电器辨识算法与系统研究

家庭用电负荷分解数据的加工利用,对于提高节能减排水平以及促进智能电网的发展具有重要意义。负荷监测有侵入式和非侵入式两种主流监测方式。但是它们都因各自的缺点而难以得到广泛应用。通过对这两种监测方式的研究,设计了一种新的负荷监测方式。通过将非侵入式结构和侵入式结构相融合,基于电流差异性和基尔霍夫电流定律,建立了电力干线数学模型。采用C-均值法对实时监测到的电流进行分类,达到辨识效果。对9种常用的家用电器分3个辨识节点进行试验。试验2 h内,辨识的准确率可达99.98%。该系统对于推动家庭服务类人工智能的发展具有积极作用。

基于用电波形分析的能源监控管理系统及方法

为了改善目前家庭电能消费情况,提出一种基于用电波形分析的能源监控管理系统及方法,该系统用于家庭用电设备的监控管理,具有实际应用价值。在分析现有监控系统的缺陷的基础上提出了功能需求和设计思路,一方面系统能辨识用电设备类型并能采集各设备的用电量;另一方面系统向用户提供用电策略,实现用户与家电的双向交互。系统包括电力信息采集终端、能源管理应用平台,并阐述了系统的控制步骤及方法。

大时滞过程双自由度自整定内模控制

借助双控制器设计技术和继电反馈辨识方法 ,提出了一种双自由度自整定内模控制器 (自整定 TDF- IMC) .通过改进的继电反馈辨识方法获得被控对象模型参数 ,根据所得模型分别设计设定值跟踪 IMC和干扰衰减 IMC,并给出 TDF- IMC滤波时间常数的自整定规则 .给出的自整定TDF- IMC不但提高了传统 IMC的控制性能和鲁棒性 ,而且控制器设计同传统 IMC类似 。