居民负荷特征研究及特征库的建立

祁 兵，刘利亚，张 瑜，翟 峰，杨 斌

(1.华北电力大学电气与电子工程学院，北京 102206；2.中国电力科学研究院，北京 100192；3.国网江苏省电力公司，江苏 南京 210024)

居民负荷作为电力负荷重要组成部分，其电能消耗比重逐渐增大，因此居民用电节能对推进整个社会的节能减排、缓解能源危机起着重要作用[1]。居民家庭的用电可视化是开展节能工作的基础，它有助于了解自身不同时段各家电负荷电能的消耗情况，制定合理的节能措施，有针对性的选购节能设备，从而降低能源消耗，减少电费开支。

20世纪80年代，麻省理工学者George W. Hart提出了一种基于非侵入式负荷监测(NILM：Nonintrusive Load Monitoring)[2]的用电负荷识别技术，该技术有望解决现有居民负荷用电可视化的问题。NILM利用居民负荷特性(Load Signature)来识别并细化每个用电负荷的操作信息和用电消耗量。因此，基于NILM技术实现非干预式的居民家庭用电可视化的技术基础是居民负荷特性研究与负荷识别算法研究。基于设备的负荷特性和耗电特性可以建立用户用电数据库和典型家电负荷样本模型库，从而实现对用户用电行为的分析和改善，为社会节能节电提供科学指导；也有助于实现居民家庭能耗测算，为能耗测算提供数据支持。此外，负荷特征研究在电力需求侧管理和智能化用电方面也起到基础性作用[3]。

近年来，随着节能减排技术的不断推进，国内外一些机构在家庭典型负荷特性分析方面的研究逐渐增多，并获得一定成果。负荷特征是用电设备耗电时特有的电气行为，每一个用电设备在用电过程中都有独特特征，可以通过分析研究用电设备的用电信息来获取[4]。传统电力负荷特征研究着重于稳态模型研究，如P-Q模型等。但随着用电设备种类和数量的不断增加，负荷功率特征出现了重叠相似，单单依靠这一特征已不足以支撑负荷识别研究。近年针对居民负荷微观特性的研究逐渐开展，如亚里士多德大学、罗彻斯特大学和阿尔伯特大学等，并取得丰硕的研究成果[5-7]。

负荷特征可分为暂态特征、稳态特征和运行模式特征，其包含的信息量十分丰富。稳态和暂态两类负荷特征取决于设备内部的元器件特征，运行模式类特征则取决于设备的运行控制策略[8]。研究结果表明，不同负荷特征之间具有较大区别。目前国内着眼于宏观层面上的大区域、大范围负荷特性研究，在微观负荷特征方面的研究不多。国内一般说的负荷特性是指一段时间内某一区域内总的电力负荷，尤其是功率方面的变化表现出的规律。因此在居民用电负荷的微观层面对其负荷特征进行深入探讨具有实际意义。

本文以居民用户实际用电环境为背景，依据信号分析相关理论，选取易于区分的负荷特征以及合适的特征提取方法。设计不同的用电场景，在电力入口处采集用电数据，从中提取负荷特征，并进行处理存储，形成负荷特征库。为了方便调用和分析特征库中的信息，本文建立一个可视化界面。该界面可以清晰显示不同负荷的各类特征，为后续负荷特征分析以及负荷识别提供依据。

1 负荷特征分析

现有负荷特征可以分为暂态特征和稳态特征两大类，如图1所示。稳态特征主要包括有功功率、无功功率、电压电流的基波分量及谐波分量等，稳态特征提取方法较为简单，一般采用时域分析或谐波分析等提取方法。暂态特征主要包括瞬时电流、瞬时功率、开关暂态等，其提取方法相对而言较复杂，常用方法有频谱分析、小波分析等频域分析方法。

图1 负荷特征类型与分析方法

1.1 稳态特征分析

稳态特征多数可以经过直接采样或简单数据处理获得，相对于暂态特征，稳态特征具有测量和处理较为简单的优势，因此在非侵入式负荷监测研究领域应用广泛。常见稳态负荷特征及提取方法见表1。

由表1可知，基于稳态特征的提取技术不能有效应对一些辨识难度较高的场景，如某些用电设备的特征类似及重叠等情况。下面介绍常用稳态特征的计算公式。

a. 有功无功功率[13]：通过采样电流和电压，可直接计算出有功功率和无功功率。

有功功率：

(1)

无功功率：

(2)

式中：U、I为负荷正常工作时电压与电流的有效值；φ为负荷正常工作时的功率因数角；k为谐波次数。

b. 电压-电流轨迹：以1个周期内的电压数据作为横坐标，电流数据作为纵坐标绘制V-I曲线，V-I曲线可以从图形角度反映出设备谐波含量的高低[14]，对于电阻负载其V-I图形是1条直线；感性容性负载其V-I曲线是1个椭圆；若只对3次谐波电流绘制V-I曲线，其必有2个交点。因此V-I曲线可以从图形角度反映出电流中所含谐波成分的高低，若绘制的V-I曲线有交点，其谐波含量必然很高；若图形与椭圆形状相差很大，则其谐波含量必然很高。

不同负荷的V-I曲线相差明显，如空调、微波炉等电器的V-I曲线具有交点，而热水壶等电器没有交点，所以可以取交点的个数作为V-I特性的衡量参数；各曲线的中心线倾斜角也有所不同，中心线对应V-I曲线中最高点与最低点的连线，因此取中心线的斜率作为V-I特性的衡量参数；V-I曲线是一闭合的曲线，且不同负荷其V-I曲线围成的面积各不相同，因此可以取V-I曲线的面积作为衡量参数。因此，选取V-I曲线的中心线斜率、封闭区域面积、交叉点个数作为负荷V-I曲线的特征点。

c. 电流波形特征：不同家电的电流波形存在明显差异。为反映各个用电设备电流波形的差异，计算提取各电器电流波形的均方根、幅值和波峰系数，计算公式如下:

均方根：

(3)

幅值：

IP=max(i(k)),0≤k

(4)

波峰系数：

(5)

d. 电流谐波：不同负荷电流中所含谐波成分有所差别，根据傅里叶变换技术，对负荷电流进行处理，得到频域谐波[15]，计算公式如下:

(6)

同时还可就按各负荷的总谐波畸变率THD(Total Harmonics Distortion)值。THD指的是电流全部谐波含量均方根值与基波均方根值之比。计算公式如下:

(7)

式中：I(k)表示电流k次谐波分量的有效值；I(1)表示电流基波分量的有效值。

1.2 暂态特征分析

对应于稳态特征在负荷识别方面的局限，暂态特征提取技术具有更强的适用性，能区分不同功能的负荷。此外，负荷的暂态过程持续时间短于稳态过程持续时间，因此暂态特征的重叠现象也较稳态特征少。常见暂态负荷特征及提取方法见表2。

表2 常见暂态负荷特征及提取方法分析

下面介绍常用暂态特征的计算公式。

a. 瞬时功率：瞬时功率定义为电压与电流的乘积，计算公式如下：

p(t)=u(t)×i(t)

(8)

常见瞬时功率波形特征值包括幅值、双峰面积，计算公式如下：

幅值：

Pp=max(p(k)),0≤k

(9)

双峰面积：

(10)

b. 开关暂态特征：各电器从开启到达稳态所需的时间有所差异，开启时电流的变化形式各不相同，对于电阻负载直接进入稳态，对于非线性负载电流启动时会有脉冲电流。因此，可以通过采集负荷开启到稳定工作这段时间的电流波形，从中提取投切耗时、启动脉冲峰值以及启动时电流的阶跃高度作为开关暂态特征值；也可以采集完整的电流波形并提取电流包络线，从包络线中也可以获得启动脉冲峰值以及阶跃电流高度，还可以观察到不同负荷电流包络线的文波特性。一般对于电动机负载，如空调、洗衣机等，其电流波形具有文波特性。

2 家电负荷特征提取

本文通过在实验室中搭建电力数据测量平台，对典型家电负荷的电流电压波形进行采样记录，采样频率为1～10 kHz。然后利用一定的方法从中提取出不同类型的特征值。

2.1 电流稳态特征

选取用户中典型的几种负荷，如电水壶、热水器、吸尘器、电脑、微波炉、冰箱、空调等作为研究对象，得到其正常工作时的稳态电流波形，如图2所示。

由图2可知，发现不同负荷的电流曲线有所不同。其中电水壶和热水器的电流为明显的正弦曲线，而微波炉、吸尘器、电脑，空调制冷状态的电流畸变严重，而且畸变形状不同。为了更清楚地反映各负荷稳态电流波形的区别，根据式(3)—(5)提取各家电负荷的电流波形特征值，结果如表3所示。

图2 家电负荷稳态电流波形

表3 各家电负荷稳态电流波形曲线特征值

观察表3，发现不同家电负荷稳态电流波形中包含的特征值存在较大区别，可以作为负荷识别的依据。其中较为明显的是各负荷的电流幅值不同，空调制热模式下的幅值可达810.428 8 A，而电脑的幅值仅0.457 7 A，相差较大。另外结合图3，可以发现电水壶、热水器这些线性负荷的波峰系数接近于1.4；非线性负荷的波峰系数则与1.4差距较大，且非线性程度越大，其差距越大。

2.2 电流谐波特征

利用短时傅里叶变换技术手段，对负荷电流进行傅里叶变换，得到频域上的谐波，并根据式(7)计算得到各家电负荷的THD值，结果如图3、表4所示。

图3 家电负荷电流谐波对比图

表4 各家电负荷THD值 %

通过上述不同电器电流谐波比较，可以看出吸尘器的畸变率较高，THD值为47%，存在较大幅值的直流和低次谐波；微波炉与电脑的THD值都在38%左右，但是二者幅值各次谐波的差距均极大，可以明显区分出来；空调制冷模式与制热模式的THD值都在14%上下，谐波以奇次谐波为主，但制热模式的谐波幅值较制冷模式更高。最小的是电风扇和电热壶，电风扇THD值为7%，电热壶THD为2%，两者可以通过THD值与基波幅值比较识别。经过分析，家用电器负荷各自具有独特的谐波特征，通过谐波特征对家用电器进行识别是可行的。

2.3 瞬时功率特征

图4所示为典型家电负荷的瞬时功率曲线，可以看出不同用电设备的瞬时功率波形相差较大，各用电设备在1个周期内瞬时功率波形幅值不同，且相差较大。基于上述分析，计算瞬时功率波形的幅值，双峰面积作为瞬时功率波形的特征，提取瞬时功率波形特征值数据见表5。

由表5可以看出，不同负荷之间的瞬时功率特征参数存在较大差别。空调制热模式下的瞬时功率峰值高达2 989.313 W，吸尘器与电水壶的功率幅值相对而言也较大，电脑与其它负荷相比功率幅值明显降低，仅115.842 W，双峰面积也有较大区别，总体而言数据间差异较大，根据瞬时功率相关的特征参数易于实现负荷识别。

图4 典型负荷的瞬时功率曲线

表5 瞬时功率特征参数

2.4 谐波功率特征

有功功率和无功功率是描述用电设备耗电特性的最常用指标，本文选取用户内常用的家电设备作为研究对象，提取典型家电负荷的各次谐波功率特征，结果如图5所示。

图5 典型负荷的谐波功率

由图5可知，就绝对值而言，吸尘器的直流、2次谐波有功功率比其他负荷大许多；微波炉的3次谐波有功明显比其他负荷要大；空调制热的5次谐波比其他负荷更大。还可以通过功率的正负来判断。在无功功率中，明显可以看出的是，比较绝对值大小，吸尘器的2次谐波无功较大，微波炉3次、4次谐波无功较大，空调制热的3次、5次、7次谐波无功比其他负荷更大。不同负荷的无功正负也有差别。

2.5 电流包络线特征

典型负荷中，有一类负荷含有电动机负载，例如空调、吸尘器、洗衣机等。这种负荷的电流波形有文波特性。利用采集数据时完整密集的电流波形，绘制每个负荷的包络线，以便更好地显示其动态特性。典型家电负荷的包络线如图6所示。

可以看出，不同的设备其电流包络线完全不同，空调、微波炉、吸尘器启动时有短时的脉冲电流；吸尘器、空调制冷的包络线具有明显的波纹，空调制热状态在工作初期不稳定时也有一段明显的波纹，电水壶的波形则一直比较平稳。这里电风扇有波纹是因为存在噪声的原因，风扇的幅值较小，所以相同噪声下受到的影响更大。

选取电流包络线的脉冲电流幅值(取绝对值)，稳态运行时平均值及开启时阶跃高度作为电流包络线的特征值见表6。

可以看出不同电器由关到开电流阶跃大小存在明显差异，脉冲峰值也有所不同，因此依据上述特征实现负荷识别在技术上是可行的。

图6 典型家电负荷的包络线

表6 负荷的包络线特征参数A

2.6 开关暂态特征

本文提取了不同负荷从关到开再到正常工作时间段内的数据进行绘图，并计算出每个负荷的过渡时间和脉冲电流。各电器开启到达稳态所需时间有所差异，开启时电流的变化形式各不相同，对于电阻负载直接进入稳态，对于非线性负载电流启动时会有脉冲电流。

各负荷的开关暂态波形如图7所示。从开关暂态电流波形中提取的一些特征参数见表7。

图7 典型负荷的开关暂态电流波形

表7 开关暂态特征参数

由表7对比不同负荷，发现空调制热模式存在最长的过渡时间；而电风扇、电脑和冰箱的开启时间较短；不同负荷开启的脉冲电流也不同，冰箱开启的脉冲电流高达18.42 A。

3 负荷特征库可视化界面

设计负荷的特征库可视化界面是为了用户方便调用查看特征库的信息，避免在庞大的特征库中进行人为搜索，利用机器自动调用并将结果呈现出来。

可视化界面主要包括两部分内容，一部分是对单负荷各种特征参数和图像的展示，包括电流特征、功率特征、包络线特征以及开关暂态特征等；另一部分是对多负荷混合情况下各种特征参数和图像的展示。对于多负荷混合的情况其特征提取方法与上述单负荷特征提取方法完全一致，将多负荷混合运行下的特征加入特征库有助于分析负荷混合运行与单独运行时不同特征之间的关联，是实现NILM的基础。

如图8所示，系统开始界面只有“单个负荷”与“多个负荷”2个选项，点击1个按钮，展开菜单栏，即可进行负荷和表示特征的选择。

图8 开始界面

点击“单负荷”按钮后，会出现2个滑动菜单控件，一个是负荷名称，另一个是负荷特征。分别对2个菜单进行选择，会在右边出现相应的图像以及在下方显示相应的特征值。点击“多负荷”按钮后的界面与单负荷界面相似，只是由于滑动菜单宽度限制，对于混合负荷的描述采用简化形式，为各个负荷编号，然后在下方设置1个点击“多个负荷”时会显示的解释框，解释菜单栏中各编号所指代的负荷名称，其余设置和参数均与单负荷界面类似。

如图9(a)、9(b)所示，点击“单负荷”按钮后，会出现2个菜单栏，左边为特征库中包含的单负荷名称，右边为特征库中包含的特征种类，对两者进行选择，图9(a)为选择电水壶的电流特性后的界面，图9(b)为选择微波炉的电流特性后的界面。该界面会自动展示所选负荷的稳态电流波形和电流谐波，并将与电流相关的一些特征参数，如均方根、幅值、波峰系数和THD值显示在右下角的参数显示框内。如图9(c)所示，点击“多负荷”按钮后，同样出现2个菜单栏，不同之处在于左边为特征库中包含的混合负荷，这里将不同的负荷简化为1个数字，并在下面的解释框中进行说明。如图9(c)中选择了“3+4”的电流特性，其具体含义是指微波炉和电水壶混合运行时的电流特性，结果同样在右侧显示。

图9 单负荷与多负荷电流特性界面

通过负荷特征可视化界面可以清晰比较不同负荷之间的关联，观察图9，可发现电水壶与微波炉电流波形相差较多，电水壶电流波形十分接近，正弦波属于线性负荷，而微波炉的电流波形存在严重畸变，属于非线性负荷，两者混合运行时的电流波形畸变明显减轻，其波峰系数与THD值均介于两者之间，近似线性。

图10为选择包络线特性后的界面，与电流特性界面相似，均在右边展示负荷运行时的电流包络，并将与电流包络相关的特征参数，如脉冲电流、阶跃电流、平均电流等，显示在右下角的参数显示框内。

图10 单负荷与多负荷包络线特性界面

4 结论

本文重点从居民用电负荷的微观层面对其负荷特征进行深入探讨，有助于更充分地挖掘不同负荷之间的区别与关联，为居民负荷可视化研究奠定基础。

选取用户内部较为典型的家电设备作为研究对象，依据信号分析相关理论对负荷特征进行分析。选取几种具有辨识性的特征，包括暂态特征和稳态特征。通过在实验室中搭建电力数据测量平台，模拟居民用户中不同的用电场景，采集各负荷工作时的电压和电流，然后利用一定的数学方法从中提取特征，形成负荷特征库。最后利用Matlab建立负荷特征库可视化界面，方便调用和分析特征库的数据，为下一步负荷识别做准备。

负荷特征库灵活性较强，可以随时随地进行完善补充，也可对一些内容进行删除。当发现一种新型的可辨识性较强的特征时，可以对不同负荷进行提取，然后加入特征库中，使其更加完善。为了方便对比分析不同负荷之间、单负荷与混合负荷之间特征的关联，可以借助可视化界面对比较对象的特征同时调用显示，从而可以清晰明了地比较不同负荷特征之间的区别和联系。