复杂设备环境下的多状态负荷运行状态辨识方法OACSTPCD

非侵入式负荷监测(NILM)是智能用电行为辨识中的关键组成部分。由于中压配电网下的负荷同时接入种类繁多,并且多具备变频功能,不具备恒功率特性,现有的聚焦于家庭中的负荷辨识方法难以直接应用在类似的复杂设备环境中。文中针对复杂设备环境中的负荷特点,选取了电梯作为典型负荷进行了负荷辨识实验,使用符合IEC 61000-4-30的测量数据作为输入,目标为辨识电梯是否处于运行状态。为了消除无关特征造成的运算压力,提出了基于皮尔逊相关系数的差分特征提取方法,结合卷积神经网络实现了实际含多未知负荷环境中的电梯负荷状态辨识。使用实测数据的结果表明,该方法仅需少量样本辨识出运行功耗变化复杂的电梯运行状态,且计算精确度要高于传统机器学习方法。