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谈竹奎,徐伟枫,刘斌,胡厚鹏,蓝超凡,丁超.基于用电模式和字典学习的电器负荷分解方法[J].电测与仪表,2023,60(6):96-102.
Tan Zhukui,Xu Weifeng,Liu Bin,Hu Houpeng,Lan Chaofan,Ding Chao.Decomposition method for appliance load based on power consumption patterns and dictionary learning[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2023,60(6):96-102.
基于用电模式和字典学习的电器负荷分解方法
Decomposition method for appliance load based on power consumption patterns and dictionary learning
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2023.06.014
中文关键词:  非侵入式负荷分解  用电模式  字典学习  稀疏表示
英文关键词:non-intrusive load decomposition, power consumption pattern, dictionary learning, sparse representation
基金项目:贵州电网有限责任公司科技项目资助(066600KK52180051)
                 
作者中文名作者英文名单位
谈竹奎Tan Zhukui贵州电网有限责任公司电力科学研究院
徐伟枫Xu Weifeng华南理工大学电力学院
刘斌Liu Bin贵州电网有限责任公司电力科学研究院
胡厚鹏Hu Houpeng贵州电网有限责任公司电力科学研究院
蓝超凡Lan Chaofan华南理工大学电力学院
丁超Ding Chao贵州电网有限责任公司电力科学研究院
摘要点击次数: 1482
中文摘要:
      负荷分解是获取电器用电细节、分析用户用电行为的重要手段,有利于加强智能电网的需求侧管理。针对当前非侵入式负荷分解研究缺乏考虑电器用电模式、模型迁移能力弱的问题,提出一种基于用电模式和字典学习的电器负荷分解方法。通过聚类提取电器的典型用电模式,根据待测住宅内电器所含用电模式,执行字典学习算法训练各电器的模式字典,再利用模式字典对总负荷进行稀疏表示以实现负荷分解,测试数据集上的分解结果验证了所提方法的准确性以及在住宅迁移上的性能。
英文摘要:
      Load decomposition is an important means to obtain electrical details of appliances and analyze users’ power consuming behavior, which helps to strengthen demand side management of smart grid. Since current non-intrusive load decomposition researches lack concern about power consumption patterns of appliances and weak migration ability of these models, a decomposition method for appliance load based on power consumption patterns and dictionary learning is proposed. Typical consumption patterns of appliance load are extracted by clustering. According to the consumption patterns contained in the appliances from testing house to be measured, dictionay learning algorithm is used to train pattern dictionary of the appliances. Then sparse representation is applied to total load with pattern dictionary to realize load decomposition. Accuracy of the proposed method and its performance on house migration are verified by decomposition results on test dataset.
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