[發(fā)明專利]一種基于寬帶載波的居民用戶綜合能效管理方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811052231.1
• 申請日: 2018-09-10
• 公開（公告）號: CN109345409B
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張永杰;廖陽春;鄧舒遲
• 申請（專利權(quán)）人: 國家電網(wǎng)有限公司;湖北華中電力科技開發(fā)有限責(zé)任公司
• 主分類號: G06Q50/06
• 分類號: G06Q50/06;G06K9/62
• 代理公司: 武漢楚天專利事務(wù)所 42113
• 代理人: 孔敏

1.一種基于寬帶載波的居民用戶綜合能效管理方法，其特征在于包括如下步驟：

步驟一、基于寬帶載波技術(shù)實現(xiàn)用戶用電數(shù)據(jù)非侵入式高頻穩(wěn)態(tài)采集：基于用電信息采集全覆蓋，通過寬帶載波通信技術(shù)，采集智能電表獲取居民用電負(fù)荷數(shù)據(jù)，所述居民用電負(fù)荷數(shù)據(jù)包括電壓、電流、電量、諧波；

步驟二、采用改進(jìn)模糊聚類的差量特征提取方法識別相應(yīng)家用電器的負(fù)荷特征，實現(xiàn)電器數(shù)量和類型的識別；

步驟三、采用模式識別與機器學(xué)習(xí)構(gòu)建負(fù)荷特征庫：在步驟二實現(xiàn)電器數(shù)量以及類型識別的基礎(chǔ)上，對各家用電器的各個負(fù)荷特征提取、模式分類進(jìn)行模式識別與機器學(xué)習(xí)，建立適用于目前、又適應(yīng)未來發(fā)展需求的各種電器的用電負(fù)荷特征庫；

步驟四、應(yīng)用多元線性回歸分析法實現(xiàn)家庭能源的綜合監(jiān)控及分析：在步驟三建立負(fù)荷特征庫，識別出相應(yīng)電器的運行狀態(tài)及時長的基礎(chǔ)上，應(yīng)用多元線性回歸分析法，以各種家用電器的使用頻率、時長、時段、用水、用氣為自變量，預(yù)測出因變量用戶綜合用能的變化，實現(xiàn)現(xiàn)家庭能源的綜合監(jiān)控及分析；

步驟五、展示監(jiān)控分析數(shù)據(jù)以及能源管理建議方案：對步驟三得出的用電行為歷史分析數(shù)據(jù)以及步驟四的綜合用能分析預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行直觀展示，并提供合理化用能優(yōu)化方案；

所述步驟二具體為：

(1)根據(jù)非活性電流諧波特征提取方法計算出功率、非活性電流諧波的特征值，根據(jù)公式(2-1)進(jìn)一步提取差量負(fù)荷特征數(shù)據(jù)集

公式(2-1)表示在任意采樣時刻t的下一個采樣時刻的差量負(fù)荷特征，其中，Δt表示采樣間隔，F(xiàn)_i(Δt)表示電器i的特征變化量，若電器i在Δt時刻后狀態(tài)發(fā)生變化，則

F_i(Δt)＝[f_i1,f_i2,…f_iN] (2-2)

否則F_i(Δt)＝0；

公式(2-2)表示通過采樣計算得到的差量負(fù)荷特征數(shù)據(jù)集X＝{F(t₁),F(t₂),,,,,,F(t_n)}中共包含n個采樣時刻的差量特征元素，N為監(jiān)測所需的差異特征個數(shù)，F(xiàn)(t_i)∈Rⁿ，即數(shù)據(jù)集合中每一個樣本為N維向量，把X劃分為c個子集{S₁,S₂,...,S_C},A＝{a₁,a₂,...,a_c}表示這c個子集的聚類中心，模糊聚類算法的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為:

式中U＝U(i,j)為c×n的隸屬度矩陣，d_ij為第j個差量特征F(t_j)與第i個聚類中心a_i的距離，即d_ij＝||F(t_j)-a_i||²，m為模糊指數(shù)，u_ij表示元素F(t_j)對其所在子集S_i的隸屬度；

(2)初始化模糊聚類的類中心個數(shù)c以及隸屬度矩陣U，并使其滿足公式(2-4)中的約束條件，即元素F(t_j)對其所在子集S_i的隸屬度u_ij需滿足以下約束條件：

u_ij≥0,1≤i≤c,1≤j≤n (2-4)

m的取值大于1，用來控制隸屬度矩陣U的模糊程度，m越大，分類的模糊程度越高，m的取值在1.5與2.5之間；

FCM算法通過迭代計算，使得目標(biāo)函數(shù)取得最小值，為使目標(biāo)函數(shù)取得最小值，采用拉格朗乘數(shù)法對公式(2-3)進(jìn)行展開：

其中λn為拉格朗日系數(shù)，上式對u_ij求導(dǎo)并令其為零，即

求得使目標(biāo)函數(shù)最小時的u_ij為

根據(jù)式(2-4)中的約束條件消去λj，得

(3)根據(jù)公式(2-9)計算出c個聚類中心A＝(a1,a2,…,ac)：

模糊聚類算法在初始化聚類中心后，通過計算公式(2-9)獲得目標(biāo)函數(shù)值最小的聚類中心，以達(dá)到優(yōu)化聚類的目的；

(4)根據(jù)公式(2-3)計算目標(biāo)函數(shù)值J判斷函數(shù)值是否收斂，是則繼續(xù)下一步，否則根據(jù)公式(2-8)計算此時的隸屬度矩陣U并返回(3)；

(5)根據(jù)公式(2-10)計算此時的簇間熵值Hc，并判斷是否最優(yōu)，是則繼續(xù)，否則返回(2)，且c＝c+1；

其中

其中F_i、F_j分別表示i、j時刻的差量負(fù)荷特征，x為不同特征值之間的相關(guān)矩陣，N為特征值個數(shù)，N_k為每個簇內(nèi)元素個數(shù)，簇間熵值越大表明簇間差異性越大，即聚類的結(jié)果越好，同理，簇間熵也用來表示個體與簇之間的相似性；

(6)確定電器種類，然后根據(jù)公式(2-13)計算每類中心與已知電器特征的相似性，再根據(jù)公式(2-14)確定每種電器類型，

其中F_i表示類中心a中的負(fù)荷特征數(shù)據(jù)，F(xiàn)_j表示電器j的負(fù)荷特征數(shù)據(jù)，如果滿足

S_i，j＝MaxS a，b

s.t.a∈A

b∈{1，2…R} (2-14)

那么認(rèn)為第i個類中的數(shù)據(jù)為電器j；

通過公式(2-10)簇間熵和(2-14)相似性的計算與對比，選擇與每一類負(fù)荷特征數(shù)據(jù)最相似的電器特征為其電器種類，從而實現(xiàn)電器種類的識別；

所述步驟三的模式識別主要包括信息預(yù)處理、模式分割、特征提取、模式分類和分析后處理五個步驟，信息預(yù)處理的主要任務(wù)是通過異常數(shù)據(jù)治理來剔除異常數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性；模式分割的主要是將對象模式從背景信號中成功分離或?qū)⒍鄠€對象模式相互分開；特征提取則是應(yīng)用改進(jìn)模糊聚類的差量特征提取方法從用戶用電模式中提取出能夠表示該模式的結(jié)構(gòu)或性質(zhì)的特征，從而完成對特征模式的抽象描述，并利用一種合適數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來表示所選特征；在對象模式抽象描述和特征表示的基礎(chǔ)上，模式分類將對象模式判別為屬于某一類別或者賦予其屬于某些類別的概率值；分析后處理則是利用對象模式與環(huán)境模式的相關(guān)性來校驗?zāi)Ｊ筋悇e的實現(xiàn)過程和對模式識別所得結(jié)果進(jìn)行分析處理；通過不斷的機器學(xué)習(xí)，構(gòu)建精準(zhǔn)負(fù)荷特征庫，進(jìn)而實現(xiàn)非侵入式負(fù)荷數(shù)據(jù)分析，識別出相應(yīng)電器的運行狀態(tài)及時長；

所述步驟四具體為：

設(shè)用戶的綜合用能為因變量y，各種家用電器的使用頻率、時長、時段為自變量x₁,x₂,…x_k，并且自變量與因變量之間為線性關(guān)系時，則多元線性回歸模型為：

y＝b₀+b₁x₁+b₂x₂+…+b_kx_k+e

其中，b₀為常數(shù)項，b₁，b₂，…b_k為回歸系數(shù)，b₁為x₂，x₃…x_k固定時，x₁每增加一個單位對y的效應(yīng)，即x₁對y的偏回歸系數(shù)；同理b₂為x₁，…，x_k固定時，x₂每增加一個單位對y的效應(yīng)，即，x₂對y的偏回歸系數(shù)，各自變量的偏回歸系數(shù)確定后，也就確定了多元線性回歸模型，根據(jù)各個自變量的變化預(yù)測出因變量的變化，從而對用戶的水、氣、電用能行為進(jìn)行綜合監(jiān)控分析，并提供合理化的建議方案。

2.如權(quán)利要求1所述的基于寬帶載波的居民用戶綜合能效管理方法，其特征在于：所述步驟五中家庭能源管理主要包括：

(1)用戶設(shè)置：用戶通過人機界面對家庭環(huán)境內(nèi)的設(shè)備進(jìn)行參數(shù)設(shè)置，設(shè)定不同用電設(shè)備的優(yōu)先級，選定不同的控制模式，用戶通過此模塊完成與系統(tǒng)相關(guān)的所有設(shè)置；

(2)行為檢測功能：主要用于用戶行為檢測包括用戶物理位置檢測和家庭用戶行為模式的識別以及相應(yīng)分析數(shù)據(jù)的展示；

(3)預(yù)測功能：對家庭環(huán)境內(nèi)的負(fù)載進(jìn)行預(yù)測，這些預(yù)測結(jié)果用于優(yōu)化調(diào)度過程以提高系統(tǒng)性能；

(4)優(yōu)化調(diào)度功能：根據(jù)用戶設(shè)置、設(shè)備工作狀態(tài)、環(huán)境信息、人員活動信息、電價信息對家庭環(huán)境內(nèi)的調(diào)度用電負(fù)載及儲能系統(tǒng)的運行進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，達(dá)到用戶預(yù)先設(shè)定的某一最優(yōu)目標(biāo)；

(5)設(shè)備監(jiān)控：根據(jù)優(yōu)化調(diào)度模塊計算的結(jié)果對用電負(fù)載、儲能系統(tǒng)的運行進(jìn)行控制，實時監(jiān)測設(shè)備的工作狀態(tài)，并將設(shè)備的工作狀態(tài)和當(dāng)前的用電狀態(tài)通過人機界面實時反映給用戶。