【摘 要】
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在发电设备及储能设备的用电行为彼此产生干扰和抵消的前提下,传统的侵入式监测因其在维护与安装时易给用户带来困扰且安装成本偏高,不利于电力系统长远发展。与之对比,非侵入式负载监测（Non-intrusive Load Monitoring,NILM）的优势便显而易见,采集方式简便,仅需收集用电入口处的混合信号,负载识别依靠信号分析处理算法就可实现,在不影响用户生活,保护其隐私的前提下,也将成本降低。而
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在发电设备及储能设备的用电行为彼此产生干扰和抵消的前提下,传统的侵入式监测因其在维护与安装时易给用户带来困扰且安装成本偏高,不利于电力系统长远发展。与之对比,非侵入式负载监测（Non-intrusive Load Monitoring,NILM）的优势便显而易见,采集方式简便,仅需收集用电入口处的混合信号,负载识别依靠信号分析处理算法就可实现,在不影响用户生活,保护其隐私的前提下,也将成本降低。而在探索环境与能源问题的解决方案中,电动汽车的发展随之大规模的投入,以及普及率的增高,虽然缓解了化石能源紧缺问题,但其自身的随机无序充电行为也给电网的稳定性造成了干扰。为了解决电动汽车的充电困扰,本文在NILM的基础上,利用改进后的独立成分分析算法（Independent Component Analysis,ICA）,重点分析家用电动汽车充电行为过程。以下为本文主要工作内容:（1）对NILM系统框架及居民电动汽车负载特征进行分析。首先采用阈值化和滤波器相结合方法,通过对数据的仿真提出非侵入式负载监测方法,应用到电动汽车充电平稳过程中,监测负载波形,此提取方法仅能提取到电动汽车充电行为中稳态充电阶段的提取结果,为本文所提的算法应用到负载波形的提取提供对比依据。（2）对ICA算法的改进。依据ICA算法的实现原理及过程,搭建ICA算法模型,在此基础上引入一种修正的三阶收敛牛顿迭代算法,并对其收敛性进行分析讨论,由此改进ICA算法的更新迭代过程,并通过对随机矩阵产生的信号进行仿真图像模拟对比分离观测信号的有效性,验证其ICA算法的收敛速度更迅速;在此基础上,针对ICA算法中的噪声问题,提出新的去噪算法推导,在加入新的迭代法对噪声信号进行处理时,选取合适的信噪比,使噪声项对随机信号的分离解的影响降到最低,并通过实验模拟仿真并对比验证改进后的ICA的有效合理性及速度的收敛。（3）最后将改进后的ICA算法应用于所提出的非侵入式家用电动汽车充电行为的提取过程中。包括提取充电行为的三个具体阶段;也提出了在提取去不同充电阶段时的充电行为的不同方法;以及估算多类型电动汽车充电功率的4种方法,包括对校正局部改进负载功率精度的算法。最后通过仿真实验对基于ICA算法的非侵入式负载监测和非侵入式负载阈值化提取的对比验证,有效地验证了此算法的可行性,以及所提取的电动汽车充电行为的准确性。
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