【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统，具体涉及一种用户负荷识别方法、融合终端、装置、设备及介质。
技术介绍
1、构建新型电力系统、促进能源清洁低碳转型要求数字技术与实体电网深度融合，需要建成覆盖用电环节采、传、存、用全环节的物联感知体系。有效的需求侧管理不仅能够帮助电网侧增强电网的运行效率，而且能够缓解能源压力、提高能源利用效率。随着需求侧管理工作的推进，负荷识别是实现需求侧智能管理的重要因素。通过负荷监测能够了解用户中各类负荷的实际能耗水平，实现能效数据的科学收集和管理。传统负荷识别方法采取侵入式方法，硬件成本较高，在安装、维护和管理方面较为复杂，用户接受度较低。
2、为实现用户侧负荷识别，非侵入式负荷识别技术成为主流，该方法通过采集电力入口处的电信号，分析用户中各负荷的种类，实现负荷识别，从而降低设备经济成本、降低安装维护难度。然而，现有的非侵入式负荷识别技术在用户负荷识别方面仍面临诸多挑战。例如，在负荷辨识过程中，将用户综合用电数据分解为独立的负荷，需要采用复杂的优化算法，导致负荷辨识不够高效。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种用户负荷识别方法、融合终端、装置、设备及介质，以解决现有技术中的传统优化算法较为复杂，导致负荷辨识不够高效的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、本专利技术第一方面，提供了一种用户负荷识别方法，包括如下步骤：
4、获取预先构建的用户负荷特征库；其中，所述用户负荷特征库基于稀疏编码
5、获取用户综合用电数据；采用基于整数规划的负荷辨识方法，基于所述用户负荷特征库，将用户综合用电数据的分解问题转换为整数规划问题；
6、求解所述整数规划问题，辨识得到用户综合用电数据包含的独立负荷。
7、进一步的，所述用户负荷特征库基于稀疏编码进行表征，包括：
8、设某一用户负荷特征库为：其中，为用户负荷特征库中第i个负荷的特征，特征维度为n×1，用户负荷特征库中共有m种负荷；
9、设用于表征用户负荷特征库的过完备字典为包含p组基向量，且p>>n；
10、则基于稀疏编码的用户负荷特征库表示为：l≈dx；其中，是用户负荷特征库l的稀疏矩阵。
11、进一步的，采用基于整数规划的负荷辨识方法，基于所述用户负荷特征库，将用户综合用电数据的分解问题转换为整数规划问题，包括：
12、构建第一问题模型：
13、
14、s.t.θi＝0或1
15、其中，为用户负荷特征库l在字典d下的稀疏表示；θ＝[θ1,θ2,...θm]t为多项式系数，用来表征每种负荷运行状态；xy为y在字典d下的稀疏表示，y＝dxy，为用户综合用电数据的综合负荷特征，与用户负荷特征库中单独负荷特征li具有相同特性；
16、将所述第一问题模型表示为第二问题模型：
17、minθtxtxθ-2xytxθ+xytxy
18、s.t.θi＝0或1
19、其中，θi＝0表示第i种负荷不是当前用户综合用电数据的组成部分；θi＝1表示第i种负荷是当前用户综合用电数据的组成部分。
20、进一步的，求解所述整数规划问题，辨识得到用户综合用电数据包含的独立负荷，包括：
21、令q＝xtx，c＝-2xytx；由于θi＝0/1，则可知θi＝θi2；
22、令q＝q+diag(c)，则第二问题模型进一步表示为第三问题模型：
23、minθtqθ
24、s.t.θi＝0或1
25、基于第三问题模型，利用蒙特卡洛算法求解得到多项式系数θ。
26、进一步的，辨识得到用户综合用电数据包含的独立负荷的步骤之后，还包括用户负荷特征库更新的步骤，具体如下：
27、判断当前过完备字典对于新增单一负荷特征的稀疏表示是否满足误差阈值；仅当稀疏表示误差大于误差阈值时更新当前过完备字典；
28、更新当前过完备字典时，以新增单一负荷特征为有效样本，观察新增单一负荷在当前过完备字典下的稀疏矩阵中各元素值，仅当元素不为零时，利用k-svd更新过完备字典的对应原子，迭代计算直至达到最大迭代次数或满足误差阈值；若以新增单一负荷特征为有效样本更新字典无法满足误差阈值，则利用所有负荷特征对过完备字典进行更新。
29、进一步的，辨识得到用户综合用电数据包含的独立负荷的步骤之后，还包括用户负荷特征库更新的步骤，具体如下：
30、输入：当前用户负荷特征库当前用户负荷特征库的稀疏字典用户负荷特征库l在字典d下的稀疏表示x，新增负荷特征lm+1，误差阈值ε，迭代最大次数j；
31、初始化：d0＝d，l＝[l,lm+1]，
32、步骤1：利用正交匹配跟踪算法求解即稀疏字典d下新增负荷特征lm+1的稀疏表示矩阵
33、步骤2：计算若则字典d无需更新，进入步骤7；若执行步骤3；
34、步骤3：更新字典d
35、a)初始化：i＝1；
36、b)若进入步骤c；若利用k-svd方法更新字典dj的第i个原子di及xj；
37、c)若i<p，i＝i+1，返回步骤b；若i≥p，令dj+1＝dj，输出字典dj+1；
38、步骤4：利用正交匹配跟踪算法求解l＝dj+1xj+1，输出xj+1；
39、步骤5：若||l-dj+1xj+1||>ε且j+1≤j，j＝j+1，返回步骤3；若||l-dj+1xj+1||≤ε且j+1≤j，输出dj+1，完成快速在线字典更新，进入步骤7；若||l-dj+1xj+1‖>ε且j+1>j，进入步骤6；
40、步骤6：利用k-svd更新字典dj+1的所有原子及xj+1，直至达到最大迭代次数2j或满足误差阈值ε；
41、步骤7：结束。
42、本专利技术第二方面，提供了一种用户负荷识别融合终端，包括：
43、通信模块，用于通过插接方式通信连接低压配电网的多类型传感器；
44、核心处理模块，用于通过通信模块获取低压配电网的多类型传感器的数据，并依据多类型传感器的数据，采用如上述的用户负荷识别方法进行用户负荷识别；其中，多类型传感器的数据为用户综合用电数据。
45、本专利技术第三方面，提供了一种用户负荷识别装置，包括：
46、特征库获取模块，用于获取预先构建的用户负荷特征库；其中，所述用户负荷特征库基于稀疏编码进行表征；
47、问题转换模块，用于获取用户综合用电数据；采用基于整数规划的负荷辨识方法，基于所述用户负荷特征库，将用户综合用电数据的分解问题转换为整数规划问题；
48、求解模块，用于求解所述整数规划问题，辨识得到用户综合用电数据包含的独立负荷。
49、本专利技术第四方面，提供了一种电子设备，包括处本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用户负荷识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的用户负荷识别方法，其特征在于，所述用户负荷特征库基于稀疏编码进行表征，包括：
3.根据权利要求2所述的用户负荷识别方法，其特征在于，采用基于整数规划的负荷辨识方法，基于所述用户负荷特征库，将用户综合用电数据的分解问题转换为整数规划问题，包括：
4.根据权利要求3所述的用户负荷识别方法，其特征在于，求解所述整数规划问题，辨识得到用户综合用电数据包含的独立负荷，包括：
5.根据权利要求2所述的用户负荷识别方法，其特征在于，辨识得到用户综合用电数据包含的独立负荷的步骤之后，还包括用户负荷特征库更新的步骤，具体如下：
6.根据权利要求2所述的用户负荷识别方法，其特征在于，辨识得到用户综合用电数据包含的独立负荷的步骤之后，还包括用户负荷特征库更新的步骤，具体如下：
7.一种用户负荷识别融合终端，其特征在于，包括：
8.一种用户负荷识别装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1至6中任意一项所述的用户负荷识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种用户负荷识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的用户负荷识别方法，其特征在于，所述用户负荷特征库基于稀疏编码进行表征，包括：
3.根据权利要求2所述的用户负荷识别方法，其特征在于，采用基于整数规划的负荷辨识方法，基于所述用户负荷特征库，将用户综合用电数据的分解问题转换为整数规划问题，包括：
4.根据权利要求3所述的用户负荷识别方法，其特征在于，求解所述整数规划问题，辨识得到用户综合用电数据包含的独立负荷，包括：
5.根据权利要求2所述的用户负荷识别方法，其特征在于，辨识得到用户综合用电数据包含的独立负荷的步骤之后，还包括用户负荷特征库更新的步骤，具...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵永良，牛垣绗，康琦，郭泰龙，王凌飞，张予，白晖峰，霍超，张港红，郑利斌，刘浩，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司，
类型：发明
国别省市：
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