以人工智慧進行微電網非侵入式負載監測方法

Artificial Intelligence-Based Non-intrusive Load Monitoring Method for Microgrid

周敬翰(Jing-Han Zhou)

指導教授 ： 洪穎怡

中原大學/工學院/電機工程研究所/碩士(2011年)

https://doi.org/10.6840/cycu201100818

摘要

微型電網可以增加再生能源的使用，並且可避免分散式電源在電力系統中的電力滲透。微型電網與電力公司之間的介面(即共同耦合點)須滿足某些標準，如IEEE 1547規範。因為電力公司無法在微型電網的每個負載安裝先進的儀表，所以在共同耦合點進行負載監測對電力公司而言是相當重要的。因此，本論文利用類神經網路來提出一種新式的非侵入式負載監測方法，於共同耦合點上量測的基頻成份、特徵與非特徵性諧波電流及電壓來當作類神經網路的輸入值。

在微型電網中，非侵入式負載監測在共同耦合點上是針對個別線性負載和非線性負載來做負載的確認。藉由負載監測結果，電力公司可以進一步來做負載管理的相關策略。因此，本論文的模擬結果是由柴油機、風力機、6-pulse 整流器、變週器與線性負載所組成的微型電網所獲得的，並且也顯示了本論文所提出的方法之適用性。

關鍵字

微型電網 ； 非侵入式負載監測 ； 類神經網路 ； 諧波

並列摘要

Microgrids can increase usage of renewable energies and avoid power penetration caused by distributed generation in the power system. The interface (i.e., point of common coupling, PCC) between the microgrid and power utility should satisfy some standards, e.g., IEEE Sd. 1547. Monitoring the microgrid loads at the PCC by the power utility becomes crucial because the utility cannot install advanced meters at different locations in the microgrid. This paper presents a new nonintrusive load monitoring method using artificial neural network. The fundamental component, characteristic and characteristic harmonic currents /voltage measured at the PCC serve as the signatures for the artificial neural network inputs.

The nonintrusive load monitoring at the PCC is addressed to identify different load levels for individual linear/nonlinear loads in the microgrid. With the help of load monitoring results, the power utility can make further load management policy. Simulation results obtained from a microgrid consisting of diesel generation, wind-turbine-generator, converter, and cycle-converter show the applicability of the proposed method.

並列關鍵字

Harmonics ； Microgrid ； Nonintrusive Load Monitoring

參考文獻

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