一种多类别典型负荷特征分析提取方法技术

一种多类别典型负荷特征分析提取方法，包括如下步骤：采集电能表负荷侧的多维用电数据；利用多维用电数据计算负荷的有功功率；基于有功功率的变化情况监测负载动作事件的发生时刻；以负载动作事件发生时刻为基准，向前和向后分别提取t个周期内的多维用电数据；根据多维用电数据，分析计算获得负荷的稳态特征数据和暂态特征数据；构造时间序列滑窗，提取与稳态特征数据和暂态特征数据联合匹配的负荷的非电气特征数据。本发明专利技术通过对家用负荷的稳态特征、暂态特征和非电气特征的提取，多特征联合匹配，克服了单一特征进行负载检测识别的缺点，在应用过程中表现出识别效率高、误差小的优点。小的优点。小的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种多类别典型负荷特征分析提取方法


[0001]本专利技术涉及智能电网
，具体而言，涉及一种多类别典型负荷特征分析提取方法。

技术介绍

[0002]随着下一代电能表技术的成熟，非介入式用电负荷辨识将成为物联电表的必备功能之一，国内主流电表厂家、用电新技术研究企业开始投入大量人力物力对非介入式负荷辨识技术进行预研究，这些研究依赖电器负荷数据样本库，从而形成了一个对居民负荷数据采集装置需求的客观外部市场。
[0003]在侵入式家用负荷识别技术中，负荷的特征是该技术分析的基础。一般的，家用负荷的特征分为稳态与暂态两类。其中，前者为设备稳定运行状态时可提取的特征量，后者是在设备投切操作时表现出的特征信息，缺少针对非电气特征的提取，而且，现有的稳态和暂态特征在应用过程中表现出识别效率低下，误差较大，扩展性差等问题。现有技术中，常常以单一的负荷特征作为负载检测识别的主要依据，这使得负载检测准确度和可行度都比较低，无法作为智能电网的数据支撑。
[0004]综上，需要全方位的提取负荷特征，将多类型的负荷特征进行有效匹配，实现对负载的准确检测与识别。

技术实现思路

[0005]为解决现有技术中存在的不足，本专利技术的目的在于，提供一种多类别典型负荷特征分析提取方法，通过对负荷的稳态特征、暂态特征和非电气特征的提取，实现多类型的负荷特征的联合匹配，克服了仅仅使用单一负荷特征进行负载检测识别的缺点。
[0006]本专利技术采用如下的技术方案。
[0007]一种多类别典型负荷特征分析提取方法包括：
[0008]步骤1，采集电能表负荷侧的多维用电数据；
[0009]步骤2，利用多维用电数据计算负荷的有功功率；基于有功功率的变化情况监测负载动作事件的发生时刻；
[0010]步骤3，以负载动作事件发生时刻为基准，向前和向后分别提取t个周期内的多维用电数据；
[0011]步骤4，根据多维用电数据，分析计算获得负荷的稳态特征数据和暂态特征数据；
[0012]步骤5，构造时间序列滑窗，提取与稳态特征数据和暂态特征数据联合匹配的负荷的非电气特征数据。
[0013]优选地，步骤1中，多维用电数据包括：稳态有功功率、稳态无功功率、稳态谐波电流和暂态电流。
[0014]优选地，步骤2包括：
[0015]步骤2.1，采用傅里叶分解计算有功功率P，满足如下关系式：
[0016][0017]式中，U
k
为电压有效值，I
k
为电流有效值，k为谐波次数，且k＝0,1,2...；φ
k
为各谐波次数对应的功率因数角；
[0018]步骤2.2，监测当前周期下有功功率相对上一周期的变化值ΔP，当变化值ΔP的绝对值大于预设的阈值时，则确定当前周期发生负载动作事件，记录负载动作事件发生时刻。
[0019]优选地，步骤3中，周期的个数t不小于6。
[0020]优选地，步骤4中，稳态特征数据包括：有功功率、无功功率、电流波形特征、V
‑
I轨迹特征、谐波含量及谐波组合排序。
[0021]优选地，采用傅里叶分解计算无功功率Q，满足如下关系式：
[0022][0023]式中，U
k
为电压有效值，I
k
为电流有效值，k为谐波次数，且k＝0,1,2...；φ
k
为各谐波次数对应的功率因数角。
[0024]优选地，电流波形特征包括：均方根I
rms
、幅值I
P
、波峰系数I
cf
和总谐波畸变率THD；
[0025]其中，均方根I
rms
满足如下关系式：
[0026][0027]式中，m为计数下标，N为采样点个数，i
m
为采样点的瞬时电流；
[0028]其中，幅值I
P
满足如下关系式：
[0029]I
P
＝max(i
m
)0≤m≤N
[0030]其中，波峰系数I
cf
满足如下关系式：
[0031][0032]其中，总谐波畸变率THD满足如下关系式：
[0033][0034]式中，k为谐波次数，I
k
为第k次谐波电流，I1为基波电流。
[0035]优选地，V
‑
I轨迹特征包括：曲线交叉点数量、曲线中心线的斜率、曲线闭合面积。
[0036]优选地，基于快速傅里叶变换的谐波分析算法，将谐波成分数据重新设计为多重组合并进行排序，得到谐波组合排序；谐波组合排序包括直流分量、低奇次谐波、中奇次谐波、高奇次谐波、低偶次谐波、中偶次谐波和高偶次谐波。
[0037]优选地，步骤4中，暂态特征数据包括：暂态持续时间、暂态电流阶跃高度与冲击高度、冲击系数。
[0038]其中，暂态持续时间ΔT满足如下关系式：
[0039]ΔT＝T
et
‑
T
st
[0040]其中，暂态电流阶跃高度ΔI
steady
满足如下关系式：
[0041]ΔI
steady
＝I
et
‑
I
st
[0042]其中，冲击高度ΔI
impulse
满足如下关系式：
[0043]ΔI
impulse
＝I
max
‑
I
st
[0044]其中，冲击系数V满足如下关系式：
[0045][0046]式中，T
et
为暂态起始时刻，T
st
为暂态结束时刻，I
et
为暂态起始时刻的电流值，I
st
为暂态结束时刻的电流值，I
max
为暂态阶段中的最大电流值。
[0047]优选地，非电气特征数据包括：负荷间歇运行的时间特性、负荷间歇运行的季节特性、负荷间歇运行的关联特性。
[0048]优选地，步骤5中，提取负荷间歇运行的时间特性，包括：
[0049]步骤5.1，构造单位时间滑窗，每个小窗口内包含n个离散的功率点；
[0050]步骤5.2，监测该滑窗内所有的负载动作事件；其中，负载动作事件包括：负载投入事件和负载切除事件；
[0051]步骤5.3，计算单位时间内负荷间歇运行的次数；
[0052]步骤5.4，计算单位时间内负荷间歇运行的时长；
[0053]步骤5.5，滑动n个离散功率点，形成新的滑动窗，重复步骤5.2。
[0054]进一步，步骤5.3中，单位时间内负荷间歇运行的次数为所述滑窗内负载投入事件和负载切除事件的次数之和除以2。
[0055]进一步，步骤5.4中，单位时间内负荷间歇运行的时长为所有负载切除事件与下一次负载投入事件的时间间隔之和。
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多类别典型负荷特征分析提取方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，采集电能表负荷侧的多维用电数据；步骤2，利用所述多维用电数据计算负荷的有功功率；基于所述有功功率的变化情况监测负载动作事件的发生时刻；步骤3，以负载动作事件发生时刻为基准，向前和向后分别提取t个周期内的多维用电数据；步骤4，根据多维用电数据，分析计算获得负荷的稳态特征数据和暂态特征数据；步骤5，构造时间序列滑窗，提取与稳态特征数据和暂态特征数据联合匹配的负荷的非电气特征数据。2.根据权利要求1所述的一种多类别典型负荷特征分析提取方法，其特征在于，步骤1中，所述多维用电数据包括：稳态有功功率、稳态无功功率、稳态谐波电流和暂态电流。3.根据权利要求2所述的一种多类别典型负荷特征分析提取方法，其特征在于，步骤2包括：步骤2.1，采用傅里叶分解计算有功功率P，满足如下关系式：式中，U
k
为电压有效值，I
k
为电流有效值，k为谐波次数，且k＝0，1，2...；φ
k
为各谐波次数对应的功率因数角；步骤2.2，监测当前周期下有功功率相对上一周期的变化值ΔP，当变化值ΔP的绝对值大于预设的阈值时，则确定当前周期发生负载动作事件，记录负载动作事件发生时刻。4.根据权利要求1所述的一种多类别典型负荷特征分析提取方法，其特征在于，步骤3中，所述周期的个数t不小于6。5.根据权利要求1所述的一种多类别典型负荷特征分析提取方法，其特征在于，步骤4中，所述稳态特征数据包括：有功功率、无功功率、电流波形特征、V
‑
I轨迹特征、谐波含量及谐波组合排序。6.根据权利要求5所述的一种多类别典型负荷特征分析提取方法，其特征在于，采用傅里叶分解计算无功功率Q，满足如下关系式：式中，U
k
为电压有效值，I
k
为电流有效值，k为谐波次数，且k＝0，1，2...；φ
k
为各谐波次数对应的功率因数角。7.根据权利要求5所述的一种多类别典型负荷特征分析提取方法，其特征在于，所述电流波形特征包括：均方根I
rms
、幅值I
P
、波峰系数I
cf
和总谐波畸变率THD；其中，均方根I
rms
满足如下关系式：
式中，m为计数下标，N为采样点个数，i
m
为采样点的瞬时电流；其中，幅值I
P
满足如下关系式：I
P
＝max(i
m
)0≤m≤N其中，波峰系数I
cf
满足如下关系式：其中，总谐波畸变率THD满足如下关系式：式中，k为谐波次数，I
k
为第k次谐波电流，I1为基波电流。8.根据权利要求5所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄奇峰，刘恬畅，左强，杨世海，陈铭明，方凯杰，黄艺璇，程含渺，曹晓冬，陆婋泉，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：