[发明专利]一种负荷检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种负荷检测方法，所述方法包括：按照预设时间周期对获取的负荷的总入口处的总线上的电压信号和电流信号进行加窗处理，并确定每个窗口对应的功率信号；根据所述每个窗口对应的功率信号的持续时间特征确定每个窗口的候选负荷集；根据所述每个窗口的功率信号和对应的每个候选负荷的功率信号确定确定每个窗口对应的每个候选负荷的特征信息；根据所述特征信息和每个候选负荷对应的特征权重组确定每个窗口的负荷。本发明采用离线的方式采集数据，使数据更加准确，能够得到更加完整的波形；将开关事件检测和负荷识别放在一起，利用不同的负荷的特征权重和特征信息确定窗口的负荷，提高了负载事件监测的准确度和负荷的识别分类的准确度。

技术领域

本发明涉及负荷监测技术领域，并且更具体地，涉及一种负荷检测方法及系统。

背景技术

为了保证电力的能耗需求能够得到充分满足和住宅及商业建筑能够正常运行的基础之上，我们应该采取有效的措施合理地节约电力，提高电力的利用效率，那么负荷的监控和测量就变得尤为重要。

在对负荷进行监控和测量的同时，为了减少投资和时间上的大量消耗，我们从住宅和商业建筑的总线获取电流和电压的信息，对其进行分析和处理，得到电压、电流的信号。然后，从信号中提取对应的特征，利用相应的算法，将不同的负荷分解出来，得到各个负荷的用电信息。由于各个负荷的功能繁多、原理复杂，有时单纯的电压、电流的信息难以对多状态持续变化的负荷进行有效地分类。

目前负荷监测的方法主要是利用总线上的电流、电压信息进行分析处理，单纯的从电信号方面，实时地进行监测。其方法类型主要分为两类，一种是基于负荷稳态特征的分析方法，一种是基于负荷暂态特征的分析方法。基于负荷稳态特征的分析方法主要是对负荷的典型电流、电压进行采样、叠加，实现负荷稳态波形的仿真。基于负荷暂态的分析方法主要是对暂态的电流、电压进行采样，提取特征值，比如波形系数、峰峰值等，然后进行分类。分类方法主要有C4.5决策树算法、谱聚类算法等，C4.5决策树算法是由决策节点、分支和叶节点组成，决策节点表示样本，分支表示某个决策节点的不同取值，叶节点表示可能的分类结果。其过程是使用训练集对其进行训练，得到模型，然后从根节点开始决策，沿着分支，到达叶节点，得到可能的分类标签。谱聚类算法首先要准备数据，生成图的邻接矩阵，然后归一化普拉斯矩阵，生成特征值和特征向量，进行聚类，最后根据划分准则进行分类。虽然这些方法都能够在一定程度上实现负荷识别，但是还存在一些缺陷，主要表现在以下几点：一般的监控、检测、识别的方法，其开关事件和负荷识别两部分是分开判别的，存在开关事件误检或者未检测以及信号干扰的状况，从而对后面的识别造成影响；单纯从电流、电压的变化去进行检测和识别，很多负荷容易混淆；以及对负荷进行实时的监测，得到的信息量有限，对开关事件的检测和负荷识别都造成了一定的阻碍。

发明内容

本发明提供了一种负荷检测方法及系统，以解决如何对负荷进行检测的问题。

为了解决上述问题，根据本发明的一个方面，提供了一种负荷检测方法，所述方法包括：

按照预设时间周期对获取的负荷的总入口处的总线上的电压信号和电流信号进行加窗处理，并确定每个窗口对应的功率信号；

根据所述每个窗口对应的功率信号的持续时间特征确定每个窗口的候选负荷集，每个候选负荷集包括至少一个候选负荷；

根据所述每个窗口的功率信号和对应的每个候选负荷的功率信号确定每个窗口对应的每个候选负荷的特征信息；

根据所述特征信息和每个候选负荷对应的特征权重组确定每个窗口的负荷。

优选地，其中所述方法还包括：

对获取的负荷的总入口处的总线上的电压信号和电流信号进行滤波处理，并将经过滤波处理的电压信号和电流信号转换为电压数字信号和电流数字信号。

优选地，其中利用型号为AD1256的24位的模数转换器对获取的负荷的总入口处的总线上的电压信号和电流信号进行滤波处理。