基于非侵入式负荷监测的居民侧灵活性资源评估方法

文档摘要：居民用户具备巨大的灵活性潜力,充分挖掘并合理利用居民侧灵活性资源有助于提升电网的灵活性.文章利用低频功率数据和深度学习模型,提出了一种基于非侵入式负荷监测的居民侧灵活性资源评估方法.文中采用功率波动-跳变事件检测算法,实现对电器用电事件的定位和功率数据获取.将时域卷积网络(timeconvolutionalnetworks,TCN)和门控循环单元(gatedrecurrentunit,GRU)相结合,借助TCN的数据特征提取能力和GRU的非线性拟合能力,构建TCN-BiGRU负荷识别算法,以有效区分不同电器的用电负荷.利用负荷识别结果对用户总功率信号进行分解,建立设备状态矩阵、设备概率矩阵和设备习惯使用区间矩阵,获取各个电器的用电信息,分析用户用能行为,得到居民侧灵活性资源评估详细结果.通过实际居民用户数据,验证了所提方法的实际有效性.基于所提方法所得的灵活性资源评估结果可为居民需求侧响应提供辅助决策.

Abstract：Residentialusershavehugeflexibilitypotential,andthefullexploitingandreasonableutilizingresiden-tial-sideflexibilityresourcescanhelptoimprovetheflexibilityofthepowergrid.Inthispaper,anassessmentmethodofresidential-sideflexibilityresourcesbasedonnon-intrusiveloadmonitoringisproposedthroughusinglow-frequencypowerdataanddeeplearningmodels.Apowerfluctuation-skippingeventdetectionalgorithmisusedtorealizethelocalizationofappliancepowereventsandpowerdataacquisition.Timeconvolutionalnetworks(TCNs)andgatedrecurrentunits(GRUs)arecombinedtoconstructaTCN-BiGRUloadrecognitionalgorithmwiththehelpofthedatafeatureextractioncapabilityofTCNsandthenonlinearfittingcapabilityofGRUstoefficientlydifferenti-atetheelectricityloadsofdifferentappliances.Theloadidentificationresultsareusedtodecomposethetotalpowersignalofusers,establishtheequipmentstatematrix,equipmentprobabilitymatrixandequipmenthabitualusein-tervalmatrix,obtainthepowerconsumptioninformationofeachappliance,analyzetheenergyconsumptionbehav-iorofusers,andobtainthedetailedresultsoftheflexibilityresourceassessmentontheresidentialside.Thepracti-caleffectivenessoftheproposedmethodisverifiedbyactualresidentialuserdata.Theflexibilityresourceassess-mentresultsobtainedbasedontheproposedmethodcanprovideauxiliarydecision-makingforresidentialdemand-sideresponse.

作者：李俊楠   何心铭   周慧娟   肖渝舰   刘云飞   赵雯雯   臧天磊 Author：LIJunnan   HEXinming   ZHOUHuijuan   XIAOYujian   LIUYunfei   ZHAOWenwen   ZANGTianlei
作者单位：国网河南省电力公司营销服务中心,郑州450000四川大学电气工程学院,成都610065
刊名：电测与仪表 ISTICPKU
Journal：ElectricalMeasurement&Instrumentation
年，卷(期)：2024, 61(6)
分类号：TM714
关键词：非侵入式负荷监测  时域卷积网络  门控循环单元  灵活性资源评估  
Keywords：non-intrusiveloadmonitoring  time-domainconvolutionalnetworks  gatedcyclicunits  flexibilityre-sourceassessment  
机标分类号：TM73TP391.41U495
在线出版日期：2024年7月24日
基金项目：国网河南省电力公司项目基于非侵入式负荷监测的居民侧灵活性资源评估方法[
期刊论文]  电测与仪表--2024, 61(6)李俊楠  何心铭  周慧娟  肖渝舰  刘云飞  赵雯雯  臧天磊居民用户具备巨大的灵活性潜力,充分挖掘并合理利用居民侧灵活性资源有助于提升电网的灵活性.文章利用低频功率数据和深度学习模型,提出了一种基于非侵入式负荷监测的居民侧灵活性资源评估方法.文中采用功率波动-跳变事...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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关键词：非侵入式负荷监测,时域卷积网络,门控循环单元,灵活性资源评估,

2024-10-4 00:39 上传 基于非侵入式负荷监测的居民侧灵活性资源评估方法.pdf

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