第六届挑战赛A2-基于非侵入式负荷检测与分解的电力数据挖掘

研究背景与意义

传统的电力负荷监测方法成本高、效率低，而非侵入式负荷检测系统通过在电网用户入口处安装传感器，采集和分析用户用电总功率或总电流，监测每个或每类用电设备的用电功率和工作状态，对于指导用户科学合理用电、电力公司准确预测电力负荷、科学制定电网调度方案、提高电力系统稳定性和可靠性有着重要意义。

研究方法与问题分析

本文针对非侵入式负荷检测与分解，提出了以下研究方法和问题分析：

1. 数据预处理：利用小波降噪清除异常点，对数据进行预处理。
2. 负荷特征分析：提取单一设备的暂态特征（有功功率、无功功率、电流谐波、电压-电流轨迹）和稳态特征，并给出计算提取方法。
3. 单一设备识别：建立基于相似度的负荷识别模型，通过特征相似性匹配，识别任意单一设备。
4. 多负荷状态识别：采用基于事件检测的非侵入式用电负荷分解方法，对多负荷进行状态识别，建立0-1规划模型，确定各用电设备的状态、操作与操作时间。
5. 多负荷识别：采用基于决策树的非侵入式用电负荷识别方法，利用决策树算法结合用电设备数据库，实现不同组合负荷运行时的采样数据的负荷识别。

研究结果与结论

1. 负荷特征提取：通过小波降噪和特征计算，提取了电流均值、电流均方根值、V-I轨迹、谐波含有率幅值等负荷印记特征，并转化为可量化的指标。
2. 单一设备识别：建立了基于相似度的负荷识别模型，通过暂态特征相似度、V-I轨迹特征相似度、谐波特征的相似度和有功功率无功功率对比相似度的加权组合，成功识别了未知设备。
3. 多负荷状态识别：采用事件检测算法搜索可能发生事件的时间点，并通过求解0-1二次规划模型，成功识别了多负荷的运行状态。
4. 多负荷识别：采用基于决策树的非侵入式用电负荷识别方法，结合数据库，成功识别了不同组合负荷运行时的设备组成，并通过0-1规划模型确定了各个设备的状态。
5. 实时用电量估计：建立了多负荷下的实时用电量估计模型，成功计算了设备组中各个设备的实时用电量。

研究结论

本文提出的方法和模型能够有效识别用电设备的状态、操作及操作时间，并进一步计算实时用电量，为非侵入式电力负荷监测与分解技术提供了新的思路和方法，具有重要的理论意义和应用价值。