基于智能电表数据的电动汽车识别

从智能电表记录中识别电动汽车（EV）充电负荷是一个不可或缺的环节，它使能源分销商能够就电网可靠性做出明智和智能的决策。当电动汽车充电发生在电表后端（BTM）时，充电发生在电表的用户侧，该电表测量的是总用电量。换句话说，电动汽车的充电被视为用户负荷的一部分，而非由配电网运营商（DNO）单独计量。DNO 需要完全了解其网络中的电动汽车存在情况。识别电动汽车充电需求对于更好地规划和管理配电网至关重要。与监督方法不同，本文以非侵入式方式，利用基于异常检测技术的无监督学习方法，从低频智能电表数据中解决电动汽车充电负荷识别问题。我们的方法不需要电动汽车充电曲线的先验知识，仅需非电动汽车用户的真实功率消耗数据，这些数据在实践中非常丰富。我们提出了一种深度时序卷积编码解码（TAE）网络。将 TAE 应用于澳大利亚维多利亚州家庭的智能 BTM 功耗数据，TAE 在识别拥有电动汽车的家庭方面表现出优越的性能。