负荷监测

微型智能电流传感器是一种非侵入式微型电流测量装置，具有小体积、高精度、宽量程、宽频响、自取能、自组网、低成本、即贴即用等特征，适用于电网数字化转型中发、输、配、变、用等环节海量部署，全面采集电网基础运行数据。微型智能电流传感器采用磁阻传感芯片（TMR芯片）作为核心测量元件，支持集成电流监测、故障录波、谐波监测、无线授时、空中升级等特色功能，已用于智能变电站、配电房及户外线路的电流负荷监测。目前已实现量产供货，在粤港澳大湾区、广西、贵州等地规模化推广应用近1.6万余套，有力支撑了能源数字化转型和新型电力系统建设。

负荷识别是非侵入式负荷监测(non-intrusive load monitoring, NILM)的关键一步。针对目前识别方法存在网络参数量大、识别率低的局限性，提出了一种基于马尔可夫转移场((Markov transition field, MTF)和轻量级网络的非侵入式负荷识别方法。首先，利用归一化后的电压电流计算马尔可夫状态转移矩阵，在时域上排列每个状态转移概率构建MTF。其次，对MTF降采样以适应神经网络的学习，利用伪彩色编码技术得到RGB彩色图像。最后，在轻量级网络ShuffleNetV2中加入SimAM无参注意力模块作为特征提取网络，以较少的参数量实现负荷分类识别。使用公共数据集PLAID和WHITED对所提方法进行实验，结果表明，SimAM-ShuffleNetV2在两个数据集的识别准确率分别达到了98.99%和99.22%，参数量分别为0.37 M和0.41 M，比现有的方法具有更高的识别准确率和更少的参数量，验证了所提方法的有效性和优越性。

“过去24小时供电正常，居民用电负荷均在安全范围。请继续关注平台监测数据，如有异常告警立即处置，及时消除缺陷。”2月5日，农历大年初五一早，在新疆昌吉供电公司值班室，电力物联感知平台负荷监测值班员在值班交接时交代。春节期间，该公司依托智能运维技术，加强对负荷变化的监测，保障居民用电安全可靠。

非侵入式负荷监测技术不仅能将电能流向透明化，还能简化智能电表安装流程，从而有效降低负荷监测成本。为提高非侵入式负荷监测中的负荷识别准确性，提出了基于数据扩充与无阈值递归图的非侵入式负荷识别方法。采用去噪扩散概率模型对小样本负荷数据进行数据扩充，以提升负荷识别方法的鲁棒性；通过去除递归图的Heaviside函数实现无阈值递归图以高效表征负荷特征，并结合Transformer深度学习网络构建负荷识别框架。将所提出的方法应用到3个实测数据集中，实验结果表明，所提方法能有效提高负荷识别准确度，改善分类效果。

针对10kV精准稽查这一难题，团队运用光伏供电和无线通信技术，研制了国内首套可锁定线路高损分支的光伏分支监测仪。该设备由1个太阳能架空于站和3个高压负荷监测模块组成，具有不停电装拆、无外接电源、能任意装设、可远程通信、可循环使用五大特点。从根本上解决了这一难题，项目应用后稽查成功率提高3倍以上，高损监控区内10kV累计线损率同比下降4.82个百分点，全年挽回经济损失7725万元，实现标靶式稽查。目前该项成果已授权实用新型专利一项，受理发明专利一项，发表论文3篇。

“过去24小时供电正常，居民用电负荷均在安全范围。请继续关注平台监测数据，如有异常告警立即处置，及时消除缺陷。”2月5日，农历大年初五一早，在新疆昌吉供电公司值班室，电力物联感知平台负荷监测值班员在值班交接时交代。春节期间，该公司依托智能运维技术，加强对负荷变化的监测，保障居民用电安全可靠。

随着泛在电力物联网建设持续推进，提升用电服务体验和电力营销精细化管理水平的重要性日益得到加强。在大规模智能电能计量装置的推广安装背景下，非侵入式设备负荷监测技术（Non-Intrusive Load Monitoring, NILM）也成为当下研究的热点。文章通过总结其基本原理与框架，梳理出该技术的功能特点，针对在客户服务中能够实现的应用场景进行研究和设计，充分剖析该技术在各项客户服务场景应用的优势。最后探讨该技术未来的研究方向。

​1月28日，在安徽省芜湖市电力负荷管理中心监控大厅，芜湖供电公司与芜湖虚拟电厂公司专业人员利用新型电力负荷管理系统开展虚拟电厂聚合用户可调节负荷监测。当天，芜湖虚拟电厂可调节负荷预计为20万千瓦，其中2万千瓦储能可实时参与电网平衡调节。

6月28日，四川成都市虚拟电厂管理平台上线。当天，该平台还完成全业务流程演练，测试了负荷监测、调度指挥、需求响应等全流程业务能力。