基于电能质量监测数据的企业环保异常工况识别

张逸; 姚文旭; 邵振国; 张良羽

doi:10.7500/AEPS20211203007

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基于电能质量监测数据的企业环保异常工况识别

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于电能质量监测数据的企业环保异常工况识别
- Identification of Abnormal Operation Condition for Environmental Protection in Enterprises Based on Power Quality Monitoring Data
- 电力系统自动化 2023年47卷第5期页码：180-189
- 作者机构：
  
  福州大学电气工程与自动化学院，福建省福州市 350108
- 作者简介：
  
  张逸(1984—)，男，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：电能质量、主动配电网及电力数据分析。E-mail：zhangyi@fzu.edu.cn
  姚文旭(1998—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电能质量、电力数据分析。E-mail：wenxuyaoo@163.com
  邵振国(1970—)，男，教授，博士生导师，主要研究方向：电网不确定性理论与方法、电能质量分析与治理、电力大数据理论与方法等。E-mail：shao.zg@fzu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51777035)
- DOI：10.7500/AEPS20211203007
  中图分类号：
- 收稿：2021-12-03，
  
  修回：2022-04-28，
  
  网络出版：2022-08-18，
  
  纸质出版：2023-03-10
- 稿件说明：
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张逸,姚文旭,邵振国等.基于电能质量监测数据的企业环保异常工况识别[J].电力系统自动化,2023,47(5):180-189.

ZHANG Yi,YAO Wenxu,SHAO Zhenguo,et al.Identification of Abnormal Operation Condition for Environmental Protection in Enterprises Based on Power Quality Monitoring Data[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(5):180-189.
张逸,姚文旭,邵振国等.基于电能质量监测数据的企业环保异常工况识别[J].电力系统自动化,2023,47(5):180-189. DOI： 10.7500/AEPS20211203007.

ZHANG Yi,YAO Wenxu,SHAO Zhenguo,et al.Identification of Abnormal Operation Condition for Environmental Protection in Enterprises Based on Power Quality Monitoring Data[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(5):180-189. DOI： 10.7500/AEPS20211203007.

摘要

针对目前污染企业环保工况异常监测实施困难、识别误差大、结果易被篡改等问题，提出了一种基于电能质量监测数据的环保异常工况识别方法。区别于对每个设备安装分表进行用电监测的现有方案，使用企业设备公共用电入口处非侵入式负荷监测所得的多维电能质量数据进行工况分类模型训练，实现异常工况识别。首先，对表征生产情况的特征数据进行时序变点检测与聚类计算，实现企业生产工况的划分；然后，结合环保设备运行情况得到用于分类的环保工况类别；进而，采用Stacking集成学习模型对环保相关的工况场景进行分类学习；最后，利用所训练的分类模型识别出企业存在的环保异常工况。利用仿真测试数据与实际企业数据验证了所提方法的有效性。

Abstract

Aiming at the problems of abnormal operation condition monitoring for environmental protection in polluting enterprises at present

such as difficult implementation

large identification errors and easy tampering with the results

this paper proposes an identification method of abnormal operation conditions for environmental protection based on power quality monitoring data. The multi-dimensional power quality data obtained from non-intrustive load monitoring at the public power entrance of enterprise equipment are used to train the model of condition classification

to realize abnormal condition identification

which is different from the existing scheme of power consumption monitoring with separate meters installed for each device. First

the time series change-point detection and the clustering calculation for the characteristic data representing the production conditions are carried out to realize the division of production operation conditions of enterprises. Then

combined with the operation of environmental protection equipment

the categories of environmental protection operation conditions for classification are obtained. Furthermore

the operation condition scenarios related to environmental protection are classified and learned by the Stacking learning model. Finally

the trained classification model is used to identify the abnormal operation conditions for environmental protection in the enterprise. The effectiveness of the proposed method is verified by the simulation test data and the actual enterprise data.

关键词

Keywords

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