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。