基于非侵入式负荷辨识技术的居民用电安全隐患识别应用研究.pdf
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1、中国科技期刊数据库 工业 A 125 基于非侵入式负荷辨识技术的居民用电安全隐患识别应用研究 王家栋 郝梦飞 景 涛 张赐源 王浩楠 国网河南省电力公司南阳供电公司,河南 南阳 473002 摘要:摘要:居民用电安全隐患是当前电力系统中一个不容忽视的问题。这些隐患不仅会给人们的生活带来诸多困扰,还可能对人身安全和财产造成严重的威胁。在日常的用电环境中,由于人们的疏忽或设备的老化,经常出现各种安全问题。因此,针对这一现状,本文进行了深入研究。首先,对居民用电安全隐患识别的当前方法进行了分析,发现存在一些不足。为了更高效、准确地识别安全隐患,本文探讨了非侵入式负荷辨识技术的原理和方法,并基于此技术
2、提出并设计了一个创新的安全隐患识别模型。该模型的应用,可以有效地识别和预警居民用电中的潜在安全隐患,进而为居民用电安全隐患的识别提供了一种新的、更加高效的解决方案。关键词:关键词:非侵入式;负荷辨识技术;居民用电;安全隐患识别 中图分类号:中图分类号:TM714 1 概述 随着居民用电需求的不断增长和电力系统的扩容,居民用电安全隐患的识别和预防成为重要的研究领域。居民用电安全隐患的存在不仅对人身安全和财产造成潜在威胁,还会对电力系统的稳定和可靠运行产生不利影响。因此,通过有效的技术手段对居民用电安全隐患进行识别和预防具有重要的现实意义。传统的居民用电安全隐患识别方法往往基于巡查和经验判断,存在
3、着侵入性强、人工成本高、效率低下等问题。随着信息技术的快速发展,非侵入式负荷辨识技术逐渐成为居民用电安全隐患识别的新方向。2 居民用电安全隐患识别的现状 近年来,随着城市化进程的加速以及家庭用电设备的普及和多样化,居民用电安全已经成为一个不容忽视的问题。现阶段,大部分居民家庭对电气设备的使用仍存在一定的盲区,常见的安全隐患如过载、老化电线、不规范的电线接头和非标准化的插座使用等问题屡见不鲜。同时,由于大多数人对电气知识的了解较为有限,使得日常生活中的小问题容易被忽视,从而增加了电气火灾和触电事故的风险。虽然政府和相关部门已经加大了宣传力度,增强居民的电气安全意识,并采取了一系列的措施,如定期的
4、电线巡检、安全用电教育等,但由于居民家庭用电环境的复杂性和多样性,现有的识别机制仍然存在一定的局限性,导致隐患的及时发现与纠正仍是一个挑战。3 非侵入式负荷辨识技术的原理和方法 3.1 负荷辨识原理及其数学模型 非侵入式负荷辨识(NILM)技术旨在通过单一的测量点,通常为家庭或建筑的电气入口,来估计各个设备的电力消耗。其基础原理在于,不同的电气设备在操作时会表现出特定的电力使用模式或特征,这些特征可以被用来区分和识别各个负荷。数学模型通常基于电流和电压的时间序列数据。设 y(t)为在时间 t 测得的总电力使用,而 xi(t)为第 i个设备在时间 t 的电力使用,其中 i=1,2,n。则可以表示
5、总电力使用为:其中 n 是家庭或建筑中的设备数量,而(t)代表噪声或其他未建模的影响。负荷辨识的任务,就是根据已知的 y(t)和部分或无 xi(t)的信息,估计所有设备的电力使用模式 x i(t)。这通常涉及特征提取、数据聚类和模式识别等技术,以确保准确地将总电力使用分解为各个设备的电力消耗1。3.2 基于电流和电压波形的负荷辨识方法 基于电流和电压波形的负荷辨识方法是NILM技术中最常见的策略,其核心在于利用电气设备在启动和运行过程中形成的特有电流和电压特征来识别其运行)()()(1ttxtynii中国科技期刊数据库 工业 A 126 状态。每当电气设备从关闭状态切换到工作状态,或在工作模式
6、之间切换时,它都会产生特定的电流和电压变化模式,这些模式可以作为该设备的“指纹”进行识别。设 i(t)和 v(t)分别为时间 t 的电流和电压波形,电器的功率 p(t)可表示为:而设备的瞬时功率波动可由以下方程表示:当设备状态发生变化时,这种瞬时功率的变化形成了一个显著的特征,可以通过分析这些变化来确定特定的电气设备是否正在运行。为进一步提高辨识的准确性,通常会使用傅里叶变换或小波变换等方法对电流和电压波形进行分析,以提取其频域特征。这些特征,与时间域的瞬时功率变化结合,为每个设备提供了一个独特的“指纹”,从而使其能够从总体的电力消耗中被准确地识别出来。3.3 基于电能计量数据的负荷辨识方法
7、基于电能计量数据的负荷辨识方法是另一种有效的非侵入式负荷监测(NILM)技术,主要依赖于详细的电能消耗记录来识别单独的电器负荷。这种方法的优势在于它不需要对电流和电压的高分辨率波形进行实时采样,从而减少了数据处理的复杂性和存储需求。假设某时间段内的总电能消耗为 E,其可以被表达为:其中,p(t)是功率作为时间的函数。电能计量数据通常以时间序列的形式给出,表示为 E(ti),其中 ti是离散的时间点。基于电能计量数据的负荷辨识方法的核心思想是:每种电气设备在其开启和关闭时都会在电能数据中产生特定的“步进”或变化。通过分析这些步进或变化的模式和大小,可以识别和分类特定的设备2。为了从电能数据中提取
8、有意义的负荷信息,通常使用以下差分方程来表示电能的增量:这样的差分值可以为每个设备产生一个特定的“指纹”或特征,从而使能够区分和识别各种设备。在实际应用中,高级统计方法、模式识别和机器学习技术常被用来处理和分析这些数据,以实现更高的辨识准确率。3.4 数据处理和特征提取算法 对于非侵入式负荷监测(NILM)技术,数据处理和特征提取是关键的步骤,因为它们为后续的负荷辨识算法提供了有效的输入。通过从原始电能计量数据中提取关键特征,可以更好地区分和识别各种设备。首先,原始数据经常会受到噪声的影响,因此需要进行平滑处理。常用的方法是移动平均,其公式为:其中,S(t)是平滑后的数据,X(t)是原始数据,
9、而 M 是选择的时间窗口长度。特征提取的目标是从平滑后的数据中识别出对应于各种电气设备的独特模式。常见的特征包括峰值、持续时间、能量变化等。例如,能量变化可以通过以下差分方程来计算:其中,是一个小的时间间隔。此外,频率域特征也是非常有价值的。通过对数据进行快速傅里叶变换(FFT),可以得到其频谱表示:其中,F(k)是在频率 k 上的幅值,N 是数据点的数量。选择合适的特征是 NILM 系统成功的关键。这通常需要专家知识和实验验证。现代机器学习方法,如特征选择算法,也常被用于自动识别和优化最有信息量的特征,从而进一步提高负荷辨识的准确性3。4 居民用电安全隐患的识别模型设计 4.1 安全隐患识别
10、指标的选择和定义 在居民用电安全隐患的识别过程中,选择和定义合适的识别指标是至关重要的。这些指标应该能够全面、准确地反映电气系统中可能存在的各种潜在隐患。选择合适的识别指标不仅要考虑技术层面的因素,还需要考虑实际应用环境、数据采集的可行性以及后续处理和分析的需求。定义清晰的指标能够为安全隐患的评估、诊断和预测提供坚实的基础,从而确保居民用电的安全。)()()(tvtitp)1()()(tptptp21)(ttdttpE)()()(1iiitEtEtE10)(1)(MiitXMtS)()()(tStStE102)()(NnNknienXkF中国科技期刊数据库 工业 A 127 如表 1 所示的这
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