《電子技術(shù)應(yīng)用》
您所在的位置：首頁 > 电源技术 > 设计应用 > 基于VMD-LSTM的非侵入式负荷识别方法
基于VMD-LSTM的非侵入式负荷识别方法
2023年电子技术应用第2期
王毅1，易欢1，李松浓2，冯凌3，刘期烈1，宋如楠4
1.重庆邮电大学 通信与信息工程学院， 重庆 400065；2.国网重庆市电力公司电力科学研究院， 重庆 400014； 3.国网重庆市电力公司营销服务中心，重庆400014；4.中国电力科学研究院， 北京100192
摘要： 非侵入式负荷识别（Non-Intrusive Load Monitoring， NILM）技术仅基于家庭电源总入口处的电流、电压信息，获得室内电器设备的电气信息。提高负荷识别的精度，对于优化能源结构、提高电能利用效率、降低能耗、节约资源具有重要意义。首先应用变分模态分解（Variational Mode Decomposition， VMD）对归一化的电流信号分解为K个IMF分量，再估计各个分量与归一化电流信号的相关系数，挑选相关系数最大的两个分量作为负荷特征，输入训练好的LSTM神经网络进行识别。算例测试结果表明，该方法在公开数据集PLAID上的识别率高达99%，在实验室采集的数据集上的识别率为96.6%，证实了所提出方法对提升负荷识别精度有显著效果。
中圖分類號：TM721
文獻標志碼：A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.223024
中文引用格式： 王毅，易歡，李松濃，等. 基于VMD-LSTM的非侵入式負荷識別方法[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2023，49(2)：127-132.
英文引用格式： Wang Yi，Yi Huan，Li Songnong，et al. Non-intrusive load identification method based on VMD-LSTM[J]. Application of Electronic Technique，2023，49(2)：127-132.
Non-intrusive load identification method based on VMD-LSTM
Wang Yi1，Yi Huan1，Li Songnong2，Feng Ling3，Liu Qilie1，Song Runan4
1.Communication and Information Engineering College， Chongqing University of Posts and Telecommunications， Chongqing 400067， China；2.Chongqing Electric Power Research Institute， Chongqing 400014， China； 3.Postdoctoral Workstation of the Chongqing Electric Power Corporation， Chongqing 400014， China； 4.China Electric Power Research Institute，Beijing100192，China
Abstract： Non-intrusive load monitoring (NILM) technology is only based on the current and voltage information of the main entrance of home power supply to obtain the electrical information of indoor electrical equipment. Improving the accuracy of load identification is of great significance to optimize the energy structure, improve the efficiency of power utilization and reduce energy consumption. Firstly, the normalized current signal is decomposed by using variational mode decomposition (VMD), and then the correlation coefficients between each component and the original current signal are calculated. The two components with the largest correlation coefficients are selected as the load characteristics and input into the trained LSTM neural network for identification. The test results of an example show that the recognition rate of this method is up to 99% on public data set PLAID and 96.6% on laboratory data set, which proves the effectiveness of this method.
Key words : variational mode decomposition；smart grid；LSTM；correlation coefficient

0　引言

    隨著社會的發(fā)展，電力成為社會的主要能源。電網(wǎng)是電力運輸、分配和使用的載體。保持智能電網(wǎng)的穩(wěn)定運行是電力系統(tǒng)規(guī)劃和管理的根本目標[1]。負荷監(jiān)測可以幫助電力公司獲得用戶的詳細用電信息，分析用戶用電信息可以為電力系統(tǒng)的規(guī)劃和智能調(diào)度提供指導(dǎo)意見[2]。對電力用戶來說，可以通過負荷監(jiān)測結(jié)果分析自己的用電行為，制定合理的用電策略，降低用電成本，節(jié)約能源資源。侵入式負荷監(jiān)測(Intrusive Load Monitoring, ILM)和非侵入式負荷監(jiān)測(Non-Intrusive Load Monitoring, NILM)是電力監(jiān)控的兩種手段。ILM系統(tǒng)需在每個家用電器的前端安裝測量傳感器，用以實時的記錄設(shè)備的用電信息，其成本與電器的數(shù)量成線性關(guān)系；NILM由美國麻省理工學(xué)院的Hart[3]教授于20世紀80年代提出，僅通過家庭入口處的電流電壓信息，采用算法得到各用電器的電氣信息。與ILM系統(tǒng)相比，NILM系統(tǒng)有安裝方便、成本低、保護隱私安全等優(yōu)點。非侵入式負荷識別主要有兩種實現(xiàn)方法，即事件法[4]和分解法[5，6]。事件法檢測電器設(shè)備的啟動/關(guān)閉事件，以事件的瞬態(tài)變化為特征判斷電器的類型，從而推斷電器的實時工作狀態(tài)，實現(xiàn)電能的分解。分解法是直接從多負載疊加的電氣特性分解為每個電器特性最可能的組合。但隨著電器設(shè)備數(shù)量的增多，分解法的復(fù)雜度大大提高，而事件法則沒有上述缺點。事件法的關(guān)鍵在于對電器產(chǎn)生的負荷投切事件進行準確分類。




本文詳細內(nèi)容請下載：http://ihrv.cn/resource/share/2000005183。




作者信息：

王毅1，易歡1，李松濃2，馮凌3，劉期烈1，宋如楠4

（1.重慶郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院，  重慶 400065；2.國網(wǎng)重慶市電力公司電力科學(xué)研究院，  重慶 400014；

3.國網(wǎng)重慶市電力公司營銷服務(wù)中心，重慶400014；4.中國電力科學(xué)研究院， 北京100192）




wd.jpg

此內(nèi)容為AET網(wǎng)站原創(chuàng)，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。

相關(guān)內(nèi)容