摘要：家庭用电负荷分解数据的加工利用,对于提高节能减排水平以及促进智能电网的发展具有重要意义.负荷监测有侵入式和 非侵入式两种主流监测方式.但是它们都因各自的缺点而难以得到广泛应用.通过对这两种监测方式的研究,设计了一种新的负荷 监测方式.通过将非侵入式结构和侵入式结构相融合,基于电流差异性和基尔霍夫电流定律,建立了电力干线数学模型.采用 C-均 值法对实时监测到的电流进行分类,达到辨识效果.对 9 种常用的家用电器分3 个辨识节点进行试验.试验2 h 内,辨识的准确率可 达 99.98%.该系统对于推动家庭服务类人工智能的发展具有积极作用.

关键词：电器辨识 聚类分析 角差检测 角差补偿 

单位：贵州大学电气工程学院; 贵州贵阳550025; 安徽大学电气工程与自动化学院; 安徽合肥230039