多电器混叠场景NILM负荷事件优化匹配方法

负荷事件匹配是从已检测到的所有负荷事件中,找到与电器工作循环对应的负荷事件序列,它是实现无监督非侵入式负荷监测(non-intrusive load monitoring,NILM)的基础.针对多电器混叠场景,该文建立了以估计矩阵为决策变量的负荷事件匹配组合优化模型.为了在估计矩阵维数未知的情况下求解该模型,该文提出了一种两阶段优化求解算法;第一阶段根据电器完整工作循环的功率变化特性,利用含可行性剪枝的深度优先搜索算法生成可能与之对应的候选负荷事件序列集合,以缩小组合优化问题的解空间;第二阶段从候选负荷事件序列集合中选定满足负荷总功率最优拟合的负荷事件序列子集,将以估计矩阵为决策变量的负荷事件组合优化原问题转化为以估计向量为决策变量的候选负荷事件序列组合优化问题.在REDD公开数据集以及私有数据集上的对比测试结果表明,该文方法在多电器混叠场景中对多状态负荷事件序列、长时间跨度负荷事件序列有更好的匹配效果.