一种利用MUSIC分类的负荷开关事件检测方法和系统技术方案

技术编号:23147622 阅读:23 留言:0更新日期:2020-01-18 12:55
本发明专利技术的实施例公开一种利用MUSIC分类的负荷开关事件检测方法和系统,所述方法包括:步骤1,输入实测的功率信号序列S;步骤2,根据MUSIC分类原理检测负荷开关事件。具体为:如果第K个归一化窗口分数矢量H

A load switch event detection method and system based on music classification

【技术实现步骤摘要】
一种利用MUSIC分类的负荷开关事件检测方法和系统
本专利技术涉及电力领域,尤其涉及一种负荷开关事件检测方法和系统。
技术介绍
随着智能电网的发展,家庭用电负荷的分析变得越来越重要。通过用电负荷的分析,家庭用户可以及时获得每个电器的用电信息,以及电费的精细化清单;电力部门可以获得更详尽的用户用电信息,并可以提高用电负荷预测的准确度,为电力部门提供统筹规划的依据。同时,利用每个电器的用电信息,可获知用户的用电行为,这对于家庭能耗评估和节能策略的研究具有指导意义。当前用电负荷分解主要分为侵入式负荷分解和非侵入式负荷分解两种方法。非侵入式负荷分解方法不需要在负荷的内部用电设备上安装监测设备,只需要根据用电负荷总信息即可获得每个用电设备的负荷信息。非侵入式负荷分解方法具有投入少、方便使用等特点,因此,该方法适用于家庭负荷用电的分解。非侵入式负荷分解算法中,电气设备的开关事件检测是其中最重要的环节。最初的事件检测以有功功率P的变化值作为事件检测的判断依据,方便且直观。这是因为任何一个用电设备的运行状态发生变化,其所消耗的功率值也必然发生改变,并且该改变也将会在所有电器所消耗的总功率中体现出来。这种方法除了需要设置功率变化值的合理阈值,还需要解决事件检测方法在实际应用中存在的问题:某些电器启动时刻的瞬时功率值会出现较大的尖峰(例如,马达启动电流远大于额定电流),会造成电器稳态功率变化值不准确,从而影响对开关事件的判断,这种尖峰其实就是脉冲噪声;而且不同家用电器的暂态过程或长或短(脉冲噪声的持续时间和发生频率相差较大),因此功率变化值的确定变得较为困难;由于电能质量的变化(如电压突降)有功功率会出现突变的情况,这样很可能会出现误判。(脉冲)噪声的强度很大,并且背景噪声对开关事件的正确检测有较大的影响。现在常用的负载开关事件往往利用功率数据的变化来确定:当功率变化值超过预置的阈值时,则认为有负载开关事件发生。这种方法虽然简单易行,但由于脉冲噪声以及非线性负载的普遍使用,造成开关事件检测精度的极大下降。因此,开关事件检测过程中,如何提高开关事件检测精度是非常重要的。负载开关事件检测是能量分解中最为重要的一步,既要检测到事件发生,同时还能确定事件发生的时刻。但是开关事件检测的精度受功率信号(功率序列)中噪声的影响较大,尤其是功率信号中普遍存在着脉冲噪声,进一步影响了检测精度。因此有效提高负载开关事件的检测精度是当前非常重要的一项工作。现在常用的负载开关事件往往利用功率数据的变化来确定:当功率变化值超过预置的阈值时,则认为有负载开关事件发生。这种方法虽然简单易行,但由于脉冲噪声以及非线性负载的普遍使用,造成开关事件检测精度的极大下降。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种利用MUSIC分类的负荷开关事件检测方法和系统,所提出的方法利用了不同负荷开关动作时所产生的暂态功率信号差异,通过MUSIC分类方法区分不同负荷的不同开关事件以及异常功率信号造成的异常事件。所提出的方法具有较好的开关事件检测性能,计算非常简单。为实现上述目的,本专利技术提供了如下方案:一种利用MUSIC分类的负荷开关事件检测方法,包括:步骤1,输入实测的功率信号序列S;步骤2,根据MUSIC分类原理检测负荷开关事件。具体为:如果第K个归一化窗口分数矢量HK满足判断条件HK≥e0,则在所述信号序列S的第K点处,检测到负荷开关事件;否则,未检测到负荷开关事件。其中,e0为负荷开关事件检测阈值。一种利用MUSIC分类的负荷开关事件检测系统,包括:获取模块,输入实测的功率信号序列S;检测模块,根据MUSIC分类原理检测负荷开关事件。具体为:如果第K个归一化窗口分数矢量HK满足判断条件HK≥e0,则在所述信号序列S的第K点处,检测到负荷开关事件;否则,未检测到负荷开关事件。其中,e0为负荷开关事件检测阈值。根据本专利技术提供的具体实施例,本专利技术公开了以下技术效果:虽然变压器振声检测方法在负荷开关事件监测中有着广泛的应用,且技术相对成熟,但是由于振声检测方法利用了变压器发出的振动信号,很容易受到环境噪声的影响,所以此方法在实际工作环境中应用时常常得不到令人满意的结果。本专利技术的目的是提供一种利用MUSIC分类的负荷开关事件检测方法和系统,所提出的方法利用了不同负荷开关动作时所产生的暂态功率信号差异,通过MUSIC分类方法区分不同负荷的不同开关事件以及异常功率信号造成的异常事件。所提出的方法具有较好的开关事件检测性能,计算非常简单。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见,下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术的方法流程示意图;图2为本专利技术的系统结构示意图;图3为本专利技术的具体实施案例的流程示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图,对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅是本专利技术一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。图1一种利用MUSIC分类的负荷开关事件检测方法的流程示意图图1为本专利技术一种利用MUSIC分类的负荷开关事件检测方法的流程示意图。如图1所示,所述的一种利用MUSIC分类的负荷开关事件检测方法具体包括以下步骤:步骤1,输入实测的功率信号序列S;步骤2,根据MUSIC分类原理检测负荷开关事件。具体为:如果第K个归一化窗口分数矢量HK满足判断条件HK≥e0,则在所述信号序列S的第K点处,检测到负荷开关事件;否则,未检测到负荷开关事件。其中,e0为负荷开关事件检测阈值。所述步骤2之前,所述方法还包括:步骤3,求取所述第K个归一化窗口分数矢量HK和所述负荷开关事件检测阈值e0。所述步骤3包括:步骤301,生成第n个信号一阶差分序列具体为:其中:所述第n个信号一阶差分序列[n=1,2,...,N]Sn:所述信号序列S中的第n个元素S=[S1,S2,...,SN]:所述信号序列,长度为N如果元素Sj的下标j>N,则Sj=0。步骤302,生成第n个信号二阶差分序列具体为:其中:所述第n个信号二阶差分序列[n=1,2,...,N]如果元素Sj的下标j>N,则Sj=0。步骤303,计算第n个信号特征矢量En,具体为:其中:[En]i:所述第n个信号特征矢量En的第i个元素[i=1,2,...,n]本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种利用MUSIC分类的负荷开关事件检测方法,其特征在于,包括:/n步骤1,输入实测的功率信号序列S;/n步骤2,根据MUSIC分类原理检测负荷开关事件。具体为:如果第K个归一化窗口分数矢量H

【技术特征摘要】
1.一种利用MUSIC分类的负荷开关事件检测方法,其特征在于,包括:
步骤1,输入实测的功率信号序列S;
步骤2,根据MUSIC分类原理检测负荷开关事件。具体为:如果第K个归一化窗口分数矢量HK满足判断条件|HK|≥e0,则在所述信号序列S的第K点处,检测到负荷开关事件;否则,未检测到负荷开关事件。其中,e0为负荷开关事件检测阈值。


2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤2之前,所述方法还包括:
步骤3,计算所述第K个归一化窗口分数矢量HK和所述负荷开关事件检测阈值e0。


3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述步骤3包括:
步骤301,生成第n个信号一阶差分序列具体为:



其中:

所述第n个信号一阶差分序列[n=1,2,…,N]
Sn:所述信号序列S中的第n个元素
S=[S1,S2,…,SN]:所述信号序列,长度为N
如果元素Sj的下标j>N,则Sj=0。
步骤302,生成第n个信号二阶差分序列具体为:



其中:

所述第n个信号二阶差分序列[n=1,2,…,N]
如果元素Sj的下标j>N,则Sj=0。
步骤303,计算第n个信号特征矢量En,具体为:



其中:
[En]i:所述第n个信号特征矢量En的第i个元素[i=1,2,…,n]

所述第n个信号一阶差分序列的第i个元素

所述第n个信号二阶差分序列的第i个元素

所述第n个信号一阶差分序列中所有元素的最大值

所述第n个信号二阶差分序列中所有元素的最大值
步骤304,求取第K个窗口分数序列hK,具体为:



其中:

矩阵[EK]TEK的第m个特征矢量,
按照特征值由大到小的顺序排列
[hK]j:所述第K个窗口分数矢量hK的第j个元素
K=1,2,...,N
j=1,2,…,K
步骤305,求取所述第...

【专利技术属性】
技术研发人员:翟明岳
申请(专利权)人:广东石油化工学院
类型:发明
国别省市:广东;44

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