[发明专利]一种基于二分递推SVD分解的居民电器开关事件检测方法

权利要求书

1.一种基于二分递推SVD分解的居民电器开关事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：数据采集：在电力入户点采集居民家庭的用电信息数据并得出居民家庭的总有功功率数据；

步骤2：利用二分递推SVD分解总有功功率数据：对步骤1中采集到的居民电器开关事件总有功功率数据进行Hankel矩阵变换，再进行二分递推SVD分解，通过计算奇异熵以得到最优分解层数；

步骤3：利用硬阈值滤波函数获得居民电器的开关时刻：利用硬阈值滤波函数对步骤2中获得的最优分解层数下的细节信号进行滤波，实现总有功功率中突变点位置的准确检测，即居民电器的开关时刻；

所述步骤2包括以下分步骤：

步骤21：构造针对总有功功率数据的二维Hankel矩阵；

步骤22：利用二分递推SVD分解二维Hankel矩阵后通过反变换得到近似信号A和细节信号D；

步骤23：重复步骤22将原始总有功功率数据分解为一系列的近似和细节信号；

步骤24：针对步骤23中得到的一系列细节信号计算奇异熵增量；

所述步骤21中的二维Hankel矩阵H为：

式中，[x₁ x₂ x₃ … x_n]为居民电器总有功功率数据对应的一维离散信号，H∈R^2×n-1；

所述步骤22中经二分递推SVD分解后的二维Hankel矩阵H，其描述公式为：

H＝USV^T

式中，二维正交矩阵U＝(u₁，u₂)，U∈R^2×2；V＝(v₁,v₂,…v_n-1)，n-1维正交矩阵V∈R^(n-1)×(n-1)；对角矩阵S＝(diag(λ₁,λ₂),O)，S∈R^2×(n-1)，λ₁λ₂，λ₁和λ₂分别为第一和第二奇异值；

所述步骤24中的奇异熵增量的计算公式为：

式中，λ_p和λ_q分别为对角矩阵上的奇异值，r为阶数。

2.根据权利要求1所述的一种基于二分递推SVD分解的居民电器开关事件检测方法，其特征在于，所述步骤1中的用电信息数据包括居民电器的总电流、电压数据，所述居民家庭的总有功功率数据通过MATLAB得出并将其作为开关事件检测的目标对象。

3.根据权利要求1所述的一种基于二分递推SVD分解的居民电器开关事件检测方法，其特征在于，所述步骤3包括以下分步骤：

步骤31：取最优值：判断若奇异熵增量大于设定值，利用近似信号构造新的Hankel矩阵重复进行分解，直到异熵增量小于设定值，分解层数达到最优；

步骤32：采用硬阈值函数对最优分解层数下的细节信号进行滤波后得到居民电器的开关时刻。

4.根据权利要求3所述的一种基于二分递推SVD分解的居民电器开关事件检测方法，所述步骤32中的硬阈值函数为：

式中，d为硬阈值函数，d_k为变量。