顯優(yōu)勢，電視、冰箱的負(fù)荷監(jiān)測精度提升較高，可見更精細(xì)化的負(fù)荷狀態(tài)特征有利于提升負(fù)荷監(jiān)測的性能。

3.3 負(fù)荷監(jiān)測與分解結(jié)果

將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入所搭建的改進(jìn)CNN-GRU深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，按訓(xùn)練策略進(jìn)行訓(xùn)練，負(fù)荷功率分解結(jié)果如圖6所示。

從圖6可以看出，本文所提的負(fù)荷監(jiān)測模型對(duì)用電設(shè)備的啟停過程辨識(shí)精準(zhǔn)，功率分解效果好，可滿足NILM任務(wù)要求。將本文所提模型與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(CNN)[8]、長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)模型(LSTM)[8]和常規(guī)CNN-GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[8]進(jìn)行對(duì)比。比較過程中訓(xùn)練數(shù)據(jù)一致，均選自基于GMM聚類得到的負(fù)荷狀態(tài)特征庫，比較結(jié)果見表4。

由表4可知，本文所設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比CNN和LSTM網(wǎng)絡(luò)精度明顯提升。由于熱泵設(shè)備在該家庭的能耗占比為23.23%，工作功率在1500 W以上且穩(wěn)定，故改進(jìn)CNN-GRU模型在功率分解上精度提升較小，其他用電設(shè)備提升明顯。圖7中詳細(xì)比較了改進(jìn)CNN-GRU與常規(guī)CNN-GRU模型的狀態(tài)監(jiān)測和功率分解性能。

圖6 負(fù)荷功率分解結(jié)果

表4 深度學(xué)習(xí)算法對(duì)比

圖7 本文方法與CNN-GRU結(jié)果對(duì)比

從圖7可以看出，針對(duì)功率較大、狀態(tài)少且特征差異較大的設(shè)備，本文所提算法比常規(guī)CNN- GRU算法識(shí)別負(fù)荷工作狀態(tài)精度提升5%～20%，負(fù)荷工作功率分解精度接近，提升1%～2%。但針對(duì)狀態(tài)較多的用電設(shè)備時(shí)，本文算法精度更高，工作狀態(tài)監(jiān)測精度提升30%，功率分解精度提升6%。通過結(jié)果對(duì)比可知，本文神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在處理多分類問題時(shí)優(yōu)勢顯著。

3.4 模型應(yīng)用能力驗(yàn)證

考慮在一年中不同的外界環(huán)境下，家庭用戶會(huì)有不同的用電場景，各場景下各電器的使用習(xí)慣也會(huì)出現(xiàn)相應(yīng)變化，故為保證本文模型在全年時(shí)間段不同電器使用場景和不同用電習(xí)慣下都有較高的分解精度，選擇AMPds2數(shù)據(jù)集中春夏秋冬的典型周以及度假周的真實(shí)數(shù)據(jù)(不包含在訓(xùn)練集中)作為測試集，其中夏季周選擇2013年7月21日—27日，期間熱泵使用頻率降低，冰箱使用頻率增大；冬季周選擇2013年1月20日—26日，期間熱泵使用頻率增大，冰箱使用頻率降低；春秋兩季電器使用較為均衡，選擇2013年4月14日—20日；度假周選擇2013年8月1日—7日，期間只有熱泵和冰箱維持基本運(yùn)行。表5和表6分別展示了模型應(yīng)對(duì)用戶不同行為習(xí)慣時(shí)的狀態(tài)監(jiān)測與功率分解精度。

表5 狀態(tài)監(jiān)測結(jié)果(eF1-score)

表6 功率分解結(jié)果(eMAE)

由表5和表6可以看出，本文模型在面對(duì)不同的用電場景時(shí)，負(fù)荷工作狀態(tài)監(jiān)測誤差均在10%以內(nèi)，只有冰箱誤差在10%左右。該模型功率分解的精度維持在較高的水平。

4 結(jié)論

本文提出一種基于改進(jìn)GMM-CNN-GRU混合的NILM方法。首先對(duì)大規(guī)模負(fù)荷數(shù)據(jù)采用GMM聚類算法獲取負(fù)荷狀態(tài)特征庫，然后輸入改進(jìn)CNN-GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以實(shí)現(xiàn)非侵入式負(fù)荷狀態(tài)監(jiān)測與功率分解，所提方法具有以下優(yōu)勢。

1) 相比于K-Means聚類結(jié)果，本文所提GMM聚類方法的類簇更加靈活，面對(duì)同一電器功率接近但狀態(tài)迥異的情況，可實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的分類，且與電器運(yùn)行狀態(tài)貼合度更高。

2) 在相同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)下，本文所提改進(jìn)CNN- GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和常規(guī)CNN-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，在負(fù)荷狀態(tài)監(jiān)測和功率分解等方面具備更高的精度。

3) 本文主要選取了AMPds2數(shù)據(jù)集中符合我國國情的典型用電設(shè)備，其中洗碗機(jī)和干衣機(jī)在國內(nèi)需求越來越高，本文模型將其考慮在內(nèi)，符合未來家庭發(fā)展需要。熱泵(暖通空調(diào))在國內(nèi)主要應(yīng)用于公商業(yè)樓宇等設(shè)施，本文所設(shè)計(jì)模型在應(yīng)用于工商業(yè)用戶時(shí)也有一定的競爭力。

本文模型基于大量侵入式測量數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到，而在實(shí)際應(yīng)用中會(huì)面臨侵入式用電設(shè)備功率數(shù)據(jù)不足的問題，如何利用少量的數(shù)據(jù)達(dá)到NILM的精度要求以及針對(duì)國內(nèi)家庭用電情況進(jìn)一步驗(yàn)證模型將成為下一步的研究目標(biāo)。

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Non-invasive load monitoring based on an improved GMM-CNN-GRU combination

YANG Xiu1, LI An1, SUN Gaiping1, TIAN Yingjie2, LIU Fang1, PAN Ruiyuan1, WU Jihai1

(1. School of Electric Power Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China;2. East China Electric Power Research Institute, Shanghai 200437, China)

A non-intrusive load monitoring method based on Gaussian mixture model clustering combined with a deep neural network is proposed to explore the potential of energy saving and emission reduction at the customer side. It also fine-tunes the analysis and management of customer electricity consumption behavior, and improves the efficiency of electricity use. First, we tackle the problem that the same electrical appliance often has similar power but inconsistent operating status. In order to classify the load working status in fine manner, the advantages of "soft classification" and flexible clustering in the Gaussian mixture model clustering algorithm can be used to form a load status feature library that conforms to the actual operating conditions of electrical equipment. Secondly, note that in the common deep neural networks applied to non-invasive load monitoring models, there are problems such as low recognition accuracy in multi-label classification. Thus a deep neural network model with a mixture of convolutional neural networks and gated recurrent units is proposed. Finally, the validation analysis is carried out on the AMPds2 dataset by considering the influence of external environmental data on the energy consumption habits of household users, and the results are compared with other models. The results show that the proposed non-invasive load monitoring model has high accuracy.

non-invasive load monitoring and decomposition; Gaussian mixture model clustering; convolutional neural networks; gated recurrent unit; deep learning

10.19783/j.cnki.pspc.211238

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(61872230)；上海電力人工智能工程技術(shù)研究中心研究項(xiàng)目資助(19D72252800)

This work is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 61872230).

2021-09-08；

2021-12-09

楊 秀(1972—)，男，教授，博士生導(dǎo)師，從事分布式發(fā)電與微電網(wǎng)技術(shù)；Email: yangxiu721102@126.com

李 安(1997—)，男，碩士研究生，從事非侵入式負(fù)荷監(jiān)測與分解；E-mail: spiderla97@163.com

孫改平(1984—)，女，講師，從事電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度。E-mail: sunfrog2002@163.com

(編輯 許 威)