基于非侵入式电力负荷监测系统的用电行为研究

傅伟栋; 张继佳; 顾 伟; 蒋 翊; 谢琪超

doi:10.3969/j.issn.1009-1831.2019.S1.004

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基于非侵入式电力负荷监测系统的用电行为研究

泛在电力物联网 | 更新时间：2026-03-05

- 基于非侵入式电力负荷监测系统的用电行为研究
- Research on electricity consumption behavior based on non-intrusive power load monitoring system
- 电力需求侧管理 2019年21卷第S1期
- 作者机构：
  
  国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司,绍兴,310000
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.3969/j.issn.1009-1831.2019.S1.004
  中图分类号：
- 纸质出版：2019
- 稿件说明：
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傅伟栋, 张继佳, 顾伟, 等. 基于非侵入式电力负荷监测系统的用电行为研究[J]. 电力需求侧管理, 2019,21(S1).

傅伟栋, 张继佳, 顾伟, et al. Research on electricity consumption behavior based on non-intrusive power load monitoring system[J]. 2019, 21(S1).
傅伟栋, 张继佳, 顾伟, 等. 基于非侵入式电力负荷监测系统的用电行为研究[J]. 电力需求侧管理, 2019,21(S1). DOI： 10.3969/j.issn.1009-1831.2019.S1.004.

傅伟栋, 张继佳, 顾伟, et al. Research on electricity consumption behavior based on non-intrusive power load monitoring system[J]. 2019, 21(S1). DOI： 10.3969/j.issn.1009-1831.2019.S1.004.

摘要

非侵入式负荷监测系统由于所需硬件安装少，对负荷的分析较为精确，以及较好的经济性等特点成为未来负荷监测的发展趋势之一。主要介绍了非侵入式负荷监测主流分析方法和系统基本框架，总结其基本原理与主要使用的算法流程，对该非侵入式终端设备系统的各组成模块进行相关描述，设计出一套切实可行的非侵入式居民电力负荷监测终端系统。在非侵入采集的基础上，提出基于非侵入式采集数据的用电行为分析模型，为用户提供细致到单个家用电器的“千人千面”私人定制化用电优化方案

实现非侵入式终端负荷可视化以深入挖掘数据价值。

Abstract

Non - intrusive load monitoring（NILM）system has become one of the development trends of load monitoring in the future due to its less hardware installation

more accurate load analysis and better economy. The mainstream analysis method and system framework of non-intrusive load monitoring are introduced.Basic principle and algorithm floware summarized. The components of the non-intrusive terminal equipment systemare described.A practical non -intrusive residential power load monitoring terminal system is designed. On the basis of non-intrusive data acquisition

a power consumption behavior analysis model based on non intrusive data acquisition is proposed

which provides users with a detailed“thousands of people

thousands of faces”customized power consumption optimization scheme for individual household appliances

and realizes the visualization of non - intrusive terminal load

so as to further explore the value of data.

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