一种基于多参量隐马尔可夫模型的负荷辨识方法
由于电力需求侧负荷形态各异、特性多变,种类繁多,采用传统方法进行负荷辨识时存在识别率不高、模型建立困难、难以推广应用等问题.为此,基于智能负荷控制器(SRLC)的用电参数检测功能和非侵入式负荷监测(NILM)原理,提出一种基于多参量隐马尔可夫模型(MPHMM)的负荷辨识方法.该方法采用4个负载特性参数(电流、有功功率、无功功率、功率因素)作为模型的观测向量,通过模型学习和多次迭代计算,求得与MPHMM模型隐藏状态相匹配的观测序列的最大输出概率和最优状态序列,再采用辅助判别算法对结果进行修正,完成对负荷的最终辨识.通过搭建实验平台对所提方法进行验证.结果表明,该方法辨识准确率可达95％以上,特别是对小功率负荷具有较好的识别效果.
电力系统 负荷辨识 多参量隐马尔科夫模型 用电参数 非侵入式负荷监测
张丽 张涛 张宏伟 王福忠 郭江震
河南理工大学电气工程与自动化学院,河南 焦作 454000 国网山西省电力公司翼城县供电公司,山西 翼城 043500
国内会议
河南许昌
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81-90
2019-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）