检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:邓晓平 张桂青[1,2] 魏庆来 彭伟[1,2] 李成栋[1,2] DENG Xiao-Ping;ZHANG Gui-Qing;WEI Qing-Lai;PENG Wei;LI Cheng-Dong(School of Information and Electrical Engineering,Shandong Jianzhu University,Jinan 250101;Shandong Provincial Key Laboratory of Intelligent Buildings Technology,Jinan 250101;State Key Laboratory for Management and Control of Complex Systems,Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190)
机构地区:[1]山东建筑大学信息与电气工程学院,济南250101 [2]山东省智能建筑技术重点实验室,济南250101 [3]中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室,北京100190
出 处:《自动化学报》2022年第3期644-663,共20页Acta Automatica Sinica
基 金:国家自然科学基金(61903226,61573225);山东省泰山学者计划(TSQN201812092);山东省重点研发计划(2019GGX101072,2019JZZY010115);山东省高等学校青创科技计划(2019KJN005)资助。
摘 要:非侵入式负荷监测通过对总负荷电表数据进行分析处理,能够实现对各个用电设备及其工作状态的辨识,可广泛应用于建筑节能、智慧城市、智能电网等领域.近年来,随着智能电表的大规模部署以及各类机器学习算法的广泛应用,非侵入式负荷监测引起了学术界与工业界的共同关注.本文对非侵入式负荷监测方面的研究进行综述.首先提炼非侵入式负荷监测的问题模型及基本框架;然后分别对非侵入式负荷监测的数据采集与预处理过程、负荷分解模型与方法、常用数据集及评估指标进行归纳总结;最后,对目前研究中存在的挑战进行分析,并对未来的研究方向进行展望.Non-intrusive load monitoring can realize the identification of individual electrical equipment and its working state by analyzing and processing the aggregated load data from electricity meters,which can be widely used in building energy conservation,smart cities,smart grids,etc.With the large-scale deployment of smart meters and the widespread application of various machine learning algorithms,non-intrusive load monitoring has aroused the common concern of academia and industry in recent years.This article reviews the research on non-intrusive load monitoring.First,the mathematical model and basic framework of non-intrusive load monitoring are refined,and then we separately summarize the data collection and pre-processing process,load disaggregation models and algorithms,data sets and evaluation metrics used in non-intrusive load monitoring.Finally,some challenges that the current research are confronted with are analyzed and we give some views on the future research.
关 键 词:非侵入式负荷监测 负荷分解 特征提取 隐马尔科夫模型 深度学习
分 类 号:TM714[电气工程—电力系统及自动化]
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