Resumen

La identificación no intrusiva de la carga industrial puede adquirir con precisión los datos de funcionamiento de cada carga de la planta, lo que supone una ventaja para la gestión inteligente de la energía. El método de identificación de la carga industrial es complicado y difícil de realizar debido a la dificultad de recopilar datos transitorios para el modelado, y se requieren equipos de medición de alta precisión. Teniendo en cuenta esta situación, el artículo propone un método no intrusivo de identificación de la carga industrial utilizando un algoritmo de bosque aleatorio y una forma de onda en estado estacionario. En primer lugar, mediante la monitorización del cambio de estado de la potencia de la carga industrial, cuando la carga cambia y se estabiliza, se extrae la forma de onda en estado estacionario. Debido a las diferentes características eléctricas de las cargas industriales, la forma de onda de corriente de las cargas es diferente en cierta medida. Podemos construir los datos característicos de cada carga industrial para construir su propia forma de onda de corriente en estado estacionario. A continuación, utilizando los datos de alta dimensión de la forma de onda de estado estacionario como datos de muestra, se utilizan el método de muestreo bootstrap y el algoritmo CART en el algoritmo de bosque aleatorio para generar múltiples árboles de decisión. Por último, los tipos de carga industrial se identifican mediante la votación de múltiples árboles de decisión. Los datos de carga de funcionamiento real de una fábrica se utilizan como datos de muestra en la simulación, y la eficacia y rapidez del algoritmo de identificación propuesto se verifican mediante la comparación de simulación del método de carga combinada. Los resultados de la simulación muestran que la precisión del algoritmo de identificación propuesto es superior al 99%, el tiempo de identificación es de 3,36 s, muy superior al de otros métodos, y el tiempo de operación es inferior al de otros métodos. Por lo tanto, el algoritmo de identificación propuesto puede realizar eficazmente la identificación no intrusiva de cargas industriales.

• Materias:Ingeniería electrónica Redes Inalámbricas Procesamiento de señales asistido por computador Informática Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Wireless Networks Signal processing computer-assisted Computing Data processing
• Palabras claves:forma de onda de estado, árboles de decisión múltiple, algoritmo de bosque aleatorio, algoritmo de identificación, carga industrial, otros métodos, datos de muestra, identificación de carga industrial no intrusiva, datos de carga de funcionamiento real, estado de potencia de la carga industrial
• Keywords:state waveform, multiple decision trees, random forest algorithm, identification algorithm, industrial load, other methods, sample data, nonintrusive industrial load identification, actual operating load data, industrial load power state