[发明专利]免训练的非侵入式变频空调负荷监测方法

说明书

本发明公开了一种免训练的非侵入式变频空调负荷监测方法，根据变频空调功率波形将变频空调的负荷事件分为缓坡型、阶跃型和尖峰型三类；利用差量法检测并标记阶跃型和尖峰型负荷事件，利用曲线分段线性化方法检测并标记缓坡型负荷事件；通过对已检测到的负荷事件的串联重组，获取尽量完整的变频空调缓坡型负荷事件；依据空调启动功率波形的特异性，从得到的完整缓坡型负荷事件中筛选出变频空调的启动事件，进一步搜索与变频空调启动事件匹配的其他事件，并形成一个合法的变频空调负荷事件序列。本发明方法更能适应变频空调运行状态变化的随强机性的，总体检测效果更好。同时兼顾了经济实用性，可有效推动空调负荷积极参与电力系统需求响应。

技术领域

本发明属于空调负荷监测与识别领域，尤其涉及一种免训练的非侵入式变频空调负荷 监测方法。

背景技术

在能源消耗方面，可以预见，空调负荷对电力系统的影响会愈发明显。鉴于空调负荷 属于典型的柔性负荷，对空调负荷进行监控，可以有效推动居民空调负荷积极参与电力系 统需求响应，保证电网的经济、安全、稳定运行。

现存两种监测方案^[1-2]：一种是直接对空调单独加装量测装置，被称为侵入式监测(ILM)， 另一种是通过分析负荷总量数据识别空调的工作状态，被称为非侵入式负荷监测(NILM)。 后者具有安装容易、成本低、可靠性高、数据完整性好和易于迅速推广等优势。

对于非侵入式变频空调负荷监测，存在有监督和无监督两类方法。前者需要在既定场景中 空调的用电数据样本已知的情况下，通过学习而建立识别模型。后者直接通过分析原始负 荷总量数据便可建立空调识别模型，而无需事先对其中的空调进行单独标记。相对而言， 有监督方法的监测准确性较好，但其对陌生场景的适应能力较差，不适合大范围推广。无 监督方法虽然克服了这一缺陷，不过为了建立空调识别模型，多数无监督方法通常需要积 累一定量、可用于模型训练学习的有效数据，同时需要针对不同场景手动调整算法中的关 键参数，这些都会影响此类方法在实际工程中的应用效果。

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