基于NILM數(shù)據(jù)的電力用戶能效量化分析方法

許澤寧，張之涵，楊遠(yuǎn)俊，廖 亮，黃湘橋，莊偉祥

（1.深圳供電局有限公司，深圳 518001；2.深圳市深鵬達(dá)電網(wǎng)科技有限公司，深圳 518001）

隨著綠色用電理念和低碳經(jīng)濟發(fā)展理念的普及，引導(dǎo)用戶改善消費習(xí)慣、降低用電成本、促進新能源廣泛應(yīng)用成為了用電領(lǐng)域的一個發(fā)展目標(biāo)。非侵入式負(fù)荷監(jiān)測NILM（non-intrusive load monitoring）技術(shù)的應(yīng)用為能效的精準(zhǔn)化分析創(chuàng)造了條件[1]。其中，構(gòu)建有效的電力用戶能效評估指標(biāo)體系以衡量用戶用電水平、指導(dǎo)用戶合理用電，并為電網(wǎng)公司電力調(diào)度和需求側(cè)管理提供科學(xué)依據(jù)，成為了研究的一項重要內(nèi)容。

當(dāng)前對于電力用戶能效相關(guān)研究已經(jīng)取得一些成果。如文獻[2]基于狀態(tài)響應(yīng)模型，提出了一個由3個一級指標(biāo)和11個二級指標(biāo)組成的多維度電力用戶的能效分析評價指標(biāo)體系。文獻[3-4]分別綜合家庭用戶用電行為及用電器的使用特征時間段建立了家庭用電能效評估指標(biāo)體系。然而在該體系中，家庭產(chǎn)值電耗和電磁影響的界定不夠準(zhǔn)確。文獻[5]將指標(biāo)體系劃分為宏觀和微觀兩個層級來分析企業(yè)的用能情況，但是在指標(biāo)的選取上不能很準(zhǔn)確地表示用戶的能效情況。文獻[6]構(gòu)建了考慮分布式電源接入的家庭能源效率分析指標(biāo)。文獻[7]從技術(shù)經(jīng)濟和能源管理、環(huán)境能效等多方面構(gòu)建了企業(yè)能效評價方法。文獻[8]考慮建立了基于層次分析結(jié)構(gòu)的工業(yè)用戶能效評估體系和分析方法。文獻[9]確定了包括人口學(xué)、經(jīng)濟因素、個別因素、氣候因素、技術(shù)因素、生活方式、結(jié)構(gòu)因素在內(nèi)的12項影響家庭能源消耗的指標(biāo)，通過該指標(biāo)分析了新加坡居民用電水平。文獻[10]分析了包括住宅用電價格，氣象，節(jié)假日等因素對居民用電量的影響。

上述研究以工商業(yè)為主，對普通居民用戶的能效進行評估，多是基于電能表數(shù)據(jù)，所構(gòu)建的模型較為粗糙。本文充分考慮NILM技術(shù)的發(fā)展，建立了一套易于獲取、易于量化的家庭能效評估指標(biāo)體系，在此基礎(chǔ)上提出了基于NILM數(shù)據(jù)的家庭電力用戶能效量化分析方法，并給出了能效量化分析和綜合評估的具體流程。相關(guān)研究成果能夠使用戶清楚自身用電水平，并可為電網(wǎng)公司精細(xì)化客戶服務(wù)提供支撐。

1 居民家庭能效指標(biāo)體系的建立

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建原則及流程

指標(biāo)體系的構(gòu)建是進行能效評估的基礎(chǔ)，應(yīng)全面描述被評價對象的本質(zhì)特征和屬性，其構(gòu)建的合理性和科學(xué)性將直接影響到評估結(jié)果的準(zhǔn)確性。建立居民用戶能效評估指標(biāo)體系應(yīng)遵循以下原則。

（1）科學(xué)性和實用性。科學(xué)、客觀地反映評估家庭用電能效情況，而且目標(biāo)明確、普遍適用。

（2）可測性和可比性。選取的評估指標(biāo)應(yīng)方便獲取且具有可比性。

（3）全面性和簡要性。既要全面反映家庭用電能效情況，又要層次分明、簡明扼要。

（4）操作性和獨立性。建立的居民用電指標(biāo)體系應(yīng)便于操作，并盡量減少指標(biāo)間內(nèi)涵交叉、重疊。

能源效率評估是一個有明確目標(biāo)的過程，需要在連續(xù)的循環(huán)中進行，由于許多不同的外部條件影響，指標(biāo)體系選擇和評估結(jié)果也會有所不同[11]。本文所采取的家庭能效評估流程如圖1所述。首先對采集數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，將獲得的采集數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和分析；其次建立能效指標(biāo)體系，考慮選定負(fù)荷的特性指標(biāo)和影響因素，對能效指標(biāo)進行篩選，建立能效評估量化模型；最后通過計算分析獲得評估結(jié)果，并進行反饋和應(yīng)用。

圖1 用戶電力能效量化評估流程Fig.1 Process of quantitative evaluation on the energy efficiency of power user

家庭能效相關(guān)數(shù)據(jù)的獲取可分為侵入式和非侵入式兩大類。其中前者包括家庭人口、家庭面積等一些基礎(chǔ)信息，可通過營銷系統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)或入戶調(diào)研等方式獲??；后者依賴于NILM設(shè)備，具有安裝簡單、數(shù)據(jù)采集方便、便于數(shù)據(jù)分析等特點。

負(fù)荷辨識是有效獲得非侵入式法中負(fù)荷信息的主要方式，如圖2所示為基于NILM技術(shù)的能效評估結(jié)構(gòu)圖。在家庭電網(wǎng)網(wǎng)關(guān)入口處裝設(shè)NILM設(shè)備對總負(fù)載及其內(nèi)部電氣設(shè)備進行分析，并使用負(fù)荷辨識技術(shù)進行求解[12]。對標(biāo)準(zhǔn)化處理之后的NILM信息進行分析，獲得家用電器使用的能效量化指標(biāo)。

圖2 基于NILM技術(shù)的能效評估結(jié)構(gòu)Fig.2 Structure of energy efficiency evaluation based on NILM technology

NILM工作存在忽略網(wǎng)損的假設(shè)，即在任意時間段內(nèi)總電能規(guī)模是同期各電器設(shè)備負(fù)荷電能之和。用Xt表示在t時間段內(nèi)消耗的電能，yi,t表示設(shè)備i在該時間段所消耗的電能，故有

式中：N為負(fù)荷總數(shù)；δ(t)為并未接受監(jiān)測的用電量或檢測誤差。

基于非負(fù)荷分解技術(shù)使得集合數(shù)據(jù)Xt能夠盡最大程度識別單項負(fù)荷yi,t，單負(fù)荷在測量中的信號為

式中：ω0為基波角頻率；A0,i為直流分量；A1,icos(nω0t)+B1,isin(nω0t)為基波分量；An,icos(nω0t)+Bn,isin(nω0t)為n次諧波分量；An，i和Bn，i均為傅里葉級數(shù)系數(shù)。

基于上述公式，可以獲得NILM的特征量測量值為

非侵入式法中負(fù)荷辨識過程需要考慮分解負(fù)荷的運行方式，以更有效地獲得對應(yīng)傅里葉級數(shù)系數(shù)。

1.2 家庭能效分析及指標(biāo)體系構(gòu)建

NILM數(shù)據(jù)經(jīng)過歸一化和主成分分析處理進行能效分析。首先進行用戶分類，再通過熵值法對指標(biāo)體系進行賦權(quán)，隨后通過合并同類型用電器數(shù)據(jù)和計算分布式電源用能比重來計算指標(biāo)，再運用綜合評價法進行能效評估，分析評估結(jié)果給出用電建議。本文從分析影響家庭能耗的因素為出發(fā)點，以此為依據(jù)構(gòu)建出能效指標(biāo)體系。下文從家庭信息、能耗信息、環(huán)境影響、價格因素4個方面進行探討。

1）家庭信息

家庭信息包括家庭人口數(shù)、家庭收入水平、房屋面積3個指標(biāo)，指標(biāo)集如表1所示。人口是影響電耗量的一個因素，通常人口越多所消耗的電能就越多。房屋面積的增加也會對家庭用電量產(chǎn)生影響，通常大的房屋面積需要更多的照明和空調(diào)等用電設(shè)備，會產(chǎn)生更多的用電能耗，進而導(dǎo)致人均能耗較高。

表1 家庭信息指標(biāo)Tab.1 Family information indexes

2）能耗信息

能耗信息包括空調(diào)、冰箱、照明、洗衣機、熱水器在內(nèi)的家用電器的能效等級及使用時間段和能源組合信息指標(biāo)集，如表2所示?；贜ILM技術(shù)獲取家庭用戶電器能耗信息，包括各電器的電耗量和用能時間段。新能源的使用雖然不能減少用電能耗，但是能給電網(wǎng)公司提供一些需求側(cè)管理的途徑，對緩解電網(wǎng)運行壓力有一定的作用。此外用可再生能源可大大降低碳排放，實現(xiàn)綠色能源的目的。新能源設(shè)備的安裝及發(fā)電在營銷系統(tǒng)中會有相應(yīng)的記錄。

表2 能耗信息指標(biāo)Tab.2 Energy consumption information indexes

3）經(jīng)濟因素

經(jīng)濟因素包括家庭收入、電價、反彈效應(yīng)等，指標(biāo)集如表3所示。收入與居民用電密切相關(guān)，人均家庭收入的增加往往使人均電力需求增加，例如使用更大功率的冰箱或空調(diào)等。Ziramba[13]根據(jù)實際人均國內(nèi)生產(chǎn)總值和電力價格的線性雙對數(shù)關(guān)系，考察了居民對電力的需求。實證結(jié)果表明，收入是決定電力需求的主要因素。電價也影響著居民的用電量，我國現(xiàn)行的階梯電價和分時電價，會對居民的用電能耗產(chǎn)生不同的影響。

表3 經(jīng)濟因素指標(biāo)Tab.3 Economic factor indexes

此外在能源經(jīng)濟學(xué)中，能源反彈效應(yīng)是其中一個重要議題。能效的提升不一定會使家庭的電耗量降低，當(dāng)家庭使用節(jié)能電器且消費行為保持不變時，能耗將有所降低。這種預(yù)期的節(jié)能是提高能效的直接原因。然而，由于效率提高帶來的經(jīng)濟效益，消費者傾向于消耗更多電能，導(dǎo)致實際節(jié)能量低于預(yù)期。由于用能效率提高產(chǎn)生的額外能量消耗即為反彈效應(yīng)RE（rebound effect），定義為

式中：QE為預(yù)期節(jié)電量；QR為實際節(jié)電量。

當(dāng)反彈效應(yīng)小于直接效應(yīng)時，仍可節(jié)省部分能量。然而，如果反彈效應(yīng)大于直接效應(yīng)，那么效率的提高會消耗更多的能源，這就是所謂的“反彈效應(yīng)”。在本文建立的指標(biāo)體系中，考慮了能源反彈效應(yīng)對能源使用的影響，以便能夠更加全面展現(xiàn)家庭能耗的影響因素。

4）環(huán)境因素

主要考慮溫度和濕度對居民的用電能耗影響，所構(gòu)建相關(guān)指標(biāo)如表4所示。由于對舒適環(huán)境的要求越來越高，人們對制熱和制冷設(shè)備（如空調(diào)、熱水器等）的需求會影響能源效率的提升。

表4 環(huán)境因素指標(biāo)Tab.4 Environmental factor indexes

能效評估指標(biāo)體系是開展評估工作的基礎(chǔ)和依托，將以上4個層面的指標(biāo)集匯總，得到居民用戶能效指標(biāo)體系。在保證可測性和可計算性的基礎(chǔ)上，將能效評價指標(biāo)體系劃分為家庭信息、能耗信息、經(jīng)濟因素，環(huán)境因素等四類一級指標(biāo)，并在一級指標(biāo)下設(shè)立多個不同的二級指標(biāo)，具體如圖3所示。

圖3 居民用戶能效指標(biāo)體系Fig.3 Indicator system for resident user’s energy efficiency

2 電力用戶能效指標(biāo)的評價和應(yīng)用

2.1 電力用戶能效指標(biāo)的模糊綜合評價方法

結(jié)合所獲得的NILM數(shù)據(jù)，采用模糊綜合評價法對居民用戶能效進行評估。首先以模糊數(shù)學(xué)原理為基礎(chǔ)，依據(jù)隸屬度理論把定性評價轉(zhuǎn)化為定量評價，并考慮不同類型家庭的各種非確定性因素進行量化評估。所構(gòu)建的用戶能效量化分析方法的主要步驟如下。

步驟2確定評價指標(biāo)權(quán)重向量A=(a1,a2,…,am)，基于層次分析法或熵權(quán)法等確定指標(biāo)權(quán)重。

步驟3建立模糊綜合評價矩陣為

式中，rmn為U的第m個因素um與評價等級V中第n個等級vn的隸屬度。

步驟4按模糊數(shù)學(xué)模型進行合成運算，即可獲得綜合評價結(jié)果，即

步驟6按照排序進行家庭用戶能效情況等級劃分，典型的可以分為5類，各類占20%，評語集設(shè)置為

步驟7基于家庭用戶排名，確定很好等級為正理想解C+和很差等級為負(fù)理想解C-，構(gòu)建公式如下：

步驟8計算各方案到正（負(fù)）理想解的距離為

步驟9計算綜合評價值為

基于上述的不同類型家庭能效分析結(jié)果，區(qū)分不同類型用戶之間的差異，進而對用戶具體情況給出相關(guān)的用能建議?；贜ILM數(shù)據(jù)提高了評估的精度、可信度，提升了用戶采納用能建議的可能性，從而提高能效。同時，也給電力公司的需求側(cè)管理提供了有效幫助。基于新能源信息指標(biāo)對提高用戶清潔能源的使用率有一定幫助，通過橫縱對比用戶將會考慮使用更多的清潔能源，能源效率也會大大提高[14]。

2.2 電力用戶能效指標(biāo)分析系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

針對用電客戶端的居民家庭能效指標(biāo)分析系統(tǒng)功能架構(gòu)如圖4所示。功能框架可以劃分成4層，包括用戶界面層、應(yīng)用層、數(shù)據(jù)層和網(wǎng)絡(luò)層。整個系統(tǒng)的后臺數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)層，組成系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)中心通過數(shù)據(jù)庫表存儲電力用戶基本信息，電力用戶能耗信息以及其他原始數(shù)據(jù)信息以供應(yīng)用層進行進一步數(shù)據(jù)分析。網(wǎng)絡(luò)通信服務(wù)由網(wǎng)絡(luò)層為整個系統(tǒng)提供，在進行電力用戶數(shù)據(jù)通信時，可通過無線和有線通信的方式來進行。在應(yīng)用層，系統(tǒng)結(jié)合所獲得數(shù)據(jù)為用戶提供相關(guān)服務(wù)，并展示相關(guān)結(jié)果。

圖4 電力用戶能效指標(biāo)分析系統(tǒng)功能架構(gòu)Fig.4 Functional architecture of analysis system for energy efficiency indexes of power users

3 算例分析

3.1 不同類型電力用戶的能效評估

利用層次分析法得到能效評估體系中一級與二級的指標(biāo)權(quán)重，如表5所示。

表5 指標(biāo)體系中一級指標(biāo)和二級指標(biāo)的權(quán)重Tab.5 Weights of primary and secondary indexes in the index system

基于層次分析法對各指標(biāo)權(quán)重判斷矩陣進行檢驗，結(jié)果需符合一致性要求。理想解法通過計算每個方案到理想方案的相對貼進度，即靠近正理想解和遠(yuǎn)離負(fù)理想解的程度，來對方案進行排序，從而實現(xiàn)多指標(biāo)評價。正理想解是決策矩陣中該屬性最好的值，負(fù)理想解是決策矩陣中屬性最劣的值。在n維空間中，將方案集合中的各個備選方案與正理想解和負(fù)理想解的距離進行比較，并可根據(jù)此排定方案集合中備選方案的優(yōu)先序。針對城區(qū)中心、普通城區(qū)、別墅、鄉(xiāng)鎮(zhèn)和農(nóng)村區(qū)域等不同類型用戶，構(gòu)建的指標(biāo)模糊關(guān)系矩陣，獲得能效指標(biāo)分析結(jié)果如表6所示。可知，對于同一權(quán)重指標(biāo)，不同類型的用戶效果有較大差異。

表6 不同用戶類型的理想解法指標(biāo)評價結(jié)果Tab.6 Evaluation results of ideal solution index for different user types

根據(jù)求出的權(quán)重系數(shù)，以此來確定指標(biāo)的權(quán)重。計算得到各用戶的正負(fù)理想解及其到正負(fù)理想解的距離，其最終評價的得分情況，各類別的綜合能效評價分?jǐn)?shù)如圖5所示。

圖5 不同類型的電力用戶能分析結(jié)果對比Fig.5 Comparison among analysis results of different types of power users

根據(jù)圖5對各類用戶進行能效分析。從整體上看城市居民的家庭的評價分?jǐn)?shù)都較低，尤其是高端別墅區(qū)的用戶能效最低，可見大部分用戶都可以進行用能分析，分析其原因是城市人口收入水平較高，導(dǎo)致部分不合理的用電；同時別墅區(qū)的面積較大，通常會使用功率較大的空調(diào)等家庭電氣，導(dǎo)致能效偏低，并通過分析找出用能薄弱的環(huán)節(jié)以此來提高能效。從圖中同樣可以看出鄉(xiāng)村用戶分?jǐn)?shù)較高，其原因包含兩種情況：一類是家庭收入低，家庭面積和家庭人口都在一個普通水平，導(dǎo)致能效較高；另一類是由于部分家庭安裝了分布式光伏等發(fā)電設(shè)備，通過分布式電源的“自發(fā)自用”減少了對市電的依賴，進而提高了能效。按照樣本的結(jié)論對可對此類用戶進行細(xì)致化，能夠分析并給出相應(yīng)的用能建議。

3.2 家庭內(nèi)部用能情況分析

對城市、鄉(xiāng)村等不同類型用戶家庭內(nèi)部用電設(shè)備之間的用能情況進行分析。選取各類型用戶中V為不同等級的用戶進行對比，5個用戶的家庭設(shè)備用能情況對比如圖6所示。從整體上來說不同類型用戶間各電器的用能分布大致相同，其中用戶4和5相較其他用戶用能水平明顯較低，電器的能耗上升幅度相對較弱；用戶1和2與該用戶用能情況相似，但空調(diào)設(shè)備的耗電量較高，主要是由于房屋面積較大，及用電人口、收入三方面原因造成的。

圖6 不同類型的電力用戶家庭設(shè)備情況對比Fig.6 Comparison amonghousehold equipment of different types of power users

用戶內(nèi)各設(shè)備用能所占比例如表7所示。空調(diào)和熱水器所占比例較大，其他設(shè)備如電視機和電燈等所占比例較小。在同類型用戶中，用能趨勢大體相近，不同的是一些具體電器的使用能耗狀況，低分用戶相較于高分用戶用能效率更高，如用戶3和用戶4。用戶1和用戶2在使用空調(diào)等電器過程中產(chǎn)生了較大電量，可根據(jù)用戶自身情況建議用戶做用電調(diào)整，如減少不必要的電器開啟等。

表7 用戶主要設(shè)備用能所占比例Tab.7 Proportion of energy consumed by the mainequipment of users %

4 結(jié)論

本文構(gòu)建了家庭用戶能效指標(biāo)體系，并提出了一種基于NILM數(shù)據(jù)的能效分析方法，目標(biāo)是實現(xiàn)電網(wǎng)公司對所服務(wù)用戶的家庭能效的量化分析，進而支持增值服務(wù)的開展。通過研究獲得如下結(jié)論。

（1）構(gòu)建包含家庭信息、能耗信息、經(jīng)濟因素、環(huán)境因素4個方面的居民用戶能效評估指標(biāo)體系，并將分析結(jié)果提供給用戶，有助于能夠提升家庭用戶對用電信息的全面了解，增加電網(wǎng)公司的服務(wù)水平。

（2）電力服務(wù)企業(yè)利用非侵入式計量數(shù)據(jù)，有助于實現(xiàn)更為精準(zhǔn)的家庭用戶能能效的分析，進而準(zhǔn)確勾畫出用戶的用電行為；用戶結(jié)合所獲得的能效指標(biāo)分析結(jié)果，可以了解自身的用電能效薄弱的點，通過用能模式改變提高家庭用電效率。

（3）運用模糊綜合評價法來對用戶進行綜合評估，可以獲得精確的用戶用能特征，有助于對不同用戶進行有針對性的高效營銷。但需要注意的是，隨著經(jīng)濟的發(fā)展，用戶對用能的需求也越來越大，用戶用能習(xí)慣上也會有很大的不同，面對新情況下的能耗特點應(yīng)該不斷與時代背景相結(jié)合，不斷完善現(xiàn)有的指標(biāo)體系和算法，尤其在當(dāng)前數(shù)據(jù)大爆炸的時代，需結(jié)合數(shù)據(jù)量所帶來的問題，不斷對評估方法做出適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。