摘要

针对非侵入式负荷监测对钢厂负荷动作识别率低的问题,研究了一种基于事件感知的钢厂工业用户非侵入式负荷检测分解算法。该算法首先将待测事件分为由负荷投切行为引起的状态变化事件和负荷工作过程引起的模式变化事件两类,通过特征差分检测负荷状态变化事件并引入采集功率曲线与平均功率直线的交点数作为新的特征用于检测负荷模式变化事件,最终通过解析事件实现负荷辨识。通过实际采集的钢厂用电数据验证算法的有效性,该算法提高了检测的准确率,减小了漏检率,具有负荷辨识能力,对生产细节的还原效果较好。

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