非侵入式负荷感知技术
仅通过对电力负荷入口处的电压、电流等
信息进行测量和分析,便可获取用户内部各种
电力负荷类别、谐波、能耗等负荷特征。
技术优势
(1) 无需近负荷安装传感器,节约成本
(2) 嵌入智能电表,增强智能电表性能
(3) 推进售电侧改革,为用户提供增值服务
本团队研发的产品主要建立在各类用电设备的负荷特征标签和负荷辨识算法上。首先,针对某一类用电设备,其启停状态时展现出的特征,例如变频空调开启时的功率爬坡线性,功率瞬间上升后平稳,以及功率过大后衰减,粗估估计负荷类别。其次,根据在负荷运行中的特征进行辨识,在平稳态,用电设备的负荷特征相对稳定,并融入非电量特征信息,采用多个弱分类器增强的方式构建负荷辨识算法,实现了不低于85%负荷辨识准确率。
该技术的最大优势是算法在低算力情况下也能进行负荷辨识,降低了负荷感知模块的制造成本。
周洪,武汉大学电气与自动化系教授,博导,长期从事电力系统自动化以及虚拟仿真、数字孪生方向的研究。自2014年带领团队开创非侵入式负荷辨识领域方向,指引非侵入式负荷监测技术由终端逐步推向智能电表负荷感知模组推进,并承接了国家电网、南方电网等专项科技类项目,取得了30项发明专利和发表了10余篇相关论文。
周东国,武汉大学电气与自动化系讲师,长期从事非侵入式负荷监测系统方向,开发了居民、工商业等领域的非侵入式负荷监测终端系统,并和河南许继集团合作开发了智能电能负荷感知模组,将负荷事件检测、负荷辨识算法等人工智能技术移植到表计负荷感知端,推动了智能电表负荷感知技术的进一步发展。
评价单位:“科创中国”智能制造产业科技服务团 (中国自动化学会)
评价时间:2022-08-24
综合评价
非侵入负荷分解技术,安装维护简单,易于为居民用户接受,实现需求侧管理全覆盖提供技术支撑,成熟后可以向全国其他领域进行推广,例如工商业用户。
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