1. 研究目的与意义（文献综述）

背景：一直以来，居民用户的用电构成对于居民用户和电力企业来说都是黑箱。居民用户通过电表与电力公司进行月结，但是居民用户对这笔电费的消费构成没有清楚的认识，无法了解到每个／类家电设备的具体消费情况，造成居民用户日常生活中的用电管理缺乏科学性和合理性。电力企业不了解居民用户的用电细节，制约了电力负荷的预测精度，不利于负荷建模、电价制定等的精细化。就目前来说，对用户用电行为的研究主要是对采集到的大量用电数据进行挖掘，从中分析用户的用电特征。通过对居民日常负荷曲线进行聚类，分析其整体的能耗类型和用电特性，未具体给出家庭内部各电器的用电情况和详细用电行为，难以落实到用户与电网的互动实现上。用电构成解析把居民用户的总用电量分解为单个／类家电设备具体的用电量。本文提出利用非侵入式负荷监测技术（nilm）来分析用户的用电行为。

研究现状：nilm只需要在用户电力入口处安装负荷监测装置，进行负荷识别和用电行为分解得到用户内部各类电器准确的用电信息。nilm 因其可以方便快捷的获得家庭详细的用电情况，在线监测用户的用电行为，实现用户与电网实时双向互动，已成为目前国内外研究的热点。其中在负荷辨识方面，现有文献中有以下几种方式：1、采用模式识别方法，设计 fisher 有监督负荷辨识方法，但只对电器进行归类，不能识别具体的电器。2、根据负荷特征叠加原理，以负荷有功功率和3次谐波电流幅值为特征利用遗传算法实现对总信号的分解。3、提出一种稀疏化欠定求解的负荷分解算法，从总负荷信号中分解出运行的电器，但该算法计算量较大，当负荷数量较多时难以实现实时监测。而在利用nilm 进行用电行为分析方面，目前国内的研究主要停留在对负荷识别算法的探索上，少有利用 nilm 分析用户的用电行为；国外利用 nilm 统计各电器的用电信息、分析用户用电行为的研究也不多。因此，利用nilm 分析用户的用电行为值得深入研究。

本文主要提出一种利用市面上常见的电能表搭建一个用电行为采集系统。通过利用搭建的采集系统测取典型用电器的电压、电流、有功功率、功率因数、频率等信息，并对收集到的信息进行收集分析，然后通过收集到的信息进行电气设备的负荷模型的构建及研究。

2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究内容

（1）居民用电行为采集终端的系统设计方案研究

主要研究设计5kw内居民用电行为采集终端的系统设计方案。

3. 研究计划与安排

第一周至第三周：居民用电行为采集终端的设计与实现；

第四周至第七周：居民用电行为采集上位机软件的设计；

第八周至第十二周：基于人工智能算法，实现非侵入式居民用电行为分析；

4. 参考文献（12篇以上）

1. 白新伟．基于家用设备负荷曲线的用电构成解析方法[d]．长沙：湖南大学，2016．

2. 燕续峰，瞿少鹏，何光宇．基于时间概率分布与电器组合超状态的非侵入式负荷分解[j]．电力系统自动化，2018，42(24)：53-57，73．

3. 周明，宋旭帆，涂京，等．基于非侵入式负荷监测的居民用电行为分析[j]．电网技术，2018，42(10)：3268-3275．

   剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付