[发明专利]一种基于滑动窗残差模型的负荷投切动作监测方法

说明书

本发明公开一种基于滑动窗自回归残差模型的非侵入式负荷投切动作监测方法。通过NILM设备如智能电表获取总线电流，对电流进行小波滤波去噪处理。获取电流周期最大值序列，使用AR回归模型获取下一个电流最大值残差，根据残差与阈值的大小关系来判断负荷状态，该方法使用双阈值U和L来对负荷投切的相应事件进行划分。本发明方法对负荷投切动作的监测范围扩大，能够对较小功率的负荷投切动作进行检测，避免了因功率变化导致对小功率负荷的投切动作漏检；另外不需要获取非侵入式测量设备的其他电力参量，只需要总线电流参数，这样简化了对非侵入式的性能要求；负荷的种类划分也能简化整个NILM的识别算法复杂程度。

技术领域

本发明涉及信号处理领域，具体涉及一种基于滑动窗残差模型的负荷投切动作监测方法。

背景技术

智能微网是智能电网中一个重要发展环节，对用户用电数据的分析并做出灵活用电调度有利于节约用电和构建智能微网。实现家庭用户的电力监测可以在电力供给的入口安装非侵入式设备如智能电表等电力监控设备，这种非侵入式负荷监测(non-intrusiveload monitoring,NILM)方式是20世纪80年代由Hart提出。NILM本质是一个分类问题，对负荷的在线识别分类可以得知负荷运行的详细情况，进一步可以得知用户在该段时间内使用的各个电器电能消耗。负荷的识别分解是智能家居和智能微网等基础性工作，通过对家用负荷的识别进而获取用户用电规律等用电信息可为电网公司和用户等多方带来效益。

最早研究人员从负荷运行的稳态特性出发对负荷进行在线分解，随着研究的深入，近些年来负荷的暂态投切动作过程中的暂态信息引起了众多研究人员的关注。在NILM研究中，负荷的投切动作监测是后续负荷在线分解的基础环节。

专利号为CN106680637A的发明公开了一种基于有功功率的家用负荷投切方法，该发明根据有功功率是否到达稳态来判断负荷是否发生了投切动作，虽然能够对功率较大的负荷进行投切监测，但是对于功率较小的负荷投切，识别效果不佳。

专利号为CN102466771A的发明公开了一种基于电压的暂态事件监测方法，其根据电压的变化与阈值的关系来判断负荷的投切状态。实际上在MILM设备测量的是电路总线的电压电流数值，动作投切的瞬间并不能有效监测到电压的变化，该方法在NILM设备中实用性能有限。

专利号为CN103105556A的发明公开了一种通过双边CUSUM实现暂态事件监测的方法。由于该方法是根据有功功率的变化来判断负荷的投切动作，通过CUSUM的累积量与阈值相比较，判断负荷的投切状态。同样不可避免对小功率负荷的投切动作的漏检问题。

发明内容

本发明的目的在于针对现有暂态事件检测算法中对小功率负荷投切动作易漏检的问题，提出一种基于滑动窗自回归残差模型的非侵入式负荷投切动作监测方法。通过NILM设备如智能电表获取总线电流，对电流进行小波滤波去噪处理。获取电流周期最大值序列，使用AR回归模型获取下一个电流最大值残差，根据残差与阈值的大小关系来判断负荷状态，该方法使用双阈值U和L来对负荷投切的相应事件进行划分。

本发明的技术方案:一种基于滑动窗残差模型的负荷投切动作监测方法，包括如下步骤：

1)、时间序列周期最大值提取：提取电流信号的周期最大值，获取电流波形的包络信号，得到时间序列X(t₁),X(t₂),X(t₃),…,X(t_n),X(t_n+1),…

2)、滑动窗零均值化：设X(t_n)为t＝n时的电流观测值，对检测滑动窗W1{X(t_n),X(t_n+1),…,X(t_n+N-1)}(N表示滑动窗的长度)进行零均值化：