基于多元特征分析的居民非侵入式相似电器辨识算法

摘要

在面向居民的非侵入式负荷辨识场景中，存在部分电路结构、功率相近的相似电器。对于这些电器，现有算法辨识成功率较低。为提高对居民相似电器辨识的准确率，提出了一种基于多元特征分析的非侵入式相似电器辨识算法。该算法使用一对多维的低频电器特征数据进行分析，先将特征规范化，计算两种电器特征间马哈拉诺比斯距离，用以判断两种电器是否相似，再对原始特征使用主成分分析，以提取相似电器的主特征，最后将主特征输入多元高斯模型，得到辨识结果，判断电器运行状态，并分项计量电器能耗。使用实测电器数据与居民实际用电数据进行验证，并与其他模型进行对比。结果显示，该算法可有效提高相似电器辨识的准确性。

徐崇钧

硕士研究生

于鹤洋

博士研究生

于鹤洋，博士研究生在读，研究方向为电力系统灵活资源的深度感知和聚合调控、人工智能与物联网在电力系统中的应用。

朱琪

博士研究生

朱琪，博士研究生在读，研究方向为非侵入式电流传感。

耿光超

副教授 | 博士生导师

耿光超，工学博士，浙江大学电气工程学院副教授、博士生导师，电机工程学系副主任，电力系统自动化所副所长，电气工程学院特聘助理，IEEE高级会员。

江全元

教授 | 博士生导师

江全元，博士、浙江大学电气工程学院教授，博士生导师，浙江省重点实验室（海洋可再生能源电气装备与系统技术研究实验室）副主任，中国电工技术学会电力系统控制与保护专业委员会委员。