用电侧安全隐患分析、负荷监测与需求管理策略研究

武汉大学机器人学院/电气与自动化学院汇报人：孔政敏2025年11月23日 研究背景01. 02.用电安全隐患分析 03.智能负荷感知 04.智能负荷调控 研究背景 在国家“双碳”自标和电能替代战略的推动下，终端用能正加速向电能集中，居民、公共与小微工商业场景的电气化水平持续提升，用电侧负荷规模和复杂度不断提升。 “双碳”目标推动终端能源向电能迁移 中华人民共和国中央人民政府 ■配合“以电代煤以电代油、以电代气工程，居民与小微场景电气化水平快速提升 用电侧设备品类与 数量远快于传统配电网侧的感知与管理能力建设 ■建筑、电动交通、工业中小负荷.. 01.研究背景 02.用电安全隐患分析 03.智能负荷感知 04.智能负荷调控 用电设备安全隐患演化机理研究一一电机类设备 针对电机设备在用电行为、电能质量以及环境因素耦合应力下的复合应力问题，研究了三类应力在电机内部的能量与热量传递机制，构建了“损耗与温升叠加一→绝缘裕度下降一→典型故障触发”的统一演化主链。确定了引发电气火灾风险的三类主要故障 用电设备安全隐患演化机理研究一电机类设备 搭建了异步电机匝间短路故障仿真的Simulink模型验证基于定子电流信号、定子电磁特性以及Park失量法的异步电机匝间短路故障机理。 使用仿真所得电流电压数据验证基于定子电流信号、定子电磁特性、以及Park失量图的异步电机故障机理 通过图1可以看出，存在匝间短路故障时定子三相电流出现不平衡现象，且由图2可以看出，随着匝数比的增加，这种不平衡程度也增加。 通过图3可以看出，存在匝间短路故障时定子三相电流出现特定频率谐波：由图4可以看出，匝间短路故障相电流Park轨迹图为椭圆，且程度与故障程度有关。 用电设备安全隐患演化机理研究一电池类设备 家用电器中电池的应用越来越广泛，尤其是环保、能量密度高、循环寿命长的锂电池，然而，锂电池在存储和使用过程中逐渐老化，影响其性能和安全性。电池老化将导致其内部故障，在极端情况下，会出现短路、火灾和爆炸等风险。因此，研究电池的老化及热失控机理并监测其健康状态十分重要 正常老化 用电设备安全隐惠演化机理研究——电池类设备 电池老化机理：电池老化是多种因素共同作用的结果，如环境温度、电流倍率等，老化表现为内阻增加和容量下降。滥用对于电池是一种非正常老化，发生的频率较低，但会造成内短路等更大的影响 低压线路安全隐患演化机理研究一电弧 接触不良导致的串联电弧是引发早期失火的高频诱因，为更好模拟实际生活场景中的环境，搭建交流电弧-多设备混叠场景实验平台，配置不同混叠设备，改进电弧发生装置，改装电弧探头，进行数据采集 底压线路安全隐患演化机理研究一电弧 电弧产生及发展将受多种因素影响，于是构建了低压线路并联电弧多物理场仿真模型完成并联电弧的发展演变过程机理分析，明确了绝缘缺口、绝缘层厚度等因素的作用机理。 低压线路安全隐患演化机理研究一一电弧 为探究接触不良对线路产生电弧的影响，针对接触不良场景-直流电弧进行MHD建模明确直流电弧的电、磁、热场分布；建立二维轴对称电弧磁流体动力学模型，发现直流电弧磁场强度、温度、流场速度和压力与电流大小呈正相关 01.研究背景 02.用电安全隐患分析 03.智能负荷感知 04.智能负荷调控 智能负荷感知多源异构数据融合感知 智能负荷感知智能量测体系中电力负荷大模型 现代电网体系智能化程度日渐提高，智能计量设备、PMU、IoT及其它边端设施正在产生大量的数据这对AI模型学习复杂表示的能力提出了挑战。而利用参数“规模效应”提升表达能力的A大模型正成为这一问题的主流解决方案 计量数据智能处理任务 智能辅助决策任务 态势感知与需求侧智能响应任务 针对电网态势分布及响应规则进行建模需学习复杂的特征映射。 基于功率信息对用户用电情况进行分析，以侵入式/非侵入式负荷监测任务为主。 基于电网态势、用户用电分布及各类传感器数据，为潜在危险和建议动作提供建议 典型参数量：10M~103M（dAE，SGN等） 典型参数量：103M~104M(deepDL等)。 典型参数量：104M~105M（基于LLM）。 智能负荷感知智能量测体系中电力负荷大小模型 主站 (大模型) 主站汇聚各区域、各类型终端的分解结果、运行状态、气象数据、市场信息等多源异构数据，借助大模型融合分析，全面刻画全网级负荷自适应下发更新端侧算法，优化参数。分析不同用户群体的行为模式，评估系统运行安全隐患风险，评估可控负荷响应潜力。形成云-端自适应优化执行的闭环 端侧 (轻量化模型） 端侧（表计等）部署基于多尺度特征融合以及多尺度因果注意力机制的轻量化分解模型SLFusionNet提升实时响应能力，增强用户侧自治与自主管理能力，构建分布式能量感知网络 智能负荷感知非侵入式负荷监测 非侵入式负荷监测通过对总表信号的智能分析，实现对各电器运行状态的识别与功率分解。负荷识别侧重于判断电器类型与状态，负荷分解则进一步量化各设备的能耗贡献，为能效管理与安全监测提供支撑。 智能负荷感知非侵入式负荷监测 有监督深度学习是基于人工智能实现非侵入式负荷监测的主要途径。 主要流程包括负荷监测数据库的建立、模型的设计与训练以及模型效果评估等。 智能负荷感知非侵入式负荷监测 用于非侵入式负荷监测的深度模型通常具有以下三个典型结构： 1深度主于网络：2）分类检测头；3）回归检测头 更复杂的模型还可能具有Encoder-Decoder结构等更复杂的网络拓扑。 一些轻量化模型会去除部分非必要结构。例如轻量化负荷辨识模型可能只有分类头而没有回归头，而轻量化负荷分解模型可能只有回归头而没有分类头。 但实践中，许多模型同时保留两个检测头以提升其预测与训练的鲁棒性，以及稀有电器场景下的预测准确度。 智能负荷感知轻量化非侵入式负荷监测之一 模型轻量化1一知识蒸馏 通过复杂的教师模型指导学生模型，令负荷辨识模型轻量化的同时又具较高辨识性能 选取结构相似规模不同的教师学生网络，使用高斯核函数对中间特征图进行映射并计算分布均值，以此衡量教学效果。捕捉样本间特征间以及层间相似关系，能够更加全面的传专递教师模型表达能力，使学生模型保持轻量化的同时拥有接近教师模型的性能。通过模型剪枝进一步降低计算负担，便于部署在资源受限场景 智能负荷感知轻量化非侵入式负荷监测之一 模型轻量化2—剪枝、量化技术，进一步降低计算负担，便于部署在资源受限场景 int8量化 Cint8=round+zero_pointscale 将32位浮点数映射到8位整型，其中scale是缩放因子，定义缩放比例，zeropoint是零点偏移，调整映射值域（-128到127），round(）代表四舍五入操作 非结构化剪枝神经元 知识蒸馏、剪枝、量化后，模型规模可缩至1/8~1/4，1准确率下降不超过5% 智能负荷感知轻量化非侵入式负荷监测之二 针对需要在边缘设备部署轻量化模型的场景，可以采用负荷辨识+功率估计或设计合适的轻量化负荷分解模型两种思路。 智能负荷感知轻量化非侵入式负荷监测之二 在轻量化非侵入式负荷分解领域，我们提出基于多尺度特征融合以及多尺度因果注意力机制的轻量化负荷分解模型(SLFusionNet)。 所提模型总参数量仅约0.32M，实测所需硬件RAM<1MB，适合在资源受限的表计边端设备部署 智能负荷感知轻量化非侵入式负荷监测之二 SLFusionNet优越的结构设计使其在达到相对于该领域其它前言工作而言更高的参数利用效率区(F1%/Mparams)的同时,显著提升了瓣识准确率（F1)。 智能负荷感知轻量化非侵入式负荷监测之二 基于RenesasRX72N和SLFusionNet模型实际测试与验证，可实现非侵入式负荷监测任务的边缘部署 智能负荷感知新型并网主体的态势感知 在新型电力系统中，能源结构多元化与运行特性复杂化使得态势感知成为保障系统稳定运行的关键。通过AI赋能，使得电力系统具备对用电行为、设备状态及潜在风险的智能察觉与深度理解能力。 新型电力系统用电行为智能察觉AI赋能态势感知成为关键！ 智能负荷感知新型并网主体安全感知 在新型电力系统中，多源并网主体带来前所未有的安全挑战。光伏、储能、充电桩及高功率负载波动与耦合使系统易受扰动与异常侵入。利用AI使电力系统主体具备感知、学习与防护能力，实现从被动防御向主动安全的转变 智能负荷感知并网主体异常检测与扰动识别 智能负荷感知一一光伏储能系统安全自监督监测 光伏、储能系统的高波动性与非线性特征使传统监测难以适应。引入自监督学习，通过构建状态表征与重构任务，使系统具备无监督学习能力，实现潜在故障的智能识别与安全预警。 自监督任务设计 核心思想 光伏异常数据稀缺，难以获得，故利用海量无故障运行数据，让模型自学系统在“健康”状态下的行为模式，通过“破坏-重建”过程，迫使模型学习数据的内在结构与动态规律。 1.时序掩码重构：时序随机遮盖 2.噪声注入重构：随机噪声注入 3.对比学习：正负样本对区分 01. 研究背景 02.用电安全隐患分析 03.智能负荷感知 04.智能负荷调控 智能负荷调控需求响应与优化决策 在新型电力系统中，需求侧正从被动供用电向主动参与转变。系统可精准建模负荷变化，智能决策响应策略，在成本、能效与属实度之间实现动态平衡，推动用电行为的智能化与自优化 需求侧响应通过智能建模与决策优化实现用电行为高效化！ 智能负荷调控需求响应与优化决策 考虑用户源不确定性的可控资源响应潜力评估方法 智能终端/电表 计量主站 ·高质量本地感知·压缩上报·反馈与异常报告·接受策略下发 ·数据汇聚、处理·行为不确定性建模·聚类与群体分析·反馈与学习闭环 智能负荷调控需求响应与优化决策 精准建模负荷聚合体的内在动态特性与时空互补潜力。分散的负荷资源被聚合为可统一调度的虚拟集群，表现出单体所不具备的集群系统弹性、响应可控性与规模经济性，为电力系统提供高品质的灵活调节资源 依据地理位置与响应特性等约束，聚合地理位置靠近、性质相似的负荷，构建区域性聚合体根据目标曲线和负荷准线，动态聚合区域性聚合体，形成灵活响应的虚拟集群 智能负荷调控需求响应与优化决策 基于AI的削峰填谷策略通过深度学习相结合，实现对负荷特性与用户行为的动态建模与预测。模型可实时识别高峰负荷形成规律，预测未来功率趋势，并自主生成分时段最优调控方案。通过聚类挖掘与模式识别实现多类型负荷协同响应，结合强化学习优化控制策略，在保障用户舒适度的前提下，实现电网侧负荷平衡与需求侧弹性利用，显著提升削峰填谷的智能化与精细化水平。 智能负荷调控需求响应与优化决策 考虑用户源不确定性的可控资源响应潜力评估方法 针对用户源不确定性，根据温控负荷、电动汽车以及储能系统的响应过程，分别研究考虑用户因素的温控负荷响应潜力评估方法，考虑用户非完全理性行为的电动汽车响应潜力评估方法以及考虑用户需求和环境信息的储能系统响应潜力评估方法，并在此基础上进一步了考虑用户消费者心理的集群潜力评估方法。 智能负荷调控需求响应与优化决策 开发立式空调控制终端终端基于EPS32进行设计，具备自组网功能并可拓展多种通信模块。终端配备温湿度计测量室内温湿度，集成功率传感器获取实时功率信息，并配置遥控器模块下发控制指令，支撑调控技术落地 AI赋能新型电力系统的新生态 AI赋能新型电力系统的新生态 智能感知 辅助决策 谢谢！ 武汉大学机器人学院/电气与自动化学院汇报人：孔政敏2025年11月23日 自强、弘毅、求是、拓新