基于TMR非侵入式电力负荷预测技术研究
Research on non-invasive power load forecasting technology based on TMR
摘要
提出一种非侵入式的电力负荷预测技术来监测用电用户的用电情况的方法,利用TMR传感器和边沿检测算法来收集和处理用户数据。
出处
《电力设备管理》
2022年第3期222-224,共3页
Electric Power Equipment Management
参考文献12
-
1程祥,李林芝,吴浩,丁一,宋永华,孙维真.非侵入式负荷监测与分解研究综述[J].电网技术,2016,40(10):3108-3117. 被引量：181
-
2鲁文帅,尤睿,周扬,袁宏永,尤政.基于单片TMR磁传感器的非侵入电流监测微系统[J].仪器仪表学报,2020(6):1-9. 被引量：18
-
3李争,王泽,冯威,安国庆,李峥,王强,陈贺.非侵入式负荷监测与辨识方法研究综述[J].日用电器,2021(2):109-114. 被引量：4
-
4王海宝,郭海平,王于波,王峥,郭彦.基于TMR元件的电流传感器的研制[J].电测与仪表,2018,55(9):103-107. 被引量：14
-
5吕华,刘明峰,曹江伟,白建民,魏福林,杨正,王建国.隧道磁电阻(TMR)磁传感器的特性与应用[J].磁性材料及器件,2012,43(3):1-4. 被引量：55
-
6郭文超,陈昌鑫,冉召会,马铁华.基于隧道磁阻传感器的电流测试电路设计[J].自动化与仪表,2020,35(10):58-62. 被引量：4
-
7李鹏,袁智勇,田兵,李立浧,于力,王志明,许爱东,徐全,林跃欢,史训涛,吴质冰,罗奕.基于隧道磁电阻的微型电流测量技术[J].南方电网技术,2019,13(4):2-10. 被引量：13
-
8曲禾笛,李坚,张志豪,张真源,黄琦.服务于用电设备的快速辨识边沿检测方法研究[J].中国电机工程学报,2018,38(15):4566-4575. 被引量：10
-
9牛卢璐,贾宏杰.一种适用于非侵入式负荷监测的暂态事件检测算法[J].电力系统自动化,2011,35(9):30-35. 被引量：97
-
10汪四仙,毕忠勤.非侵入式电力负荷监测技术研究[J].上海电力学院学报,2017,33(4):357-361. 被引量：11
二级参考文献126
-
1陈军锋,王雪,张效天.非侵入式负荷识别边缘计算颜色编码研究[J].仪器仪表学报,2020(9):12-19. 被引量：16
-
2HART G W. Non intrusive appliance load monitoring[J]. Proceedings of IEEE, 1992, 80(12): 1870-1891.
-
3STEVENS R, LEEB S B, NORFORD L K, et al. Nonintrusive load monitoring and diagnostics in power systems [J]. IEEE Trans on Instrumentation and Measurement, 2008, 57 (7) : 1445-1454.
-
4EPRI. Commercial nonintrusive load monitoring system beta test results[R]. 1999.
-
5LEEB S B. A conjoint pattern recognition approach to nonintrusive load monitoring[D]. Cambridge, MA, USA:Massachusetts Institute of Technology, 1993.
-
6LEE K D. Electric load information system based on non- intrusive power monitoring[D]. Cambridge, MA, USA: Massachusetts Institute of Technology, 2003.
-
7FULLER A E. Harmonic approaches to non-intrusive load diagnostics [ D ]. Cambridge, MA, USA: Massachusetts Institute of Technology, 2008.
-
8SHAW S R. System identification techniques and modeling for nonintrusive load diagnostics[D]. Cambridge, MA, USA: Massachusetts Institute of Technology, 2000.
-
9KHAN U A, LEEB S B, LEE M C. A multiprocessor for transient event detection[J]. IEEE Trans on Power Delivery, 1997, 12(1): 51-60.
-
10BASSEVILLE M E, NIKIFOROV I V. Detection of abrupt changes: theory and application[M]. Englewood Cliffs, CO, USA: Prentice Hall, 1993.
共引文献363
-
1杨挺,李大帅,蔡绍堂,杨风霞.面向用户隐私保护的用电数据压缩加密方法[J].中国电机工程学报,2022,42(S01):58-69. 被引量：2
-
2鲁文帅,尤睿,周扬,袁宏永,尤政.基于单片TMR磁传感器的非侵入电流监测微系统[J].仪器仪表学报,2020(6):1-9. 被引量：18
-
3徐艺峰,李常贤,路文连.内燃动车组线缆EMC仿真与防护设计[J].电子测量技术,2021,44(7):159-164. 被引量：3
-
4苗宏佳,白明辉,张婉明,白雪松,常牧涵,席海阔.基于负荷分解与聚类融合的短期负荷预测研究[J].电子测量技术,2020(11):53-58. 被引量：3
-
5何勇,王晓丽,肖海飞,沈正.基于物联网的非侵入式用电器在线监测系统设计与实现[J].智能计算机与应用,2021,11(12):158-164. 被引量：8
-
6施溯筠,蒋基建,金明植,郑明善,辛东华.速生杨树的研究概述[J].延边大学农学学报,2000,22(1):66-71. 被引量：14
-
7杨思远.小城镇发展与“三农”问题[J].河北学刊,2000,20(3):19-22.
-
8陆贵山.面向21世纪的马克思主义文艺学(笔谈) 综合与创新[J].河北学刊,2000,20(3):55-67. 被引量：1
-
9高云,杨洪耕.基于暂态特征贴近度匹配的家用负荷识别[J].电力系统自动化,2013,37(9):54-59. 被引量：64
-
10高云,杨洪耕.基于明可夫斯基距离的家用负荷分类计量[J].电测与仪表,2013,50(5):86-90. 被引量：13
-
1侯慧,王晴,赵波,章雷其,吴细秀,谢长君.关键信息缺失下基于相空间重构及机器学习的电力负荷预测[J].电力系统保护与控制,2022,50(4):75-82. 被引量：18
-
2朱剑飞,孙锦涛,卫科,刘贺龙,李政宇.基于ARIMA与LSTM在电力负荷预测中的对比讨论[J].电气应用,2022,41(2):27-31. 被引量：11
-
3刘耀东,姜文超,廖宇航.基于蜂群优化极限学习算法的用电功率预测[J].电气应用,2022,41(1):21-25. 被引量：2
-
4甄凡奇,孔祥辉,罗方圆,杜传军,范永生.光伏电站智能运维及功率预测技术要点探讨[J].光源与照明,2021(7):95-96. 被引量：11
-
5刘义艳,于太珊.基于滑块自助法与长短时记忆网络的电力负荷区间预测研究[J].电气自动化,2022,44(1):70-73. 被引量：3
-
6邓洪杰,刘云.SAP HANA技术在体育健身房中的应用研究[J].灌篮,2021(24):144-145.
-
7牟义,李健,丰莉,王敏,刘玉,杜明泽.露天采坑烧变岩与古冲沟区域水文地质“双探三预测”技术[J].中国矿业,2022,31(3):149-157. 被引量：1
-
8于文政.低渗致密油藏井震联合地应力预测方法研究[J].河南科技,2022,41(1):70-76.
