文档名：配电网边缘计算轻量化负荷分解
摘要：针对非侵入负荷分解如何实现未识别设备负荷事件的准确检测的问题,设计云-边协同计算体系,通过挖掘边缘侧采集的负荷数据行为特征,实现有效分解负荷信号.考虑边缘侧嵌入式控制平台计算与存储资源及功耗等指标限制,提出轻量化K均值聚类算法;选取瞬时峰值、瞬时功率变化量及谐波分量为聚类特征在本地实现负荷类型辨识;设计轻量化粒子群优化算法,实现动态聚类算法与暂态功率、谐波分量等特征的结合.本文设计的电能监测算法对REDD共享数据集的识别准确率大于97.79%,实现了对某小区313户居民日用电数据的非侵入负荷监测.
Abstract：Thekeyprobleminnon-intrusiveloaddecompositionishowtorealizeanaccuratedetectionofloadeventsofunidentifiedequipmentinrealtime.Aimedatthisproblem,acooperativecomputingsystemonthecloud-edgesideisdesigned,whichminesthebehaviorfeatureofloaddatacollectedontheedgesideandhencerealizesaneffectivede-compositionofloadsignal.AlightweightK-meansclusteringalgorithmisproposedconsideringtheconstraintsofindex-essuchasthecomputingandstorageresourcesofembeddedcontrollersontheedgesidetogetherwithpowerconsump-tion.Theinstantaneouspeakvalue,instantaneouspowervariationandharmoniccomponentsareselectedasclusteringfeaturestorealizetheidentificationofloadcategorylocally.Alightweightparticleswarmoptimizationalgorithmisde-signedtorealizethecombinationofthedynamicclusteringalgorithmandfeaturesincludingthetransientpowerandhar-moniccomponents.Theidentificationaccuracyoftheelectricenergymonitoringalgorithmdesignedinthispaperishigh-erthan97.79%fortheREDDshareddataset.Inaddition,thenon-invasiveloadmonitoringofdailypowerconsumptiondatafor313householdsinonecommunityisrealized.
作者：蔡田田 杨英杰 陈波 邓清唐Author：CAITiantian YANGYingjie CHENBo DENGQingtang
作者单位：南方电网数字电网研究院有限公司,广州510700
刊名：电力系统及其自动化学报 ISTICPKU
Journal：ProceedingsoftheCSU-EPSA
年，卷(期)：2023, 35(12)
分类号：TM715
关键词：边缘计算 负荷辨识 群智能 负荷分解 特征聚类
Keywords：edgecomputing loadidentification swarmintelligence loaddecomposition featureclustering
机标分类号：TM728.1TP393TN929.5
在线出版日期：2024年1月8日
基金项目：国家重点研发计划，国家重点研发计划配电网边缘计算轻量化负荷分解[
期刊论文] 电力系统及其自动化学报--2023, 35(12)蔡田田 杨英杰 陈波 邓清唐针对非侵入负荷分解如何实现未识别设备负荷事件的准确检测的问题,设计云-边协同计算体系,通过挖掘边缘侧采集的负荷数据行为特征,实现有效分解负荷信号.考虑边缘侧嵌入式控制平台计算与存储资源及功耗等指标限制,提出轻...参考文献和引证文献
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