[01666505]智能电网云-端协同非侵入式电力负荷监测技术

在智能电网高级量测体系中,非侵入式电力负荷监测技术是一种低成本、高效益的负荷用电细节监测技术。它跟踪分析电力负荷供电总入口处采集到的端电压和总电流信号,通过信号分析和模式识别等方式,在线获取负荷内部各种电器设备的负荷印记特征（即电器“指纹”）,并据此获得电器设备在不同时刻的工作状态、累计电量等用电细节信息。为获取所述电器设备级用电信息,传统的侵入式电力负荷监测是为负荷内部的每个电器设备加装带有数字通讯功能的量测传感器。据工程项目实践经验估算,对普通居民用户实现“侵入式”监测的成本约是“非侵入式”监测的10-20倍。 根据美国能源有效经济利用理事会（ACEEE）的评估,为电力用户提供实时的电器设备级用电信息,能够激发用户实施节能举措,从而可以平均降低居民用电12%至15%。对于电力公司,用电细节信息能够帮助其提高负荷模型的精度,更准确地预测负荷演变趋势,更科学地评估用户能够参与负荷“削峰填谷”、“电能替代”等需求侧管理项目的潜力,以制定相应的电力市场策略,最终实现负荷精准调控。此外,用电细节信息将在电力大数据中占有极高的比例,借助于大数据分析技术,能够提供诸如窃电行为稽查、用电安全预警等多项高级应用。因此,非侵入式负荷监测技术的研究和实施有着重大的社会效益和经济效益。 非侵入式电力负荷监测技术研究与推广所面临的巨大挑战包括： （1）绝大多数研究以稳态功率为负荷印记特征,采用基于负荷事件的方法,对小功率和功率连续变化型电器设备的监测准确性较低、且不稳定; （2）为了正常工作,系统通常需要基于人工调研和实验预先构建全局通用的电器设备负荷印记库,然而,电器设备种类繁多、日新月异,这样不仅费时费力,而且难以适应千差万别的实际应用场景; （3）现场监测装置一般仅负责数据采集,依靠主站对数据进行集中分析,而受通信网络传输带宽的限制,主流方案的数据频率较低（一般≤1Hz）,以致丢失暂态特征,难于保证监测准确性; （4）现有工程实践多局限于个性化能效服务、需求响应管理等传统应用,缺乏对数据应用场景的深度挖掘和拓展应用。 本项目团队在自选自筹项目和横向委托项目的支持下,对非侵入式电力负荷监测技术的基础技术理论和工程实施方案开展了深入、系统的研究。经过十余年的研究,项目组取得了如下三方面成果： 1、创立了系列非侵入式电力负荷监测新原理和新方法,增强了对日光灯、电视机等小功率电器的识别能力（在典型场景下,识别阈值从150瓦降低到了80瓦）,突破了对变频空调、洗衣机等功率连续变化型电器设备可靠检测的瓶颈,提高了各种类型电器设备工作状态和耗电量识别的准确度（平均约提高20%）,指标优于国际同类产品; 2、首次建立了一整套用于非侵入式电力负荷监测的完全无监督电器设备自适应建模方法,包括确定电器设备所具有的不同工作状态数目,构建表征不同工作状态之间相互转换关系的电器状态转换拓扑,以及生成用于电器设备识别的负荷印记参数,解决了陌生场景中电器设备准确建模的技术难题,实现了负荷特征库的全自动建立和维护,完全无需人工干预; 3、首创了云-端协同非侵入式电力负荷监测系统,提出了云-端协同的非侵入式电力负荷监测系统体系构架和实施方案,研制了首款基于边缘计算技术的具备云-端互动的非侵入式负荷监测装置,开发了基于云计算技术的主站负荷数据深度分析管理系统。通过云-端协同机制,既能充分利用装置实现高频数据分析（高至20Hz）,又能降低结果反馈延迟（低至≤2s）,并极地大缓解通信网络的流量压力,实现了系统资源优化配置及对广域电力用户负荷的非侵入式实时监测与分析,同时,引领了非侵入式电力负荷监测技术在关键设备状态感知、消防和人身安全、电力营销稽查等方面的诸多应用。 鉴于非侵入式电力负荷监测技术的应用优势,在过去的两年里,项目提出的技术解决方案已在国网天津市电力公司、南方电网广州供电局和南方电网深圳供电局等多家单位得到实地应用。已有超过1000台项目研发的装置部署在我国北京、天津、山东东营、浙江宁波、广东广州、深圳、佛山和珠海等多个省市地区的配用电监测现场,为电力公司和用户提供实时的用电细节信息的同时,支持各种个性化服务,在用户节能改造、关键设备状态感知和现场排查、漏电保护和违约用电稽查等方面取得了显著的经济效益和社会效益,应用效果受到了用户的广泛好评。其中,对于典型工业用户,基于非侵入式电力负荷监测的精准负荷控制和节能改造相结合实现了17%以上的节电效果。该项技术成果具有通用性,适用于任意电力用户,且不受行业、地区限制,所获得的连续用电细节信息,能为智慧城市和智慧能源提供超大规模的基础数据,辅以人工智能和大数据分析手段,可望在众多领域带来技术变革。 项目技术成果在2018年的4月份通过专家鉴定。由韩英铎院士和罗安院士共同领导的专家评审委员会一致认为达到了国际领先水平,建议进一步加大成果推广应用力度。