[发明专利]非侵入式负荷监测事件的分类方法及存储介质

权利要求书

1.一种非侵入式负荷监测事件的分类方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取多个预设历史时间段内的电力负荷数据片段，所述预设历史时间段内的电力负荷数据片段包括多个电力负荷数据序列；

对多个电力负荷数据片段进行振荡性检测并滤除得到多个非振荡性的电力负荷数据片段，具体包括如下步骤：

采集电力负荷数据片段的多个电力负荷数据序列；

计算所述多个电力负荷数据序列的差分序列；

计算所述差分序列的最大连续反向个数；

判断每一差分序列的最大连续反向个数是否大于一阈值；若是，则判定该电力负荷数据序列是为振荡事件序列；若否，则判定该电力负荷数据序列是为非振荡事件序列；以及

滤除每一电力负荷数据片段中的振荡事件序列；

以及

对多个非振荡性的电力负荷数据片段进行聚类分析，具体包括如下步骤：

使用动态时间规整方法对多个非振荡性的电力负荷数据片段进行相似度计算；

将相似度小于一预设值的非振荡性的电力负荷数据片段归类为同一用电设备；

其中，相似度dtw计算公式如下：

D(i，j)＝Dist(i，j)+min[D(i-1，j)，D(i，j-1)，D(i-1，j-1)]；

dtw(ES₁，ES₂)＝D(length(ES₁)，length(ES₂))，

其中，Dist(i，j)为两条电力负荷数据序列中第一条序列ES₁的第i个时刻和第二条序列ES₂的第j个时刻的距离，D(i，j)为两条电力负荷数据序列中第一条序列ES₁的前i个时刻和第二条序列ES₂的前j个时刻的最短规整距离，Dist(i，j)、D(i，j)为欧氏距离，length(ES₁)表示序列ES₁所包含的时刻总数，length(ES₂)表示序列ES₂所包含的时刻总数。

2.如权利要求1所述的非侵入式负荷监测事件的分类方法，其特征在于，

所述获取多个预设历史时间段内的电力负荷数据片段的步骤，具体包括如下步骤：

提供一智能电表并接入用户的用电总线，连续地采集电力负荷数据。

3.如权利要求2所述的非侵入式负荷监测事件的分类方法，其特征在于，

在所述连续地采集电力负荷数据存入数据库中的步骤中，

采集频率为5～15Hz，采集的时间段大于等于7天。

4.如权利要求3所述的非侵入式负荷监测事件的分类方法，其特征在于，

在所述提供一智能电表并接入用户的用电总线，连续地采集电力负荷数据的步骤之后，还包括如下步骤：

填充所采集电力负荷数据中的缺失值。

5.如权利要求4所述的非侵入式负荷监测事件的分类方法，其特征在于，

在所述填充所采集电力负荷数据中的缺失值的步骤中，填充方法为将一缺失值所对应下一时刻的数据填充至该缺失值所对应的时刻。

6.如权利要求1所述的非侵入式负荷监测事件的分类方法，其特征在于，

所述电力负荷数据片段包括有功功率片段以及无功功率片段。

7.一种存储介质，该介质上存储有计算机程序，在处理器执行所述计算机程序时可实现权利要求1～6中任一项所述的方法。