Abstract-Med den senaste utvecklingen av infrastrukturen för smarta mätare och smarta elnät, mer elkraft data är tillgänglig och möjliggör i realtid enkel dataåtkomst. Modellering av enskilda hushållsapparater laster är viktigt för uppgifter som icke-inträngande belastning disaggregering, belastning prognos och efterfrågerespons stöd. Tidigare metoder kräver vanligtvis undermätning av enskilda apparater i ett hem separat för att bestämma apparaternas modeller, vilket kanske inte är praktiskt, eftersom vi kanske bara kan observera aggregerade verkliga strömsignaler för hela hemmet genom smarta mätare utplacerade i fältet. I detta dokument föreslår vi en modell, kallad Explicit-Duration Hidden Markov Model med differentialobservationer (EDHMM-diff), för att upptäcka och uppskatta enskilda hushållsapparaters belastningar från aggregerade effektsignaler som samlas in med vanliga smarta mätare. Experiment på syntetiska data och verkliga data visar att EDHMM-diff-modellen och den specialiserade framåt-bakåt algoritmen effektivt kan modellera stora hushållsapparater laster. Index Terms-Disaggregering, explicit varaktighet dold Markov modell (HMM), framåt-bakåt, last modellering.
Guo Z m.fl. REF presenterade en modell med namnet Explicit-Duration Hidden Markov Modell med differentialobservationer (EDHMM-diff) för att upptäcka och uppskatta statusen för enskilda hushållsapparater genom signalen för den totala övervakningsbelastningen, och lösa det överlappande fenomenet med de aktiva signalerna, som ligger mellan den elektriska målapparaten och annan elektrisk utrustning.
Home Appliance Load Modeling From Aggregated Smart Meter Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Power Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Power Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}