基于非侵入式负荷辨识技术的居民用电安全隐患识别应用研究.pdf

中国科技期刊数据库 工业 A 125 基于非侵入式负荷辨识技术的居民用电安全隐患识别应用研究 王家栋 郝梦飞 景 涛 张赐源 王浩楠 国网河南省电力公司南阳供电公司，河南 南阳 473002 摘要：摘要：居民用电安全隐患是当前电力系统中一个不容忽视的问题。这些隐患不仅会给人们的生活带来诸多困扰，还可能对人身安全和财产造成严重的威胁。在日常的用电环境中，由于人们的疏忽或设备的老化，经常出现各种安全问题。因此，针对这一现状，本文进行了深入研究。首先，对居民用电安全隐患识别的当前方法进行了分析，发现存在一些不足。为了更高效、准确地识别安全隐患，本文探讨了非侵入式负荷辨识技术的原理和方法，并基于此技术提出并设计了一个创新的安全隐患识别模型。该模型的应用，可以有效地识别和预警居民用电中的潜在安全隐患，进而为居民用电安全隐患的识别提供了一种新的、更加高效的解决方案。关键词：关键词：非侵入式；负荷辨识技术；居民用电；安全隐患识别 中图分类号：中图分类号：TM714 1 概述 随着居民用电需求的不断增长和电力系统的扩容，居民用电安全隐患的识别和预防成为重要的研究领域。居民用电安全隐患的存在不仅对人身安全和财产造成潜在威胁，还会对电力系统的稳定和可靠运行产生不利影响。因此，通过有效的技术手段对居民用电安全隐患进行识别和预防具有重要的现实意义。传统的居民用电安全隐患识别方法往往基于巡查和经验判断，存在着侵入性强、人工成本高、效率低下等问题。随着信息技术的快速发展，非侵入式负荷辨识技术逐渐成为居民用电安全隐患识别的新方向。2 居民用电安全隐患识别的现状 近年来，随着城市化进程的加速以及家庭用电设备的普及和多样化，居民用电安全已经成为一个不容忽视的问题。现阶段，大部分居民家庭对电气设备的使用仍存在一定的盲区，常见的安全隐患如过载、老化电线、不规范的电线接头和非标准化的插座使用等问题屡见不鲜。同时，由于大多数人对电气知识的了解较为有限，使得日常生活中的小问题容易被忽视，从而增加了电气火灾和触电事故的风险。虽然政府和相关部门已经加大了宣传力度，增强居民的电气安全意识，并采取了一系列的措施，如定期的电线巡检、安全用电教育等，但由于居民家庭用电环境的复杂性和多样性，现有的识别机制仍然存在一定的局限性，导致隐患的及时发现与纠正仍是一个挑战。3 非侵入式负荷辨识技术的原理和方法 3.1 负荷辨识原理及其数学模型 非侵入式负荷辨识（NILM）技术旨在通过单一的测量点，通常为家庭或建筑的电气入口，来估计各个设备的电力消耗。其基础原理在于，不同的电气设备在操作时会表现出特定的电力使用模式或特征，这些特征可以被用来区分和识别各个负荷。数学模型通常基于电流和电压的时间序列数据。设 y(t)为在时间 t 测得的总电力使用，而 xi(t)为第 i个设备在时间 t 的电力使用，其中 i=1，2，n。则可以表示总电力使用为：其中 n 是家庭或建筑中的设备数量，而(t)代表噪声或其他未建模的影响。负荷辨识的任务，就是根据已知的 y(t)和部分或无 xi(t)的信息，估计所有设备的电力使用模式 x i(t)。这通常涉及特征提取、数据聚类和模式识别等技术，以确保准确地将总电力使用分解为各个设备的电力消耗1。3.2 基于电流和电压波形的负荷辨识方法 基于电流和电压波形的负荷辨识方法是NILM技术中最常见的策略，其核心在于利用电气设备在启动和运行过程中形成的特有电流和电压特征来识别其运行)()()(1ttxtynii中国科技期刊数据库 工业 A 126 状态。每当电气设备从关闭状态切换到工作状态，或在工作模式之间切换时，它都会产生特定的电流和电压变化模式，这些模式可以作为该设备的“指纹”进行识别。设 i(t)和 v(t)分别为时间 t 的电流和电压波形，电器的功率 p(t)可表示为：而设备的瞬时功率波动可由以下方程表示：当设备状态发生变化时，这种瞬时功率的变化形成了一个显著的特征，可以通过分析这些变化来确定特定的电气设备是否正在运行。为进一步提高辨识的准确性，通常会使用傅里叶变换或小波变换等方法对电流和电压波形进行分析，以提取其频域特征。这些特征，与时间域的瞬时功率变化结合，为每个设备提供了一个独特的“指纹”，从而使其能够从总体的电力消耗中被准确地识别出来。3.3 基于电能计量数据的负荷辨识方法 基于电能计量数据的负荷辨识方法是另一种有效的非侵入式负荷监测（NILM)技术，主要依赖于详细的电能消耗记录来识别单独的电器负荷。这种方法的优势在于它不需要对电流和电压的高分辨率波形进行实时采样，从而减少了数据处理的复杂性和存储需求。假设某时间段内的总电能消耗为 E，其可以被表达为：其中，p(t)是功率作为时间的函数。电能计量数据通常以时间序列的形式给出，表示为 E(ti)，其中 ti是离散的时间点。基于电能计量数据的负荷辨识方法的核心思想是：每种电气设备在其开启和关闭时都会在电能数据中产生特定的“步进”或变化。通过分析这些步进或变化的模式和大小，可以识别和分类特定的设备2。为了从电能数据中提取有意义的负荷信息，通常使用以下差分方程来表示电能的增量：这样的差分值可以为每个设备产生一个特定的“指纹”或特征，从而使能够区分和识别各种设备。在实际应用中，高级统计方法、模式识别和机器学习技术常被用来处理和分析这些数据，以实现更高的辨识准确率。3.4 数据处理和特征提取算法 对于非侵入式负荷监测（NILM)技术，数据处理和特征提取是关键的步骤，因为它们为后续的负荷辨识算法提供了有效的输入。通过从原始电能计量数据中提取关键特征，可以更好地区分和识别各种设备。首先，原始数据经常会受到噪声的影响，因此需要进行平滑处理。常用的方法是移动平均，其公式为：其中，S(t)是平滑后的数据，X(t)是原始数据，而 M 是选择的时间窗口长度。特征提取的目标是从平滑后的数据中识别出对应于各种电气设备的独特模式。常见的特征包括峰值、持续时间、能量变化等。例如，能量变化可以通过以下差分方程来计算：其中，是一个小的时间间隔。此外，频率域特征也是非常有价值的。通过对数据进行快速傅里叶变换（FFT)，可以得到其频谱表示：其中，F(k)是在频率 k 上的幅值，N 是数据点的数量。选择合适的特征是 NILM 系统成功的关键。这通常需要专家知识和实验验证。现代机器学习方法，如特征选择算法，也常被用于自动识别和优化最有信息量的特征，从而进一步提高负荷辨识的准确性3。4 居民用电安全隐患的识别模型设计 4.1 安全隐患识别指标的选择和定义 在居民用电安全隐患的识别过程中，选择和定义合适的识别指标是至关重要的。这些指标应该能够全面、准确地反映电气系统中可能存在的各种潜在隐患。选择合适的识别指标不仅要考虑技术层面的因素，还需要考虑实际应用环境、数据采集的可行性以及后续处理和分析的需求。定义清晰的指标能够为安全隐患的评估、诊断和预测提供坚实的基础，从而确保居民用电的安全。)()()(tvtitp)1()()(tptptp21)(ttdttpE)()()(1iiitEtEtE10)(1)(MiitXMtS)()()(tStStE102)()(NnNknienXkF中国科技期刊数据库 工业 A 127 如表 1 所示的这些指标可以为电气工程师或相关人员提供有关居民用电系统潜在隐患的初步信息，从而有针对性地进行进一步的诊断和处理。表 1 常见的居民用电安全隐患识别指标 编号 指标名称 指标定义 数据来源 1 过载电流 电气设备实际电流超过额定电流的时间比例 电流监测设备 2 瞬时电压波动 电压在短时间内的波动范围，超过正常电压的5%电压监测设备 3 电气设备温度异常 设备运行时的温度超过设定的安全温度上限 温度传感器 4 漏电电流 电气系统中因绝缘不良等原因造成的小电流流入地线的电流值 漏电电流检测设备 5 设备工作时间异常 某电气设备工作时间超出其正常或推荐的工作时间 用电时间记录设备 4.2 数据采集和预处理 在居民用电安全隐患识别过程中，数据采集和预处理是至关重要的初步步骤，为后续的数据分析和隐患识别提供关键的数据基础。数据采集和预处理主要包括以下步骤。数据采集及预处理流程：通过传感器和监测设备收集原始数据去除或修复数据中的异常值，缺失值或噪声将收集到的原始数据转换为与安全隐患识别相特定格或单位对数据进行标准化处理根据分析的需求将高频率的数据聚合为低频率的数据。基于负荷辩识技术的安全隐患识别模型构建：特征提取数据集划分模型选择与训练模型验证与调优隐患预警与报告。首先，数据采集是基于设定的识别指标来进行的。根据指标的具体需求，可以通过各种传感器和监测设备实时或定时地收集相关的电气参数数据，如电压、电流、温度、功率因数等。例如，电流传感器可以用来检测电线上的实时电流值，温度传感器可以用来检测设备的运行温度。这些数据通常以时间序列的形式存储，记录每个指标在不同时间点的数值4。然后，预处理环节是为了确保数据的质量和一致性，以及将数据整理成适合分析的格式。预处理的主要内容包括如下。第一步，数据清洗。去除或修复数据中的异常值、缺失值或噪声。例如，如果某个传感器在某段时间内失效导致的数据丢失，可以通过插值方法填补缺失数据。第二步，数据转换。将收集到的原始数据转换为与安全隐患识别相关的特定格式或单位，以满足分析的需求。例如，将电流数据从安培（A)转换为毫安培（mA)。第三步，数据标准化。由于不同的传感器或设备可能有不同的测量范围或单位，为了统一数据的尺度，可以对数据进行标准化处理，使其具有统一的比例或范围。第四步，数据聚合。根据分析的需求，将高频率的数据聚合为低频率的数据，例如，将每秒的数据聚合为每分钟或每小时的数据。经过上述预处理步骤，数据将被整理为清晰、一致且有结构的形式，为后续的隐患识别分析打下坚实的基础。4.3 基于负荷辨识技术的安全隐患识别模型构建 负荷辨识技术为居民用电安全隐患提供了一个新的识别维度，它利用负荷特点和用电行为特征为隐患的早期预警打下了基础。基于负荷辨识技术的安全隐患识别模型的构建可以概括为图 2 所示几个步骤：第一步，特征提取。利用前文提到的数据处理和特征提取算法，对采集到的电能计量数据进行处理，提取出负荷的主要特点，如峰值、平均值、谐波含量等，这些特征可以为后续的模型训练和预测提供数据基础。第二步，数据集划分。将提取的特征数据划分为训练集和测试集。训练集用于模型的训练，而测试集用于模型的验证和测试，确保模型具有良好的泛化能力。第三步，模型选择与训练。选择合适的机器学习或深度学习模型，如决策树、支持向量机或深度神经网络，针对训练集进行模型的训练。模型训练的目标是确保在已知的隐患数据上获得尽可能高的识别准确率。第四步，模型验证与调优。利用之前划分的测试集，对已经训练好的模型进行验证，评估模型的准确性、召回率等关键指标。如有必要，对模型的参数或结构进行调优，直到达到满意的性能。第五步，隐患预警与报告。当模型在实际运行中识别出可能的安全隐患时，可以实时地发出预警，为居民或相关部门提供及时的隐患信息，从而采取相应的措施以确保用电安全5。通过以上步骤，基于负荷辨识技术的安全隐患识别模型不仅可以提供精确的隐患识别，还能为居民用电安全提供一个前沿、高效的技术手段。中国科技期刊数据库 工业 A 128 5 案例分析与实验验证 5.1 数据采集与实验设计 以“江苏明阳小区”案例为例，由于近年来该小区多次发生因电路问题引发的小型火灾事故，区域电力公司决定采用先进的负荷辨识技术进行隐患识别。首先，从该小区的供电所获取近一年的电力使用数据，并从其中筛选出发生异常的时间段，如突然用电量增大、频繁地电压波动等。电力公司还特地部署了一系列先进的电流和电压传感器，这些传感器被安装在小区内具有代表性的地点，例如：大型公共设施、老旧楼栋，以及曾经发生事故的位置。设置数据采集周期为三个月，采样频率为每秒一次，以确保能够准确捕捉到所有可能的异常情况。实验设计如下：实验旨在分析常规的用电数据与通过新部署传感器采集的数据之间的关联。首先，建立一个基准模型，仅使用常规数据；然后，将新采集的数据加入，研究其对模型效果的提升。实验的目标是确定新数据能够为隐患识别提供多大的帮助。5.2 安全隐患识别算法的实验验证 表 2 安全隐患识别实验结果分析 识别项目 实验组（采用新算法)对照组（传统方法)正确率提升比例 总体正确率 95%85%10%重大隐患识别率 98%88%10%轻微隐患识别率 93%84%9%误报率 2%7%-5%未检出率 3%8%-5%为确保所设计的安全隐患识别算法的准确性和可靠性，对“江苏明阳小区”所采集的数据进行了实验验证。在实验的初步阶段，将数据集分为训练集和测试集，其中 80%用于训练模型，而余下的 20%用于测试。通过使用传统的电力数据，模型在测试集上达到了 85%的准确率。随后，当结合了新部署的传感器数据后，准确率显著提高到了 95%。此外，对于重大隐患的识别，算法成功地标识出了小区中所有已知的高风险区域，且未出现误报。通过多次迭代和优化，算法在处理实时数据流时也展现出了较高的稳定性和健壮性。这次实验验证表明，所设计的安全隐患识别算法不仅能有效地识别和预测电力隐患，而且具有很高的实用价值，为今后在更大范围内的应用提供了坚实的基础。5.3 结果分析和讨论 从表 2 中，可以明显看到，实验组（采用新的安全隐患识别算法）在各个评价指标上都比对照组（采用传统识别方法）有明显的提升。尤其在总体正确率和重大隐患的识别上，新算法均有 10%的提升。这说明新的识别算法在识别准确性和精度上都有较大的提高。更值得关注的是，新算法的误报率和未检出率都明显低于传统方法。这意味着新算法不仅能更准确地识别出真实存在的隐患，还能大大降低因误报带来的不必要的维修成本和人力资源浪费。同时，较低的未检出率也保证了高风险的隐患能够及时被发现和处理，大大提高了居民的用电安全。6 结语 随着现代居民用电环境的复杂化，确保用电安全成了一个亟待解决的问题。本文通过非侵入式负荷辨识技术，成功地为居民用电安全隐患提供了一个新的、有效的识别方法。为实际应用中的安全隐患检测、预防和处理提供了有效的工具，具有广泛的应用前景和价值。参考文献 1冯威.基于深度学习的非侵入式负荷辨识技术研究D.石家庄:河北科技大学,2022.2张继东,陈雪薇,徐述,等.非侵入式负荷辨识技术研究及应用J.机电信息,2021(23):1-4.3尤艺.居民负荷非侵入式辨识及分类关键技术研究D.淮南:安徽理工大学,2021.4高浩瀚.非侵入式负荷辨识的特征分析研究D.济南:山东大学,2019.5何恒靖,周尚礼,张本松,等.基于 BP 神经网络分类器 增 强 的 非 侵 入 式 负 荷 辨 识 方 法 J.电 气 传动,2022,52(22):66-72.