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题名基于非侵入式负荷监测的家庭电气火灾防控系统
被引量：4
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作者
吕银华
张旻
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机构
浙江中辰城市应急服务管理有限公司
杭州电子科技大学计算机学院
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出处
《物联网技术》
2023年第5期8-11,16,共5页
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基金
浙江省重点研发计划项目(2019C03096)资助。
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文摘
针对电气火灾频发、无法及时处理的问题,基于非侵入式负荷监测提出了一种家庭电气火灾防控系统,并给出了算法设计与实施方案。在算法设计部分,提出了一种基于非侵入式负荷监测的跳跃模型,在原本跳跃模型的基础上添加了额外的约束条件;在实施方案部分,同时对漏电电流与电器聚合功率进行监测。该系统创新之处在于通过非侵入式负荷监测获取家庭用电行为,并结合漏电电流监测,可以精准、高效率地判别电流过载和漏电电流问题的发生,有效防止因电器故障和危险用电行为导致的电气火灾。
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关键词
电气火灾
漏电电流
非侵入式负荷监测(nilm)
跳跃模型
危险行为判别
防控系统
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名数据驱动的配电台区源荷污染源群体谐波排放建模
被引量：2
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作者
张孟琛
林丽娟
孟菁
牛益国
王珺
石磊磊
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机构
国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司
电力电子节能与传动控制河北省重点实验室(燕山大学)
国网河北省电力有限公司邢台供电分公司
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出处
《电力建设》
CSCD
北大核心
2021年第8期46-54,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(51877186)
国网冀北电力有限公司科技项目(5201041900VX)。
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文摘
针对高密度、分散化、全网化电力电子非线性设备导致谐波污染难以有效估计问题,提出一种数据驱动的配电台区谐波污染源群体谐波排放水平建模方法。考虑多种谐波源模型特点和适用性,选取谐波Norton等效模型对谐波源负荷设备进行建模,形成设备典型谐波排放表征。利用非侵入式负荷监测(non-intrusive load monitoring,NILM)技术分解用户用电数据,得到设备各时刻启停状态,进而得到各时刻设备总开启数量。通过马尔科夫链(Markov chain,MC)模拟用电设备开启数量在时序上动态变化,建立用户用电时序特性模型,并将谐波源等效模型代入时序特性模型得到群体谐波污染排放。将仿真结果与蒙特卡洛模拟结果、实测数据进行对比,结果表明所提方法建模过程更为高效,可以有效解决大量分散谐波源群体谐波估计问题。
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关键词
数据驱动
分散化谐波源
Norton模型
非侵入式负荷监测(nilm)
马尔科夫链
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Keywords
data-driven
decentralized harmonic source
Norton model
non-intrusive load monitoring(nilm)
Markov chain
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分类号
TM714
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于改进隐马尔科夫模型的非侵入式家居负荷识别
被引量：23
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作者
孙毅
李昊洋
刘耀先
祁兵
李彬
张旭东
李飞
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机构
华北电力大学电气与电子工程学院
国网河北省电力有限公司
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出处
《电力建设》
北大核心
2020年第4期73-80,共8页
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基金
国家电网公司科技项目(低压用户负荷感知、测量和调控关键技术研究及应用)。
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文摘
针对低频采样识别精确度较低,系统稳定性较差的问题,文章提出了一种基于改进隐马尔科夫模型(hidden M arkov model,HM M)的非侵入式负荷监测方法(non-intrusive load monitoring,NILM)。该模型运用人工免疫算法和增量学习对传统HMM模型进行双重优化,通过人工免疫算法解决HMM模型容易陷入局部最优的问题,提升了模型的识别精确度。再通过增量学习实现了模型参数的自主更新,使得模型能够适应新的环境,提高了模型的鲁棒性。最后通过低频数据集建立了两个实验场景,对改进的HMM模型进行了实验验证,结果证明了该模型在识别精确度和鲁棒性等方面具有一定优越性。
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关键词
非侵入式负荷监测方法(nilm)
隐马尔科夫模型(HMM)
人工免疫算法
增量学习
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Keywords
non-intrusive load monitoring(nilm)
hidden Markov model(HMM)
artificial immune algorithm
incremental learning
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
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