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王庆玉,张青青,张高峰,刘长树,吴兰旭.谱聚类算法在家用负荷识别中的应用[J].电测与仪表,2015,52(1):.
WANG Qing-yu,ZHANG Qing-qing,ZHANG Gao-feng,LIU Chang-shu,WU Lan-xu.Application of Spectral Clustering Algorithm in HouseholdLoad Identification[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2015,52(1):.
谱聚类算法在家用负荷识别中的应用
Application of Spectral Clustering Algorithm in HouseholdLoad Identification
DOI:
中文关键词:  谱聚类  负荷识别  分步识别  相似度  支持率
英文关键词:Spectral  Clustering, load  identification, identification  in steps, Similarity, support  rate.
基金项目:
              
作者中文名作者英文名单位
王庆玉WANG Qing-yu国网山东省电力公司电力科学研究院
张青青ZHANG Qing-qing国网山东省电力公司电力科学研究院
张高峰ZHANG Gao-feng国网山东省电力公司电力科学研究院
刘长树LIU Chang-shu珠海泰坦科技股份有限公司
吴兰旭WU Lan-xu珠海泰坦科技股份有限公司
摘要点击次数: 2333
中文摘要:
      家用负荷识别可提高用户对用电情况的认知度,优化用电模式,响应节能政策。提出一种分步识别的方法。识别前依据谱聚类方法得到负荷类别及其聚类中心,建立标准模板库,存储各负荷类别的特征量,特征量主要包括6项:负荷投入或者切除时刻变化的暂态有功率无功功率功率波形标幺值及各自幅值和稳态的用功了和无功功率值。首先以综合负荷的功率变化为依据,提取负荷变化时刻及稳定运行后的功率确定特征量。第一步粗选,依据其投入或切除瞬时波形进行调整后与标准模板库波形进行匹配确定负荷所在大类;第二步精选,依据其瞬时波形幅值与稳态运行功率值与所在类别中的负荷相应特征量进行比较得到识别结果。该方法能精准确定负荷类别,简单可靠,可为家庭负荷建模提供数据支持。实例也验证了该方法的有效性。
英文摘要:
      Household load identification can improve user’s awareness of electricity, optimize the power mode, and make response to energy saving policy. A method to identify household load step by step was presented in this paper. Obtain the load classification and clustering center by spectral clustering method before identification to establish the standard template library for storage 6 load category features, including: the standard value and amplitude of transient active and reactive power waveform, the value of steady state active and reactive power. First of all extract the characteristic quantities on the time load changing and the time entering stable operation based on the change of composite load. The first step: rough election, determine the load of large class on the basis of the waveform matching between the normalized instantaneous waveform after adjusting and the standard template library; the second step: selection, get the identification result through comparing the corresponding features(instantaneous wave amplitude and steady operation of power value) of the loads in the class. The method can determine the load type accurately, it’s simple and reliable, so household load identification can provide the data support for the family of load modeling. Examples show the effectiveness of the proposed method.
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