基于聚类与关联分析的居民用户非侵入式负载分解

简介：
本研究提出了一种结合聚类和关联分析的方法，旨在实现对居民用电设备的非侵入式负载分解，以精准识别各类电器能耗情况。 现有的非侵入式负荷监测方法主要依赖于监督学习模型，这类模型需要大量的特定训练数据，并且难以识别那些在训练集中未曾出现的负载类型。基于对多种家用电器电力特征的研究，我们选取了负荷开关过程中的暂态功率波形和功率变量作为关键特性，并提出了一种新的无监督学习方法来分解居民用户的非侵入式负荷。 具体来说，该方法首先通过分析功率变化情况提取电流与电压数据并计算得到暂态功率波形。接着使用动态时间规整算法来评估当前的暂态功率波形与历史记录之间的匹配度，并结合动态聚类技术及其他暂态负载特征来确定对应的电力操作类型。最后，以一周为周期对负荷操作进行关联分析，从而识别出各种电器所特有的多个暂态特性。 仿真测试显示该方法易于实施且在准确性和可靠性方面表现优异。