一种基于滑动窗口技术的暂态负荷启停事件快速捕捉方法技术

本发明专利技术公开了一种基于滑动窗口技术的暂态负荷启停事件快速捕捉方法,非侵入负荷辨识技术主要存在以下问题：复杂工况下的算法不稳定、电器大类细分不清晰、暂态负荷启停时间判断不准确。为此，本发明专利技术提出了一种基于滑动窗口技术的暂态负荷启停事件快速捕捉方法，通过计算相邻时间点或者时间段内负荷特征的变化并将其与设定的阈值相比较，当变化超过阈值时，即判定有事件发生，并根据负荷启停事件快速捕捉模型，分析负荷开关引起的系统暂态过程，结合特征数据库，实现快速负荷事件捕捉及识别过程，实现简单，可快速准确的获取检测结果。该方法的提出能够为暂态负荷识别技术的实现提供准确的识别时刻，具有良好的经济效益和实用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于滑动窗口技术的暂态负荷启停事件快速捕捉方法
本专利技术涉及非侵入式负荷检测领域，尤其涉及一种基于滑动窗口技术的暂态负荷启停事件快速捕捉方法。
技术介绍
随着社会生态文明意识的不断提高，人们对于能源消耗的关注也在不断加大，用户对于供电质量需求的不断提升，传统的粗放管理已经不能满足家庭用户对于电能供应智能化、精益化的需求，智能用电成为了必然趋势。用电负荷监测识别是智能用电领域的关键技术，从目前的理论研究、检测结果和应用情况来看，非侵入负荷辨识技术主要存在以下问题：复杂工况下的算法不稳定、电器大类细分不清晰、暂态负荷启停时间判断不准确。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进，提供一种基于滑动窗口技术的暂态负荷启停事件快速捕捉方法，以实现准确识别暂态负荷启停时刻的目的。为此，本专利技术采取以下技术方案。一种基于滑动窗口技术的暂态负荷启停事件快速捕捉方法，其特征在于包括以下步骤：1)获取数据；数据包括：实时电压电流采集数据、实时有功功率数据、有功功率最小变化量、示波器采样频率；2)将获取的数据带入暂态负荷事件快速捕捉模型中进行求解；利用采集的不同负荷投入和切出时的暂态信号，结合暂态负荷事件快速捕捉模型，分析负荷开关引起的系统暂态过程，获取滑动窗口与计算窗口中的均值，并进行计较；当没有负荷切出或投入时，两均值相同；当发生突变时，均值也会不同，根据均值的情况判断是否发生突变，当变化超过设定阈值时，即判定有突变事件发生；当检测到突变事件后，提取此时的电力系统电流波形特征，与特征库进行比对，快速识别负荷类别。本技术方案通过计算相邻时间点或者时间段内负荷特征的变化并将其与设定的阈值相比较，当变化超过阈值时，即判定有事件发生，并根据负荷启停事件快速捕捉模型，分析负荷开关引起的系统暂态过程，结合特征数据库，实现快速负荷事件捕捉及识别过程，实现简单，可快速准确的获取检测结果。该方法的提出能够为暂态负荷识别技术的实现提供准确的识别时刻，具有良好的经济效益和实用价值。作为优选技术手段：在步骤2)中，包括以步骤：201)初始化暂态事件最小变化量和环境噪声；202)计算阈值h；203)读取数据序列；204)初始化采样时刻；205)判断是否k<n-nm-nd？若是，则进入步骤207)；若否，则进入下一步；k是采集的信号数据点数，n是采集的信号点数，nm是平均值计算窗口长度，nd是事件检测窗口样本数据个数；206)读取下一个数据长度，并返回步骤205)；207)计算序列均值；208)计kprocess<k+nm；式中：kprocess是处理事件的次数；209)判断是否kprocess<n+nm+nd；若否，则返回步骤207)；若是，则进入下一步；210)计算和d；别为在k点的正向偏移累加量和负向偏移累加量；式中：d是检测延迟时间；211)判断是否g+>h或g->h；若否，则kprocess＝kprocess+1,并返回步骤209)；若是，则进入下一步；212)kstart＝kprocess-d；式中：kstart是突变发生的时刻；当发生突变事件时，根据kstart点，在波形图的对应位置用标记进行标识，并显示告警信息；213)k＝kprocess+1；并返回到步骤205)。作为优选技术手段：在步骤2)中，暂态负荷事件快速捕捉模型进行变点检测，变点检测的是根据信号中条件密度在发生变化后能够快速的检测到条件密度发生改变的时刻点或者变化点；其通过如下的公式进行表示：d＝inf(k:gk(i1,...,ik)≥h)式中：d为检测延迟时间，h为阀值，g为统计函数，k为检测到的变点的时刻或者点数。突变事件可以为负荷投切，通过kstart可以在波形图中用较为明显的标记进行显示告警；作为优选技术手段：统计函数g为：式中：sk＝xk-μ0-σ，μ0为变点发生前的平均值，通常假定是已知或可估计的，σ为环境噪声，当xk的变化量大于σ时才认为负荷水平有可能发生突变。作为优选技术手段：阀值的计算公式如下：式中：ts为采样间隔，nmax为最大允许延迟时间，Δch为采样数据最小变化量，α1，α2为修正系数。作为优选技术手段：考虑到电力系统负荷水平可能增加也可能有减少，暂态负荷事件快速捕捉模型采用双边CUSUM算法，其具体公式如下：式中：分别为正向偏移累加量和负向偏移累加量，μ0为变点的平均值，可以通过序列过程信息估计以及假定；模型假定电力系统中未发生变化时序列的均值为μ0，双边CUSUM算法为：1)当信号中没有发生变化，和接近于0，μ0＝0，gk＝0；2)当负荷投入或切出，序列发生变化，如果为正向偏移，偏移后的均值上升为μ1＞μ0+σ，不断增大；若为负向，偏移后的μ变为μ1＜μ0-σ，不断增大；3)向后移动d＝d+1，否则d＝0，当d＞h，信号突变事件被检测到，信号中突变事件发生时刻估计为τ＝k-d；同理，当向后移动d＝d+1，否则d＝0，当d＞h，信号突变事件被检测到，信号中突变事件发生时刻估计为τ＝k-d。有益效果：本技术方案通过计算相邻时间点或者时间段内负荷特征的变化并将其与设定的阈值相比较，当变化超过阈值时，即判定有事件发生，并根据负荷启停事件快速捕捉模型，分析负荷开关引起的系统暂态过程，结合特征数据库，实现快速负荷事件捕捉及识别过程，实现简单，可快速准确的获取检测结果。该方法的提出能够为暂态负荷识别技术的实现提供准确的识别时刻，具有良好的经济效益和实用价值。附图说明图1是本专利技术的流程图。具体实施方式以下结合说明书附图对本专利技术的技术方案做进一步的详细说明。本专利技术包括步骤：S1:获取数据；数据包括：实时电压电流采集数据、实时有功功率数据、有功功率最小变化量、示波器采样频率；S2:将获取的数据带入暂态负荷事件快速捕捉模型中进行求解；利用采集的不同负荷投入和切出时的暂态信号，结合暂态负荷事件快速捕捉模型，分析负荷开关引起的系统暂态过程，获取滑动窗口与计算窗口中的均值，并进行计较；当没有负荷切出或投入时，两均值相同；当发生突变时，均值也会不同，根据均值的情况判断是否发生突变，当变化超过设定阈值时，即判定有突变事件发生；当检测到突变事件后，提取此时的电力系统电流波形特征，与特征库进行比对，快速识别负荷类别。S2的具体步骤，如图1所示：S201:初始化暂态事件最小变化量和环境噪声；S202:计算阈值h；S203:读取数据序列；S204:初始化采样时刻；S205:判断是否k<n-nm-nd？若是，则进入步骤207)；若否，则进入下一步；k是采集的信号数据点数，n是采集的信号点数，nm是平均值计算窗口本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于滑动窗口技术的暂态负荷启停事件快速捕捉方法，其特征在于包括以下步骤：/n1)获取数据；数据包括：实时电压电流采集数据、实时有功功率数据、有功功率最小变化量、示波器采样频率；/n2)将获取的数据带入暂态负荷事件快速捕捉模型中进行求解；/n利用采集的不同负荷投入和切出时的暂态信号，结合暂态负荷事件快速捕捉模型，分析负荷开关引起的系统暂态过程，获取滑动窗口与计算窗口中的均值，并进行计较；当没有负荷切出或投入时，两均值相同；当发生突变时，均值也会不同，根据均值的情况判断是否发生突变，当变化超过设定阈值时，即判定有突变事件发生；当检测到突变事件后，提取此时的电力系统电流波形特征，与特征库进行比对，快速识别负荷类别。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于滑动窗口技术的暂态负荷启停事件快速捕捉方法，其特征在于包括以下步骤：
1)获取数据；数据包括：实时电压电流采集数据、实时有功功率数据、有功功率最小变化量、示波器采样频率；
2)将获取的数据带入暂态负荷事件快速捕捉模型中进行求解；
利用采集的不同负荷投入和切出时的暂态信号，结合暂态负荷事件快速捕捉模型，分析负荷开关引起的系统暂态过程，获取滑动窗口与计算窗口中的均值，并进行计较；当没有负荷切出或投入时，两均值相同；当发生突变时，均值也会不同，根据均值的情况判断是否发生突变，当变化超过设定阈值时，即判定有突变事件发生；当检测到突变事件后，提取此时的电力系统电流波形特征，与特征库进行比对，快速识别负荷类别。


2.根据权利要求1所述的一种基于滑动窗口技术的暂态负荷启停事件快速捕捉方法，其特征在于：在步骤2)中，包括以步骤：
201)初始化暂态事件最小变化量和环境噪声；
202)计算阈值h；
203)读取数据序列；
204)初始化采样时刻；
205)判断是否k<n-nm-nd？若是，则进入步骤207)；若否，则进入下一步；式中：k是采集的信号数据点数，n是采集的信号点数，nm是平均值计算窗口长度，nd是事件检测窗口样本数据个数；
206)读取下一个数据长度，并返回步骤205)；
207)计算序列均值；
208)计kprocess<k+nm；式中：kprocess是处理事件的次数；
209)判断是否kprocess<n+nm+nd；若否，则返回步骤207)；若是，则进入下一步；
210)计算和d；别为在k点的正向偏移累加量和负向偏移累加量；式中：d是检测延迟时间；
211)判断是否g+>h或g->h；若否，则kprocess＝kprocess+1,并返回步骤209)；若是，则进入下一步；
212)kstart＝kprocess-d；式中：kstart是突变发生的时刻；当发生突变事件时，根据kstart点，在波形图的对应位置用标记进行标识，并显示告警信息；
213)k＝kprocess+1；并返回到步骤205)。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖涛，陆春光，孙钢，李亦龙，王朝亮，蒋群，马立骏，葛岳军，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司营销服务中心，浙江华云信息科技有限公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33