基于行为影响因子的非侵入式负荷实时分解算法

摘要：

针对传统非侵入式负荷分解算法准确率低、计算较耗时等问题,在隐马尔科夫模型(HMM)的基础上提出基于行为影响因子的负荷实时分解算法.使用自适应的迭代K-means聚类方法提取负荷状态,并将负荷状态组合成超状态.针对传统HMM没有考虑用电场景时间特性的缺陷,对参数进行时间分段学习.在分解阶段引入用户用电行为模式的影响因子,改进隐马尔科夫齐次假设,并利用维特比算法分解出用户的各个负荷的实时状态.通过公开数据集验证了所提算法的准确性和实时性.

关键词：负荷分解;超状态;隐马尔科夫模型;自适应K-means;行为模式

所属期刊栏目：41

分类号：TM73(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家电网公司科技项目5211041800M

在线出版日期：2022-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：193-199