基于seq2seq和Attention机制的居民用户非侵入式负荷分解

作者：王轲; 钟海旺^*; 余南鹏; 夏清

来源：中国电机工程学报, 2019, 39(01): 75-322.

DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.181123

• 非侵入式负荷分解
• 深度学习
• 序列到序列
• Attention机制

非侵入式负荷分解(nonintrusiveloadmonitoring,NILM)是大数据分析在智能配电系统中为终端用户提供的重要应用之一,能够提升对负荷的认知水平,显著提升需求侧响应的潜力。长期以来,传统的NILM算法存在误判率高,功率分解值准确度低等问题。为此,采用深度学习的框架,提出一种基于序列到序列和Attention机制的NILM模型。该模型首先将输入的有功功率时间序列通过词嵌入映射到高维向量,并利用基于长短时记忆模型的编码器进行信息提取;然后通过引入Attention机制的解码器,从提取的信息中选取与当前时刻相关度最高的信息,用于解码并最终得到负荷分解结果。提出的深度学习网络模型能够显著提升对信息的提取与利用能力。基于REFITPowerData数据集的测试结果验证了方法的有效性。

• 单位
  电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室; 清华大学