【非侵入式负载监测】低采样率电动汽车充电的无训练非侵入式负载监测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、技术定位：需求响应场景下的核心监测需求

在电动汽车 V2G 互动、虚拟电厂聚合等需求响应场景中，传统监测存在两大痛点：一是高采样率设备（如 1Hz 以上）成本高、部署难，难以覆盖千万级居民用户；二是训练式 NILM 需人工标注样本，无法适配车型多样、充电习惯差异大的分散场景。低采样率（通常≤1 分钟 / 次）无训练 NILM 技术通过总电表低频数据实现充电状态感知，既降低硬件成本，又摆脱样本依赖，成为激活分散电动汽车资源的关键支撑。

二、核心技术突破：低采样率与无训练的双重难题破解

（一）无训练算法架构：摆脱样本依赖的技术路径

1. 完全无监督自适应建模

采用天津大学余贻鑫院士团队提出的无监督建模方法，通过总功率数据的时序波动特征自动聚类，构建 “充电负荷印记库”，无需人工标注车型、功率等级等样本信息。例如，针对居民用户 20 分钟采样间隔的总功率数据，算法可自动识别 “充电启动 - 稳定充电 - 充电结束” 的三段式特征曲线，辨识准确率达 92% 以上。

1. 物理约束增强的分解模型

引入电动汽车充电的固有物理规律（如功率波动范围 5-20kW、充电时长 3-8 小时）作为约束条件，结合 Hart 提出的 “零环路和约束（ZLSC）” 优化分解精度。在 1 分钟采样率下，相比传统无约束算法，功率分解误差降低 40%。

（二）低采样率特征提取：挖掘有限数据中的关键信息

1. 稳态功率衍生特征

针对低频数据缺失暂态信息的问题，提取 “功率均值 - 波动方差 - 持续时长” 三维稳态特征。例如，在光伏午间大发时段，通过对比不同时段的功率均值变化，可识别电动汽车是否响应 V2G 反向输电（反向功率均值为 - 3 至 - 10kW）。

1. 跨维度特征融合

结合电压、功率因数等辅助参数，构建多维度特征空间。如志翔科技在充电桩监测中，通过 20 分钟采样间隔的 “有功功率 + 功率因数” 数据，区分恒功率充电与脉冲充电模式，适配不同车型的响应特性。

（三）鲁棒性优化：应对实测误差的工程方案

考虑到商用传感器 10%-20% 的测量误差，采用 “云 - 端协同” 架构：边缘终端（智能电表）负责基础特征提取与异常过滤，云端平台通过多用户数据交叉验证修正误差。例如，某小区 100 户居民的电动汽车监测中，经云端修正后，充电状态误判率从 18% 降至 5% 以下。

三、场景适配：与可再生能源消纳的协同应用

（一）居民用户 V2G 响应的精准调度

1. 充电时段智能辨识

基于 15 分钟采样率的总功率数据，通过无训练算法识别电动汽车充电启停时间，结合重庆 “五段分时电价” 信号，自动推送低谷充电（23:00-7:00 风电大发时段）激励。某试点社区通过该技术，电动汽车低谷充电占比从 35% 提升至 78%。

1. 反向输电状态监测

在光伏午间大发时段（11:00-15:00），通过负功率稳态特征识别 V2G 反向输电状态，将响应数据接入国家电网三级智慧能源平台，支撑虚拟电厂的实时调度。

（二）商业光储充场站的负荷聚合管理

针对商场、办公楼的光储充一体化场景，采用 1 分钟采样率监测：通过无训练算法同时辨识电动汽车充电负荷与储能充放状态，在光伏出力高峰时优先保障储能充电，低谷时协调电动汽车与储能联合放电。浙江某商场试点中，该技术使可再生能源就地消纳率提升 25%。

四、与需求响应体系的协同价值

（一）技术层：完善源荷互动的感知闭环

作为 “省级智慧能源平台 + 用户智能终端” 架构的末端感知节点，为 AI 调度提供细粒度数据。例如，湖北虚拟电厂通过该技术获取 1000 辆电动汽车的实时充电状态，结合风电出力预测调整填谷策略，单次调峰量提升 30%。

（二）市场层：支撑精准激励与结算

基于监测数据生成 “响应电量 - 持续时长” 双维度结算依据，适配四川 “备用容量 + 响应电量” 两部制结算模式。例如，识别用户在光伏大发时段的 V2G 反向输电电量，直接对接风电有偿消纳激励资金分配。

五、未来方向：量智融合与多场景拓展

1. 量子增强的特征提取

借鉴上海交通大学量子机器学习方案，利用量子特征空间的维度优势，在 30 分钟低采样率下实现充电功率的精准预测，为日前需求响应提供提前量。

1. 多负荷联合监测

扩展至 “电动汽车 + 家庭储能 + 空调” 的多负荷辨识，支撑居民综合能源系统的协同响应。例如，在电价尖峰时段，优先调度家庭储能放电，延后电动汽车充电，实现负荷最优组合。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 赵时,张建文,夏云忠,等.基于家用电器启动的非侵入式负荷识别算法的研究[J].  2010.

[2] 雷怡琴,孙兆龙,叶志浩,et al.电力系统负荷非侵入式监测方法研究[J].电工技术学报, 2021, 036(011):2288-2297.DOI:10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.200622.

[3] 胡翀,徐斌,甄超,等.基于电压暂降监测数据的敏感负荷非侵入式识别方法[J].中国电力, 2021, 54(8):9.DOI:10.11930/j.issn.1004-9649.202007160.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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