支撑智慧用电的电力指纹关键技术与应用
报告人：余涛教授 华南理工大学 2025年9月 新型电力系统的发展需求 新型电力系统的革新，离不开负荷设备感知与认知技术的广泛应用，该技术是建设新型电力系统的最重要、最底层、最基础的技术。 新型电力系统最重要、最底层、最基础的技术 1.1成果背景及意义智慧用电任重道远 安全用电 通过需求响应10%相当于调峰电厂 1.2解决的关键技术瓶颈问题 现有基于智能电表的负荷统计与分析方法颗粒度低，无法捕捉最细微、毫秒级负荷暂态特性，“看不清、识不准、算不好”成为智慧用电的”最大瓶颈 受供电母线电能质量影响，导致用电感知设备无法准确捕捉电器投切事件，供电环境变化令目标信号严重畸变，解决目标看不清问题是用电感知的关键难点 N用电感知与认知面临的三大挑战：“看不清识不准算不好rgeprt 用电设备类型多变，用电认知任务面临多元特征利用不足、跨场景泛化能力差、增量样本提升难的问题，目标识不准是用电认知的最大难点。 算不好”用电感知与认知面临的三大挑战：“看不清”“识不准 用电的高精度快速感知与认知需要高性能的边端算力，边缘与终端载体成本、空间及算力约束下，对各类差异化复杂计算任务存在算不好的问题 研究内容 关键技术1：用电设备精准感知与深度认知的电力指纹技术体系 用电设备精准感知与深度认知的电力指纹技术体系 √适用于复杂环境的电力指纹一级感知体系√适用多用电场景的电力指纹五级认知体系√面向成果产业化的电力指纹标准化体系 技术要点1-1：适用于用电复杂环境的电力指纹一级感知体系 解决方案：构建各类认知场景的感知参量标准，提出完整的电力指纹一级感知流程，包括设备接入与量测事件检测与定位、信号提取与还原、参量分析与计算。 技术要点1-2：适用于多种用电场景的电力指纹五级认知体系 关键难点：当前主流认知研究面临着认知信息少、算法体系不统一、模型实用性差等多种难题。 解决方索：构建适用多用电场景的电力指纹五级认知体系，围绕智能电网的共性问题提出五级设备识别。 技术要点1-3：面向成果产业化的电力指纹标准化体系 关键难点：面向产业化的用电精确感知与深度认知标准化体系需要具备广泛的适用性以及可行性 关键技术2：用电设备事件自适应检测与信号抗扰还原技术 用电设备事件自适应检测与信号抗扰还原技术 复杂用电环境下事件自适应检测技术√复杂用电环境下目标信号抗扰还原技术 技术要点2-1：复杂用电环境下事件自适应检测技术 关键难点：电能质量及负荷自身工作特性波动下事件检测精度低、提取难度大。 解决方案：构建了多级自适应事件检测流程，能够有效信号提取位置进行定位，提高复杂用电环境下目标信号的检测与提取能力。 自适应滑动检测窗口 可对用电环境的功率信息进行实时更新 多元判据 自适应检测 技术要点2-2：复杂用电环境下目标信号抗扰还原技术 关键难点：复杂用电环境下各类信号干扰导致提取出的信息畸变程度较大，严重影响后续的感知性能。 解决方案：提出一种基于专家知识与门控卷积去噪自编码器的电流波形信号还原方法，该方法具备自适应修复能力，有效应对不同扰动导致的畸变，有效还原信号特征，为后续负荷识别奠定基础。 技术要点2-2：复杂用电环境下标信号抗扰还原技术 关键难点：复杂用电环境下各类信号干扰导致提取出的信息畸变程度较大，严重影响后续的感知性能。 解决方案：提出一种基于专家知识与门控卷积去噪自编码器的电流波形信号还原方法，该方法具备自适应修复能力，有效应对不同扰动导致的畸变，有效还原信号特征，为后续负荷识别奠定基础。 在高波动、大功率的基底下，小功率电流波形信号还原误差可由原来的约20%下降至平均3.5% 关键技术3：用电设备的高泛化人工智能识别算法体系 用电设备的高泛化人工智能识别算法体系 基于可解释学习的人机协同特征增强融合识别方法V基于主动迁移学习的负荷识别泛化方法√基于度量元学习的小样本泛化性提升方法 技术要点3-1：基于可解释学习的人机协同特征增强融合识别方法 关键难点：现有方法特征表征能力不足而使模型识别精度和泛化性能受限 解决方案：利用可解释分析方法确定特征重要度，结合输入特征与专家经验确定的初始矩阵进行自适应增强，在模型训练中完成特征自优化过程，实现人机知识的可解释交互增强。 基于物理信息彩色编码的V-I轨透构建PPP. 基于物理信息彩色编码的V-轨逆构建 多尺度特征提取体系 技术要点3-2：基于主动迁移学习的负荷识别泛化方法 关键难点：泛化应用于新场景时往往依赖大量的标签数据进行训练以弥补精度的下降。 解决方案：利用异构模型的共识筛选高质量的伪标注样本，并对预训练模型进行更新，进一步考虑模型分歧和样本多样性的主动学习策略标注高价值样本，可在大幅减少样本标注成本的同时实现模型的高效迁移。 其于主动迁移学习的负荷识别泛化算法框架 技术要点3-3：基于度量元学习的极少量样本泛化性提升方法 解决方案：提出一种基于度量元学习的极小样本负荷监测方法，结合有监智预训练策略进行训练，基于轻量化的一维卷积将电器电流波形映射至度量张量，再由关系模块基于相似度进行标签传播。 同构域适应 ·相对于zero-shot，在品牌、数据集、采样房屋免度中分别至少可摄高58.15%127.85%，15.27%的准确率；·在目标域负两各外特性具备极少量标注的前黑下，同构域适应负荷识别平均准确率为89.1% 异构域适应 全新标签空间的异构城适应任务中，无需进行梯度优化的度量元学习型同样表现出色 关键技术4：边端资源约束条件下的灵活软件定义和云边端协同技术 边端资源约束条件下的灵活软件定义和云边端协同技术 √支撑灵活场景的软件定义硬件基于边端协同的系统算力资源共享优化方法√基于云边协同的系统级模型聚合方法 技术要点4-1：支撑灵活场景的软件定义硬件 关键难点：面向不同场景时硬件功能欠缺通用性、标准化、个性化。 解决方案：面向多场景灵活产业应用的软件定义方法在硬件资源数字化、标准化的基础上，实现虚拟化、灵活、多样和定制化的功能，对外提供客户化的专用智能化、定制化的服务，实现应用软件与硬件的深度融合。 技术要点4-2：基于边端协同的系统算力资源共享优化方法 关键难点：边缘系统资源多且不均匀，系统资源得不到合理应用，无法应对大规模复杂计算等情况。 解决方案：通过边缘设备之间的协同工作，实现系统算力资源的共享和协同利用。通过合理调度和分配算力资源，系统可以在边缘设备之间实现负载均衡，提高系统整体的计算性能和效率，满足大规模复杂任务需求。 真实场景应用 ·基于边进协尚的系统算力资源共享优化方法，在自采数提集中进行训练，在真实场最中进行应用验证，系统算力资源共享均衡率不低于90%，内存资源共享均衡率不低于95%， 技术要点4-3：基于云边协同的系统级模型聚合方法 关键难点：边缘系统模型固定，无法适应不同用户的需求，缺乏模型自动更新机制， 解决方案：利用云端的强大计算能力和存储资源，构建了一系列系统级模型，涵盖了各种应用场景和需求。同时，通过与边缘设备的协同工作，系统可以实现模型的动态加载和更新。 在公开数据焦的增量集中，楼型聚合的漫试准确率不低于90%，对比其他方法提升不低于20%， 中国南方电网关键技术5：电力指纹智慧用电典型应用场景研究与系统集成 电力指纹智慧用电典型应用场景研究与系统集成 V电力指纹类型认知典型应用场景一一安全用电√电力指纹参数认知典型应用场景一有序用电√电力指纹行为认知典型应用场景一一节约用电√面向商业应用的电力指纹智慧用电系统集成 技术要点5-1：电力指纹类型认知典型应用场景安全用电 关键难点：现有系统难以及时感知到负荷异常情况，并对潜在的火灾风险进行认知分析。 解决方案：利用基于电力指纹的用电设备识别能力准确监测电动自行车接入、危险用电行为、电器故障等异常，且由边缘计算实现实时的漏电、短路、过载、电弧等危险电气事件识别。 技术要点5-2：电力指纹参数认知典型应用场景有序用电 关键难点：居民负荷用电设备复杂，用电设备等效参数多样随机，缺少技术手段准确评估其可控边界。 解决方案：电力指纹的负荷识别方法可有效实现用电设备运行状态与等效运行参数的认知与预测，为用户侧负荷的有序用电提供关键技术支撑，打通需求响应信号至终端侧的传导通道。 所有参与的空调集群用户单日均获利超1000元 有序用电中降低聚合商峰谷差29.522%，运营成本减少3.6% 技术要点5-3：电力指纹行为认知典型应用场量节约用电 关键难点：现有系统难以考虑用户的用电习惯和舒适度需求，从而难以提升节约用电的效果 解决方案：基于电力指纹关键技术得到的设备运行状态，提出基于关联图的用户用电行为分析方法，再进步采样图强化学习实现自适应的节能用电管理。 技术要点5-4：面向商业应用的电力指纹智慧用电系统集成 关键难点：面向多应用场景的云边端软件系统集成面临着层级复杂，集成低效的挑战。 解决方案：构建面向商业应用的智能用电软件平台，提供一种高度灵活和可扩展的架构，实现端侧、边侧和云侧三个层级的有机融合，为智能电力系统的负荷识别和管理提供全面支持。 社会影响力
