用电侧安全隐患分析、负荷监测与需求管理策略研究

自强、弘毅、求是、拓新01.研究背景2在国家“双碳”目标和电能替代战略的推动下，终端用能正加速向电能集中，居民、公共与小微工商业场景的电气化水平持续提升，用电侧负■配合“以电代煤、终端能源向电能迁■配合“以电代煤、终端能源向电能迁移■用电侧设备品类与数量远快于传统配电网侧的感知与管理能力建设中共中央国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好工程，居民与小微场景电气化水平快工程，居民与小微场景电气化水平快速提升工业工业负荷容量持续增长负荷容量持续增长住宅01.研究背景02.用电安全隐患分析武汉大学武汉大学针对电机设备在用电行为、电能质量以及环境因素耦合应力下的复合应力问题，研究了三类应力在电机内部的能量与热量传递机制，构建了“损耗与温升叠加→绝缘裕度下降→典型故障触发”的统一演化主链。确定了引发电气火灾风险的三类主要故障。过载运行过载运行环境因素正反馈正反馈搭建了异步电机匝间短路故障仿真的Simulink模型，验证基于定子电流信号、定子电磁特性以及Park矢量法的异步电机匝间短路故障机理。异步电机匝间短路仿真模型感应电机内部匝间短路故障设置示意图使用仿真所得电流电压数据，验证基于定子电流信号、定子电磁特性、以及Park矢量图的异步电机故障机理图2图2.A相不同短路匝数比时定子电流图通过图1可以看出，存在匝间短路故障时定子三相电流出现不平衡现象，且由图2可以看出，随着匝数比的增加，这种不平衡程度也增加。通过图3可以看出，存在匝间短路故障时定子三相电流出现特定频率谐波；由图4可以看出，匝间短路故障相电流Park轨迹图为椭圆，且程度与故障程度有关。现短路、火灾和爆炸等风险。因此，研究电池的老化及热失控机理并监测其健康状态十分重要。电滥用挤压穿刺武汉大学武汉大学和容量下降。滥用对于电池是一种非正常老化，发生的频率较低，但会造成内短路等更大的影响。高温容量高荷电状态下降高荷电状态时间(分钟)低荷电状态高电流倍率高电流倍率(滥用)高压 接触不良导致的串联电弧是引发早期失火的高频诱因，为更好模拟实际生活场景中的环境，搭建交流电弧-多设备混叠场景实验平台，配置不同混叠设备，改进电弧发生装置，改装电弧探头，进行数据采集。选取阻性负载热水壶、阻感性负载电钻、非线性负载电磁炉和调光器作为典型负载按不同组合接入实验线路，采集不同工况下的电流信号并进行分析。电钻刺武武 电弧产生及发展将受多种因素影响，于是构建了低压线路并联电弧多物理场仿真模型，完成并联电弧的发展演变过程机理分析，明确了绝缘缺口、绝缘层厚度等因素的作用机理。路路电流流场施速、压力考能量守恒电场故障信号波形仿真模型温度分布图故障信号波形 为探究接触不良对线路产生电弧的影响，针对接压力与电流大小呈正相关。推导推导r-z坐标系电弧磁流体动力学模型初步探明直流电弧电场、磁场、温度场、流场分布初步探明直流电弧电场、磁场、温度场、流场分布01.研究背景03.智能负荷感知设备、区域、用户、终端边电气时空关联时标对齐、数据文本→时标对齐、数据编码与跨模态表征数据层：多源异构信息与预处理表征层：跨模态特征表示感知层：智能融合态势理解武汉大字武汉大字现代电网体系智能化程度日渐提高，智能计量设备、现代电网体系智能化程度日渐提高，智能计量设备、PMU、loT及其它边端设施正在产生大量的数据，这对Al模型学习复杂表示的能力提出了挑战。而利用参数“规模效应”提升表达能力的Al大模型正成为这一问题的主流解决方案。基于功率信息对用户用电情况进行分析，典型参数量：10M～103M(dAE,SGN等)。针对电网态势分布及响应规则进行建模，需学习复杂的特征映射。基于电网态势、用户用电分布及各类传感器数据，为潜在危险和建议动作提供建议。典型参数量：104M～105M(基于LLM)。智能负荷感知端侧(轻量化模型)端侧(表计等)部署基于多尺度特征融合以及多尺度因果注意力机制的轻量化分解模型SLFusionNet,提升实时响应能力，增强用户侧自治与自主管理能力，构建分布式能主站(大模型)主站汇聚各区域、各类型终端的分解结果、运行状态、气象数据、市自适应下发更新端侧算法，优化参可控负荷响应潜力。形成云-端自适应优化执行的闭环。非侵入式负荷监测负荷事件辨识负荷功率分解非侵入式负荷监测通过对总表信号的智能分析，负荷事件辨识负荷功率分解非侵入式负荷监测通过对总表信号的智能分析，实现对各电器运行状态的识别与功率分解。负荷识别侧重于判断电器类型与状态，负荷分解则进一步量化各负荷辨识目标(多)分类回归电压/电流/有功/无功/谐波等输出电器类别标签优1.适合事件(异常)检测劣1.标签获取困难，大量事件需人手工打标签，各种类型负荷没有统一的打标签准则有监督深度学习有监督深度学习是基于人工智能实现非侵入式负荷监测的主要途径。主要流程包括负荷监测数据库的建立、模型的设计与训练，以及模型效果评估等。数据采集数据增广数据存储模型预测模型预测模型设计模型评估模型设计模型评估武渍大学武渍大学预处理后的输入特征电器开关状态电器功率数值编码器一些轻量化模型会去除部分非必电器开关状态电器功率数值编码器解码器但实践中，许多模型同时保留两个检测头以提升其预测与训练的鲁棒性，以及稀有电器场景下的解码器深度主干网络规范化输出映射通过复杂的教师模型指导学生模型，令负荷辨识模型轻量化的同时又具较高辨识性能。函数特征图基于特征的知识蒸馏模型轻量化2——剪枝、量化移，调整映射值域(-128到127),round()模型规模可缩至1/8~1/4,准确率下降不超过5%针对需要在边缘设备部署轻量化模型的场景，可以采用负荷辨识+功率估计，总表输入深度主干网络人工功率产品落地技术实现27WUHANUNIVERSITYWUHANUNIVERSITY在轻量化非侵入式负荷分解领域，我们提出基于在轻量化非侵入式负荷分解领域，我们提出基于多尺度特征融合以及多尺度因果注意力机制的轻量化负荷分解模型(SLFusionNet)。短期特征提取层短期特征提取层特征融合层长期特征提取层高效的结构设计为模型提供了超越SOTA的参数利用效率因果注意力机制特征金字塔所提模型总参数量仅约0.32M,实测所需硬件SLFusionNetSLFusionNet优越的结构设计使其在达到相对于该领域其它前言工作而言更高的参数利用效率(F1%/Mparams)的同时，显著提升了辨识准确率(F1)。PERFORMANCECOMPARISONPrecisionEficiency"0.25750.2575-0.26830.09080.06300.76540.04330.44250.5592Eficiency=Fi(%)permillionparameters(MP).武渍大学武渍大学核心(CPU)运行内存(RAM)最大工作主频基于RenesasRX72N和SLFusionNet模型实际测试与验证，可实现非侵入式负荷监测任务的边缘部署Float16量化模型格式转换ONNX推理核心设计模型格式转换所需硬件RAM约为664KB,已在资源受限的表计边端设备部署在新型电力系统中，能源结构多元化与运行特性复杂化使得态势感知成为保障系统稳定运行的关键。通过Al赋能，使得电力系多元探索阶段煤炭■石油*天然气*非化石能源深疾多元探索阶段煤炭■石油*天然气*非化石能源深疾*石油*天然气*事化石能源深度低碳化阶段多向能量流动电桩及高功率负载波动与耦合使系统易受扰动与异常侵入。利用Al使电力系统电弧致光伏电站起火电动车充电桩起火广州低压线路起火南京电动车起火WUHANUNIVERSITYWUHANUNIVERSITY强混叠条件下的隐患特征提取电车入户及其充电周波功率曲线电弧特征混叠1次流■13次语流■15次谐流大功率电器功率特征及典型事件相位差异常并网智能负荷感知3y₁~N(yt,Z₆(z:))20.02520.0420.06520.08520.15医院小工商智能负荷感知智能负荷感知光伏储能系统安全自监督监测习，通过构建状态表征与重构任务，使系统具备无监督学习能力，实现潜在故为模式，通过“破坏-重全域感知全域感知消防电力政府智慧治理大模型居民居民01.研究背景04.智能负荷调控选择性调度动态选择性调度动态价格海量资源分布广而散评估指标负荷聚类负荷分区特性差异大协调差异性在新型电力系统中，需求侧正从被动供用电向主动参与转变。系统可精准建模负荷变化，智能决策响应策略，在成本、能效与属实度之间实现动态平衡，推动用电行为的智能化与自优化。运行指导数据交互本地控制云平台糯化集群集群智能终端/电表温控负荷温控负荷电动汽车电动汽车·反馈与学习闭环精准建模负荷聚合体的精准建模负荷聚合体的内在动态特性与时空互补潜力。分散的负荷资源被聚合为可统一调度的虚拟集群，表现出单体所不具备的集群系统弹性、响与规模经济性，为电力系统提供高品质的灵活调节资源。虚拟集群层聚合体层负荷层主动聚合基于AI的削峰填谷策略通过深度学习相结合，实现对负荷特性与用户行为的动态建模与预测。模型可实时识别高峰负荷形成规律，预测未来功率趋势，并自主生成分时段最优调控方案。通过聚类挖掘与模式识别实现多类型负荷协同响应，结合强化学习优化控制策略，在保显著提升削峰填谷的智能化与精细化水平。供电负荷优化调度策略数据收集分析与预测供电负荷优化调度策略监控与反馈结合储能系统的削峰填谷调节策略上传基于反馈数据调整的改进优化策略模型武汉大学武汉大学考虑用户源不确定性的可控资源响应潜力评估方法考虑用户消费者心理的集群潜力评估方法。可控度舒适度意愿度武武开发立式空调控制终端。终端基于开发立式空调控制终端。终端基于EPS32进行设计，具备自组网功能，并可拓展多种通信模块。终端配备温湿度计测量室内温湿度，集成功率传感器获取实其他系统抽口蟹务母其他系统抽口蟹务母集群调控模报主机测量信号测量信号控制指令