【摘 要】
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非侵入式家庭电力负荷分解是指仅在用户入口处安装监测装置，通过采集和分析用户用电总电流、总电压和总功率来监测户内每个电器的用电量和工作状态，通过分解得知家庭内每个用电
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非侵入式家庭电力负荷分解是指仅在用户入口处安装监测装置，通过采集和分析用户用电总电流、总电压和总功率来监测户内每个电器的用电量和工作状态，通过分解得知家庭内每个用电设备的耗电状态和用电规律。分解所得到的信息对电力公司电网的运行安全稳定性、规划的合理性、科学性和正常有序的管理，社会的正常生产生活，用户节俭能耗，降低发电成本，提高经济效益和社会效益都具有极其重要意义。论文针对家庭电力负荷的功率曲线表示问题，根据每个设备的运行功率曲线不同，对家庭内每一个用电设备的有功功率建立自回归时间序列模型，用Lasso及相关特征选择方法所建模型进行参数估计和定阶，得出这种方法可以有效的压缩模型系数，能够准确的表示出每个设备的用电量。本文用前一天功率数据所建立的模型对后一天的电力负荷功率数据预测，通过实验得出预测的准确度均在90%以上。论文以所建立的时间序列模型作为识别特征，采用整数规划算法对所测的总功率进行分解。这种方法可以避免对用电设备复杂的运行状态进行估计，可以直接利用所测量的总功率信息获取家庭内部每个用电设备的详细信息。通过仿真分析得出采用这种方法分解的平均精度可以达到85%以上。同时，将用Lasso方法所建立的一个家庭的时间序列模型应用到其它家庭的相同设备中，通过实验分析比较得出本文所建立的模型只适用于同一家庭的电力负荷预测与分解中。
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