基于电网规模负荷测量的分区电力需求监测盲源分离框架
应用统计
2026-04-16 v2 信号处理
摘要
随着需求侧灵活性在整合可变可再生能源方面变得越来越必要，理解不同电网层级中的电力需求组成至关重要。然而，在区域和国家尺度上，由于收集终端用电数据的复杂性和成本，对不同消费者类别相对贡献的了解仍然有限。为应对这一挑战，我们提出了一种盲源分离框架，将开放获取的高压电网负荷测量分解为分区贡献。该方法依赖于非负矩阵分解的约束变体，即线性约束非负矩阵分解（LCNMF），允许先验信息作为因子矩阵上的线性约束纳入，从而为分离过程提供弱监督。该框架使用2021年至2023年的意大利国家负荷数据进行评估。结果展示了住宅、服务和工业负荷分量的可识别性，并提供了与报告统计数据一致的月度分区用电估算。所提出的方法具有通用性，适用于多个电网尺度中缺乏分解测量数据的负荷分解问题。
引用
@article{arxiv.2512.15232,
title = {A Blind Source Separation Framework to Monitor Sectoral Power Demand from Grid-Scale Load Measurements},
author = {Guillaume Koechlin and Filippo Bovera and Elena Degli Innocenti and Barbara Santini and Alessandro Venturi and Simona Vazio and Piercesare Secchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.15232},
year = {2026}
}