论文摘要
非侵入式负荷监测对开展节能工作,提供负荷调峰信息以及建设智能电网具有重要的现实意义。针对目前非侵入式负荷监测和分解方法在低频采样条件下识别准确度低的问题,提出了一种考虑状态概率因子和状态修正的非侵入式负荷分解方法。首先,对预先获取的电力数据进行meanshift聚类,构建负荷不同状态下的功率模板;然后,在传统功率特征的基础上,将状态概率因子(state probability factor,SPF)作为新特征引入目标函数,通过改进的多特征遗传优化迭代实现负荷分解;最终对分解结果进行异常状态修正。在AMPds数据集上对算法性能进行了评估,仿真结果显示上述方法可有效提高负荷分解的准确性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 文亚凤,崔亮节,孙毅,祁兵,马永红
关键词: 非侵入式负荷监测,聚类,遗传优化,状态概率因子,状态修正
来源: 电网技术 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 华北电力大学电气与电子工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(51777068)~~
分类号: TM714
DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2018.2508
页码: 4178-4184
总页数: 7
文件大小: 1002K
下载量: 340
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标签：非侵入式负荷监测论文; 聚类论文; 遗传优化论文; 状态概率因子论文; 状态修正论文;