本文關(guān)鍵詞： 負(fù)荷分解 非侵入式負(fù)荷監(jiān)控 深度學(xué)習(xí) 評價(jià)指標(biāo) 能源節(jié)約　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：非侵入式住宅用電負(fù)荷分解方法是根據(jù)住宅中電力入口處的總用電量分解得到具體負(fù)荷的用電量和工作狀態(tài)的一種方法,其分解結(jié)果可用于指導(dǎo)用戶用電行為,進(jìn)而有利于促進(jìn)電力用戶節(jié)約用電、實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗�，F(xiàn)有的非侵入式家庭電力負(fù)荷分解算法主要根據(jù)電力負(fù)荷的電氣特征建立電力負(fù)荷模型,然后利用優(yōu)化技術(shù)或模式識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)電力負(fù)荷的分解,方法過于單一,同時(shí)大多數(shù)研究都沒有很好地解決高噪聲、大功率非平穩(wěn)負(fù)荷波動(dòng)干擾下多類負(fù)荷混合運(yùn)行中的負(fù)荷分解。針對以上問題,本文提出基于深度學(xué)習(xí)的非侵入式住宅用電負(fù)荷分解方法。首先,采集住宅用電負(fù)荷總功率和各個(gè)負(fù)荷的功率,利用數(shù)據(jù)擴(kuò)充技術(shù)對住宅中所選擇典型的負(fù)荷消耗數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充,以產(chǎn)生充足的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練,提高負(fù)荷數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的泛化性能;其次,采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變種方法建立非侵入式住宅用電負(fù)荷分解模型,利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)和該模型自動(dòng)提取負(fù)荷特征,構(gòu)建總功率和單個(gè)負(fù)荷消耗功率之間的復(fù)雜對應(yīng)關(guān)系,從而根據(jù)住宅中總功耗信息可以分解得到每個(gè)負(fù)荷的使用及消耗功率信息。最后,本文采用2016年5月最新發(fā)布的UK-DALE公開數(shù)據(jù)集作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集對參與訓(xùn)練的住宅以及未參與訓(xùn)練的住宅分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn),采用總能量正確分類比例、召回率、精確率、F1-measure、準(zhǔn)確率以及均方根誤差六種評價(jià)指標(biāo)對所提深度模型結(jié)構(gòu)的性能進(jìn)行評價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的基于深度學(xué)習(xí)的非侵入式住宅用電負(fù)荷分解方法可以有效地實(shí)現(xiàn)用電負(fù)荷的分解,并對負(fù)荷分解性能都得到了很大的改善,且具有較好的泛化性能。
[Abstract]:The method of non-invasive residential power load decomposition is a method to obtain the specific load consumption and working state according to the total electricity consumption at the entrance of the electric power in the residence. The results of the decomposition can be used to guide the user's electricity consumption behavior. The existing non-invasive power load decomposition algorithms are mainly based on the electrical characteristics of the power load to establish a power load model. Then using optimization technology or pattern recognition technology to achieve power load decomposition, the method is too single, and most of the research does not solve the problem of high noise. In view of the above problems, a method of non-invasive residential power load decomposition based on depth learning is proposed. Collect the total power of the residential power load and the power of each load, use the data expansion technology to expand the typical load consumption data selected in the residence, in order to generate sufficient data for training, Secondly, the cyclic neural network, convolution neural network and its variants are used to establish a non-invasive residential power load decomposition model. The training data and the model are used to extract the load characteristics automatically, and the complex corresponding relationship between the total power and the power consumed by a single load is constructed. Thus according to the total power consumption information in the house can be decomposed to obtain the usage and power consumption information of each load. Finally, In this paper, the UK-DALE open data set, which was released recently in May 2016, was used as the experimental data set to conduct experiments on the residential buildings that participated in the training and those without the training. The correct classification ratio of the total energy and the recall rate were used. The performance of the proposed depth model structure is evaluated by six evaluation indexes: accuracy, accuracy and root mean square error. The experimental results show that the proposed non-invasive power load decomposition method based on depth learning can be used in residential buildings. Effectively realize the decomposing of electric load, The load decomposition performance has been greatly improved and has better generalization performance.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM714

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本文編號：1540749