面向边缘计算的智能X能源系统中多类电力负载深度学习方法研究

为解决智能电网中相似/异质电器负载识别难题，研究团队提出基于卷积神经网络(CNN)的非侵入式负载监测(NILM)新方法。通过构建64/256类电器数据集，在12位分辨率、12.495 kS/s采样率下实现99.58%/98.23%的分类准确率，较随机森林(RF)提升5.23个百分点，并在BeagleBone Black边缘设备验证部署可行性，为复杂场景下的能效管理提供技术支撑。

　　

随着全球能源消耗激增，智能X能源系统（包括智能电网、工业4.0、建筑和家庭）的能效管理面临核心挑战——如何精准识别海量相似电器负载。传统非侵入式负载监测(NILM)技术在处理64类以上电器时性能骤降，且鲜有研究关注采样率与量化精度对边缘设备部署的影响。这些问题严重制约了需求侧管理的精细化实施。

为突破技术瓶颈，来自国内高校的研究团队在《Expert Systems with Applications》发表创新成果。研究采用卷积神经网络(CNN)架构，构建包含256类电器的超大规模数据集，系统比较了CNN与随机森林(RF)、XGBoost等算法的性能差异。关键技术包括：1）建立12.495 kS/s高采样率实验平台采集原始电流波形；2）采用k折交叉验证评估模型鲁棒性；3）通过降采样（10比特分辨率）和重量化分析边缘计算适应性；4）引入Multiscale PatchTST时间序列Transformer进行对比验证。

数据采集系统
实验平台采用127V/60Hz交流电源，配置高精度电压/电流传感器，构建包含64组基础电器和256组扩展电器的平行连接系统，最高支持12位ADC分辨率下的12.495 kS/s采样。

模型实现
CNN模型采用1D卷积核提取原始波形特征，避免传统方法所需的STFT（短时傅里叶变换）等预处理步骤。对比测试显示，在256类场景下CNN准确率达98.23%，显著优于RF的93.00%。XGBoost在低采样率下表现接近CNN，但模型复杂度更高。

性能分析
关键发现包括：1）12位分辨率下模型内存占用控制在BeagleBone Black的512MB RAM范围内；2）相似负载（如不同厂商CFL灯泡）识别准确率仍保持95%以上；3）Multiscale PatchTST虽具理论优势，但实际部署效率不及轻量化CNN。

该研究首次实现256类电器的高精度端到端识别，验证了CNN在边缘计算场景的优越性。通过量化分析采样率-精度-内存的三角关系，为NILM硬件设计提供明确参数指导。技术突破将推动智能电网从"用电监测"向"设备级能效管理"跨越，对实现"双碳"目标具有重要实践价值。