摘要：对基于非侵入式负荷监测的居民用电行为分析方法进行了研究。首先,设计了一种基于滑动窗的事件探测算法,并以负荷电流奇次谐波幅值为特征建立负荷特征库,提出基于Adaboost的BP神经网络负荷识别算法,集成多个BP神经网络以提高识别准确率。然后,利用负荷识别结果对用户总功率信号进行分解,得到各个电器具体的用电信息,并结合分时电价,得到居民用电行为的详细分析结果。最后通过实际居民用户数据验证所提方法的有效性,并从家庭节能和需求侧管理两个方面给出了优化用电建议。研究成果对实现居民用户与电网友好互动提供了决策支持。

关键词：非侵入式负荷监测 用电行为 优化用电 adaboost bp神经网络 

单位：新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学); 北京市昌平区102206; 国网江苏省电力有限公司; 江苏省南京市210024