摘要：非侵入式負荷監測是自動(dòng)化設備用電安全監測的重要技術(shù)。針對常用電器存在功率值接近導致負荷分解準確率低的問(wèn)題，原有基于低頻數據的方法無(wú)法對其有效分解，本文提出了一種基于SV-ISSA（Improved Sparrow Search Algorithm）的非侵入式負荷分解方法?；谑录z測后得到的功率波形，使用DTW算法提取電器的典型功率矩陣，利用改進(jìn)層次聚類(lèi)算法將功率矩陣轉換為狀態(tài)向量，并利用滑動(dòng)窗口提取電器超狀態(tài)，對超狀態(tài)進(jìn)行縮減并獲取其對應功率矩陣。此時(shí)負荷分解問(wèn)題可轉換為求解最優(yōu)組合問(wèn)題，然后通過(guò)改進(jìn)的麻雀搜索算法求解各個(gè)電器超狀態(tài)的運行狀況，從而得到最終分解結果。實(shí)驗結果表明，采用所提方法可有效提高負荷分解準確率，且能夠準確處理具有相似功率范圍同時(shí)運行的多種電器。

關(guān)鍵詞：SV-ISSA；狀態(tài)向量；超狀態(tài)；功率矩陣；改進(jìn)麻雀搜索算法；低頻數據；

1 引言

隨著(zhù)電網(wǎng)信息化、自動(dòng)化、智能化進(jìn)程加快，電力系統對需求側的透明度要求越來(lái)越高，實(shí)時(shí)、精確的負荷設備識別對于電力系統的規劃、負荷預測以及市場(chǎng)調節至關(guān)重要。從目前情況來(lái)看，負荷監測與用能分析具有廣闊的發(fā)展前景，通過(guò)負荷監測與用能分析可以為居民用戶(hù)提供詳實(shí)的家庭能效信息，也能預測用戶(hù)的用電消耗，幫助用戶(hù)分析家庭能耗構成，使用戶(hù)了解自身行為習慣對于家庭能效的影響，從而引導用戶(hù)自覺(jué)采取節能措施，并養成節能行為習慣，同時(shí)為用戶(hù)提供個(gè)性化的用電設備節能控制策略服務(wù)。

1992年，Hart^[1]首次提出非侵入式負荷監測（non-intrusive load monitoring，NILM）這一概念。目前，負荷分解的模型及算法主要分為兩大類(lèi)：一類(lèi)是模式識別算法，即直接從負荷數據中學(xué)習負荷的特征模式，建立負荷特征庫，然后提取未知負荷的特征模式，逐一與負荷特征庫中的負荷特征模式進(jìn)行匹配，如k近鄰（knearest neighbor, KNN）^[2-4]、決策樹(shù)^[5-7]、支持向量機（Support vector machine，SVM）^[8-11]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（neural network,ANN）^[12-15]等都是在負荷辨識中常用的模型。第二類(lèi)是優(yōu)化算法，通過(guò)選取具有線(xiàn)性疊加性的負荷特征量，將觀(guān)察到的負荷特征測量值與負荷特征庫中負荷特征信號的可能組合進(jìn)行匹配，以減少匹配誤差作為優(yōu)化目標，利用優(yōu)化算法求解負荷最優(yōu)化組合問(wèn)題，如粒子群算法^[16-17]、整數規劃算法^[18-20]、差分進(jìn)化算法^[21-22]。這類(lèi)方法僅在一定條件下可識別出同時(shí)工作的多種負荷，同時(shí)傳統數學(xué)優(yōu)化算法在尋優(yōu)過(guò)程時(shí)間長(cháng)，對初值的要求較高；現在的群體智能算法原理簡(jiǎn)單，容易實(shí)現，搜索能力較強，但容易陷入局部最優(yōu)，因此在智能算法的選擇和改進(jìn)中應注意提高算法的全局尋優(yōu)能力。

基于上述分析，本文提出了一種基于SV-ISSA的非侵入式負荷分解方法。選取負荷穩定工作時(shí)的功率序列，提取其狀態(tài)向量所對應的功率矩陣作為負荷特征量，其反映了每種電器獨特的運行模式，然后將此應用于改進(jìn)麻雀搜索算法的適應度函數，從而實(shí)現了更高的非侵入式負荷分解準確率。

2 負荷分解模型

2.1 負荷特征的提取

不同設備具有不同的運行模式，其功率曲線(xiàn)具有一定的獨特性。通過(guò)提取電器周期運行波形，對提取的波形使用動(dòng)態(tài)時(shí)間規劃（DTW）算法計算其相似度，來(lái)獲取電器的典型波形。使用DTW算法去除重復波形，將訓練集中出現的剩余波形作為典型波形，此方法假定訓練集中存在各電器所有的典型波形。

通過(guò)DTW算法得到電器的功率矩陣為，式中，為電器m提取的功率矩陣長(cháng)度，P為有功功率，Q為無(wú)功功率。

對于電器的典型功率數據，使用聚類(lèi)獲得該電器的工作狀態(tài)。本文主要使用的為改進(jìn)凝聚層次聚類(lèi)，此方法不需要指定聚類(lèi)中心數量，只需設定聚類(lèi)終止條件便可達到所需結果，經(jīng)過(guò)聚類(lèi)后得到每種電器的狀態(tài)向量，如電器m狀態(tài)向量表示如下：

式中：為電器m在i時(shí)刻的工作狀態(tài)；為電器m狀態(tài)向量的長(cháng)度，其中，為狀態(tài)對應的有功功率值與無(wú)功功率值，即為狀態(tài)所屬集群的集群中心。

2.2 建立優(yōu)化模型

如圖1所示，以w為窗口長(cháng)度，一個(gè)采樣點(diǎn)為步長(cháng)，在電器狀態(tài)向量S上滑動(dòng)，提取長(cháng)度為w的狀態(tài)向量，將此狀態(tài)向量定義為超狀態(tài)。

圖1 超狀態(tài)提取流程

如下，得到各電器的超狀態(tài)，表示為：

所得到的超狀態(tài)存在一定的重復性，故需對重復的超狀態(tài)進(jìn)行縮減?？s減方式借用凝聚層次聚類(lèi)中鄰近度的思想，計算兩兩超狀態(tài)之間的鄰近度，構建鄰近度矩陣，當兩超狀態(tài)之間鄰近度大小為0時(shí)，對此兩超狀態(tài)取其一。

縮減后得到如下結果：

式中：表示電器m當前處于超狀態(tài)。

縮減后的超狀態(tài)對應的功率矩陣如下：

假定某一家庭中有M種電器，根據穩態(tài)功率的線(xiàn)性疊加性可知，采集到的家庭總功率近似等于M種電器功率的線(xiàn)性疊加，即

式中：Y為總功率矩陣,I(·)為指示函數，L_m表征電器m當前處于的超狀態(tài)，。

本文使用待測的功率矩陣與式（7）中的功率矩陣之間歐氏距離最小建立目標函數，從待測的總功率序列中，截取長(cháng)度為w的功率矩陣，即目標函數為

式中：由式（7）獲取，為待分解功率矩陣中第列對應的有功功率值，為待分解功率矩陣中第列對應的無(wú)功功率值，λ為有功功率所占權重。

通過(guò)改進(jìn)麻雀搜索算法求得最優(yōu)解，使得適應度值f取得最小，此時(shí)便可得到各電器處于何種超狀態(tài)。

3 改進(jìn)麻雀搜索算法

標準麻雀搜索算法^[23]作為一種新提出的優(yōu)化算法，它具有局部搜索能力極強，收斂速度較快的優(yōu)點(diǎn)，但其容易陷入局部最優(yōu)，同時(shí)全局搜索能力較差。故本文對麻雀搜索算法進(jìn)行一定改進(jìn)，作為改進(jìn)麻雀搜索算法（Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA）將之應用于上面模型的求解。通過(guò)對SSA研究發(fā)現，當R₂<ST時(shí)，其發(fā)現者位置更新方式存在一定的跳躍性，導致發(fā)現者在飛行行為中的搜索策略較差，故對此進(jìn)行改進(jìn)。

改進(jìn)后的發(fā)現者位置更新公式如下：

式中：t為當前迭代次數，為種群中第t代中第i個(gè)個(gè)體的第j維位置，j=1,2,...,d,d為待優(yōu)化問(wèn)題變量的維數，R₂和ST分別為預警值和安全值，其中,V為服從正態(tài)分布的隨機數。

同時(shí)，SSA中的跟隨者在全維度向目前最優(yōu)位置靠近，此方法能夠達到快速收斂的效果，但容易陷入局部最優(yōu)，故對跟隨者位置更新方式作如下改進(jìn):

式中：Z_worst為當前全局最差的位置，表示為跟隨者隨同發(fā)現者的概率，randn(0,1)代表服從期望值為0，標準差為1的高斯分布的一個(gè)隨機數；為種群數，此式中，跟隨者以一定概率向發(fā)現者靠近，有效地跳出了局部最優(yōu)。

分解的總流程如圖2所示。

圖2 基于SV-ISSA的NILM方法流程圖

4 實(shí)驗與討論

4.1 評價(jià)指標

自非侵入式負荷分解概念提及以來(lái)，國內外對于這一問(wèn)題提出了許多的評價(jià)指標，不同的評價(jià)指標適合的研究方法也不相同，本文采用了兩種指標評價(jià)算法分解的準確率：狀態(tài)估計準確率、功率分解準確率。

（1）狀態(tài)識別準確率^[24]

式中：為估計值；M為電器數，T為序列長(cháng)度。狀態(tài)識別準確率用于評價(jià)算法對各個(gè)時(shí)刻電器工作狀態(tài)的識別是否準確。

（2）功率分解準確率^[25]

式中，為t時(shí)刻第i個(gè)電器的實(shí)際有功功率，為t時(shí)刻第i個(gè)電器的估計有功功率。功率分解準確率用于計算各個(gè)時(shí)刻各電器工作功率的分解結果與實(shí)際功率的偏差大小。

4.2 實(shí)驗算例

本文選擇2013年西蒙弗雷澤大學(xué)發(fā)布的AMPds數據集^[26]與實(shí)測數據進(jìn)行測試驗證，其中AMPds數據集包含了加拿大一個(gè)家庭一年的電表監控數據，以一分鐘的采樣速度記錄一所房屋的能耗。根據現代家庭生活中電器的普及程度以及出現頻率，選取AMPds數據集中的熱泵、冰箱、空調、照明燈和洗碗機作為算例驗證對象。在A(yíng)MPds數據集中，選擇十天數據作為訓練集，主要提取電器功率典型波形，后三天數據作為測試集。根據各種電器的運行周期特征，采集各個(gè)電器典型功率波形構成特征集，其中熱泵298min，冰箱98min，空調278min，照明燈250min，洗碗機289min，如圖3所示。通過(guò)大量實(shí)驗數據得到，窗口長(cháng)度w設置為11，有功功率所占權重λ=0.2時(shí)所得到的分解結果最優(yōu)。改進(jìn)麻雀搜索算法優(yōu)化參數設置如下：種群規模為40，發(fā)現者比例為0.7，預警者比例為0.2，安全值為0.6，最大迭代次數為200。

圖3 電器功率變化曲線(xiàn)

4.3 實(shí)驗結果

為了驗證所提出方法的性能，對以下事例進(jìn)行驗證，在給定的后三天數據集中隨機選取各電器十組長(cháng)度為60min的功率序列作為測試集。對7種不同負荷組成四種場(chǎng)景各進(jìn)行20次仿真實(shí)驗，場(chǎng)景一：電磁爐與電熱水壺同時(shí)運行，場(chǎng)景二：冰箱與空調運行，場(chǎng)景三：熱泵、冰箱、空調同時(shí)運行，場(chǎng)景四：熱泵、空調、照明燈、洗碗機同時(shí)運行。在實(shí)驗中，方法1是以單點(diǎn)構造適應度函數的離散粒子群優(yōu)化算法，方法2是以單點(diǎn)構造適應度函數的改進(jìn)麻雀搜索算法，方法3是以本文特征矩陣構造適應度函數的離散粒子群優(yōu)化算法。方法4為文獻[27]算法，方法5是為本文算法。由于方法4需要獲得電器運行時(shí)間概率分布，而本文中場(chǎng)景二所用電器為實(shí)測數據，無(wú)法準確得到其時(shí)間概率分布，故此場(chǎng)景中方法4未實(shí)施。

由表1可知，功率較大的電器識別率較高，功率較小的電器，識別精度會(huì )降低，當同一電器不同狀態(tài)對應的功率范圍差距較小時(shí)，會(huì )造成狀態(tài)識別精度降低，如空調中存在兩種狀態(tài)其對應功率均值分別為108W和114W，當與大功率電器同時(shí)運行時(shí)，會(huì )降低其狀態(tài)識別準確率。

通過(guò)比較將單點(diǎn)有功功率、無(wú)功功率作為特征與本文特征可知，對于低功率、相似功率電器，本文具有更高的識別效果。

表1 幾種電器分解準確率

4.4 不同長(cháng)度窗口的影響

在本節中，我們評估不同窗口長(cháng)度對負荷分解準確率的影響，計算四種電器在不同窗口長(cháng)度下的平均分解精度，如圖4所示。

圖4 不同窗口長(cháng)度下的平均分解精度

由圖4可知，隨著(zhù)窗口的增大，其功率分解率隨之增大，當獲取到足夠多的特征時(shí)，功率分解率達到最大值并趨于穩定，但由于窗口長(cháng)度的增加，其提取的電器超狀態(tài)數增加，導致求解時(shí)間變長(cháng)，同時(shí)，考慮到電器在運行期間存在功率曲線(xiàn)失真的可能性，窗口的長(cháng)度應小于每個(gè)電器的最小運行周期，為保持算法的性能下減少計算成本，將窗口長(cháng)度選擇為w=11。

4.5 算法的收斂度分析

由圖5可以看出，標準麻雀搜索算法可能陷入局部最優(yōu)解，從而停止搜索，得不到全局最優(yōu)解。而在改進(jìn)麻雀搜索算法中，改進(jìn)發(fā)現者位置更新方式的同時(shí)改進(jìn)警戒者位置更新方式，從而使麻雀向最優(yōu)解方向進(jìn)行搜索，而不是直接跳躍到最優(yōu)解附近，提高該算法的全局搜索能力。當標準算法尋得局部最優(yōu)解，未能正確識別電器運行狀態(tài)；而改進(jìn)麻雀搜索算法在尋得此局部最優(yōu)解后仍繼續尋優(yōu)搜索，最終求得全局最優(yōu)解，準確識別出當前電器種類(lèi)及其運行狀態(tài)。

圖5 三種算法適應度收斂曲線(xiàn)

同時(shí)，本文隨機抽取了6分鐘的負荷數據，使用離散粒子群算法與改進(jìn)麻雀搜索算法計算20次，兩種算法迭代次數都設置為200，其單次求解平均準確度和計算時(shí)間如表2所示。

表2 兩種算法求解能力

由表5可知，本文算法相對于粒子群算法來(lái)說(shuō)，具有更好的尋優(yōu)能力，同時(shí)，其計算時(shí)間大幅減少。

5 結論

為了提高相似負荷分解準確度，本文提出了一種基于SV-ISSA的非侵入式負荷分解方法，利用電器的狀態(tài)向量及其對應的功率矩陣作為特征量，以總功率序列與模板序列之間距離最小為目標建立負荷分解模型，使用改進(jìn)麻雀搜索算法對此模型求解。實(shí)驗表明該模型對典型電器的功率分解率達到94%以上，對于小功率電器，由于特征不明顯，分解率會(huì )逐漸降低。提出的方法可以分解功率大小相似的多種負荷，還能有效分解功率差值較大的負荷組合，同時(shí)，此方法所需的硬件和軟件需求少，采樣頻率要求低。但本文仍存在一定的局限性，在特征提取階段，需要準確獲得電器運行的典型波形，同時(shí)，針對小功率負荷準確率較低的情況，在下一步的研究中將會(huì )著(zhù)力解決分解過(guò)程中大功率負荷對小功率負荷分解的影響。

★基金項目：杭州電力設備制造有限公司科技項目（YF211601）。

作者簡(jiǎn)介：

葉超（1987-），男，浙江建德人，工程師，現就職于杭州電力設備制造有限公司桐廬白云源成套電氣制造分公司，主要從事電氣設計研發(fā)工作。

參考文獻：

[1] Hart G W. Nonintrusive appliance load monitoring[J]. Proceedings of the IEEE, 80 (12) : 1870 - 1891, 1992.

[2] Figueiredo M., A. D. Almeida & B. Ribeiro. "Home electrical signal decomposition for non-intrusive load monitoring (NILM) systems[J]. Neurocomputing, 2012 : 66 - 73.

[3] Chuan Choong Yang, Chit Siang Soh & VooiVoon Yap. A systematic approach in appliance decomposition using k-nearest neighbours and naive Bayes classifiers for energy efficiency[J]. Energy Efficiency, 2018 : 518 - 529.

[4] Chuan Choong Yang, "A systematic approach in load decomposition utilizing a multi-stage classification algorithm for consumer electrical appliances classification[J]. Frontiers in Energy, 2019, 13 (2) : 386 - 398.

[5] Nguyen, M. A novel feature extraction and classification algorithm based on power components using single-point monitoring for NILM[J]. Electrical & Computer Engineering IEEE, 2015 : 37 - 40.

[6] Bundit Buddhahai, A non-intrusive load monitoring system using multi-label classification approach[J]. Sustainable Cities and Society, 2018, 39 : 621 - 630.2022.11 AUTOMATION PANORAMA 77

[7] Hoyo-Monta?o, José A. Non-Intrusive Electric Load identification using Wavelet Transform[J]. Ingeniería e Investigación, 2018, 38 (2) : 42 - 51.

[8] "Non-intrusive load monitoring of air conditioning using low-resolution smart meter data[C]. 2016 IEEE International Conference on Power System Technology (POWERCON) IEEE, 2016.

[9] Singh, M., Kumar, S Samwell S& Prasad, R. S. Residential Load Signature Analysis for Their Segregation Using Wavelet—SVM[J]. Power Electronics and Renewable Energy Systems, 2014, : 863 – 871.

[10] Kwok Tai Chui, Energy Sustainability in Smart Cities: Artificial Intelligence, Smart Monitoring, and Optimization of Energy Consumption[J]. Energies (2018), : 2869 - 2881.

[11] Donglin Su. Nonintrusive Load Monitoring Based on Complementary Features of Spurious Emissions[J]. Electronics 8.9 (2019), : 1002 - 1014.

[12] Chang, H. H. et al. Feature Extraction-Based Hellinger Distance Algorithm for Nonintrusive Aging Load Identification in Residential Buildings[C]. IEEE Transactions on Industry Applications 52.3 (2016) : 2031 - 2039.

[13] Yu-Hsiu Lin, and Yu-Chen Hu. Electrical Energy Management Based on a Hybrid Artificial Neural Network-Particle Swarm Optimization-Integrated Two-Stage Non-Intrusive Load Monitoring Process in Smart Homes[J]. Processes, 2018, (6) : 236 - 252.

[14] Qian, Wang, Fei. Concatenate Convolutional Neural Networks for Non-Intrusive Load Monitoring across Complex Background[J]. Energies, 2019, (12) : 1572 - 1589.

[15] Min C, Wen G, Yang Z, et al. Non-Intrusive Load Monitoring System Based on Convolution Neural Network and Adaptive Linear Programming Boosting[J]. Energies, 2019, (12) : 2882 - 2891.

[16] Ding, G. A Novel Non-intrusive Load Monitoring Method Based on Quantum Particle Swarm Optimization Algorithm[C]. 2019 11th International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation (ICMTMA) 2019, : 230 - 234.

[17] Fu, Q. Nonintrusive load monitoring based on particle swarm optimization[C]. 2019 IEEE Innovative Smart Grid Technologies - Asia (ISGT Asia) IEEE, 2019, : 2505 - 2509.

[18] Shinkichi Inagaki. Nonintrusive appliance load monitoring based on integer programming[J]. Electrical Engineering in Japan 174.2 (2011), : 18 - 25.

[19] Wittmann, F. M., L. J. Camilo, and M. J. Rider. Non-Intrusive Load Monitoring Algorithm Using Mixed-Integer Linear Programming[C]. IEEE Transactions on Consumer Electronics 2018 : 1 - 1.

[20] Smart Grids. Findings from University of Sydney Yields New Data on Smart Grids[J]. Journal of Technology & Science, Sep. 2018.

[21] Kong W., Zhao Y D, Jin M. An Extensible Approach for Non-Intrusive Load Disaggregation with Smart Meter Data[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2016, (99) : 1 - 1.

[22] Xue Jiankai, and Shen Bo. A novel swarm intelligence optimization approach: sparrow search algorithm[J]. Systems Science & Control Engineering, 2020,8 (1) : 105358.

[23] Kim, H. Unsupervised decomposition of Low Frequency Power Measurements[C]. Eleventh Siam International Conference on Data Mining DBLP, 2012, 5.

[24] Kolter, J. Z., and M. J. Johnson. REDD: A Public Data Set for Energy decomposition Research[J]. Artificial Intelligence, 2011, 25.

[25] Makonin S, F Popowich, Bartram L. AMPds: A public dataset for load disaggregation and eco-feedback research[C] Electrical Power & Energy Conference. IEEE, 2014, 5.

[26] Yan, X. & Zhai S. & He, G. Non-intrusive Load decomposition Based on Time Probability Distribution and Super State of Appliances[J]. Dianli Xitong Zidonghua/Automation of Electric Power Systems.2018, 42 : 53 - 58 、73.

摘自《自動(dòng)化博覽》2022年11月刊