[发明专利]一种基于平均负荷和总需量畸变率的非入户负荷识别方法

权利要求书

1.一种基于平均负载和总需量畸变率的非侵入式负荷识别方法，其特征在于：包括下述步骤：

S0：设置标志位Flag＝0；

S1：对居民家庭用电入户端的电压和电流波形进行M个整周期的数据采集；

S2：对采集到的电流数据进行滤波处理；

S3：计算每个周期平均电导G、平均电纳B、平均导纳模值|Y|和总需量畸变率TDD；

S4：计算相邻两个周期平均电导G、平均电纳B、平均导纳模值|Y|和总需量畸变率TDD的差值序列ΔG、ΔB、Δ|Y|和ΔTDD；

S5：判断标志位Flag是否为0，如果Flag＝0，则进行S6；如果Flag≠0，则进行S7；

S6：根据平均电导G、平均电纳B和平均导纳模值|Y|的差值序列ΔG、ΔB和Δ|Y|进行阈值判断，如果上述任何一个特征量差值超过各自相对应的上限阈值，则判定有负荷投切事件发生并记录投切时间t₁，然后进行S7；如果三个特征量差值均未超过各自相对应的上限阈值，则判定未发生负荷投切事件并返回S1；

S7：对投切发生后的平均电导G、平均电纳B、平均导纳模值|Y|和总需量畸变率TDD的差值序列ΔG、ΔB、Δ|Y|和ΔTDD进行阈值判断，如果上述四个特征量的连续D个差值都不超过各自相应的下限阈值，则判定投切负荷进入稳态，并记录进入稳态时间t₂，然后提取进入稳态后第一个周期的平均电导G、平均电纳B和平均导纳模值|Y|作为负荷投切后稳态的特征值，然后进行S8；如果任何一个特征量差值超过各自相对应的下限阈值，则判定投切负荷未进入稳态，令标志位Flag＝1并返回S1；

S8：采用遗传算法对S6中得到新投入或切除负荷特征值稳态特征量与离线特征库中的特征量进行计算、实现对新投切负荷的负荷识别，返回S0。

2.根据权利要求1所述的基于平均负载和总需量畸变率的非入户负荷识别方法，其特征在于S4中平均电导G、平均电纳B、平均导纳模值|Y|和总需量畸变率TDD的计算为：

式中P为有功功率，Q为无功功率，S为基波视在功率，I₀为居民家庭用电额定电流需量。

3.根据权利要求1所述的基于平均负载和总需量畸变率的非入户负荷识别方法，其特征在于S5中判断是否有负荷投切事件发生的平均电导G、平均电纳B和平均导纳模值|Y|差值序列的阈值ΔG、ΔB和Δ|Y|分别为离线特征库中平均电导G、平均电纳B和平均导纳模值|Y|最小值的10％。

4.根据权利要求1所述的基于平均负载和总需量畸变率的非入户负荷识别方法，其特征在于S7中判断是否进入稳态的平均电导G、平均电纳B、平均导纳模值|Y|和总需量畸变率TDD的差值阈值ΔG、ΔB、Δ|Y|和ATDD分别为离线特征库中平均电导G、平均电纳B、平均导纳模值|Y|和总需量畸变率TDD最小值的1％、1％、1％和2％。

5.根据权利要求1所述的基于平均负载和总需量畸变率的非入户负荷识别方法，其特征在于S8中遗传算法的参数包括种群大小s、交叉率Pn、变异率Mr、适应度函数F，适应度函数F表达式为：

F_min＝(H_G-Z_G*X)+(H_B-Z_B*X)+(H_|Y|-Z_|Y|*X) (2)

式中，H_G为稳态平均电导G值，H_B为稳态平均电纳B值，H_|Y|为稳态平均导纳模值|Y|，Z_G＝[Z_G1，Z_G2...Z_Gm]为单电器平均电导G特征库，Z_B＝[Z_B1，Z_B2...Z_Bm]为单电器平均电纳B特征库，Z_|Y|＝[Z_|Y|1，Z_|Y|2...Z_|Y|m]为单电器平均导纳模值|Y|特征库，m为用户负荷数量，X＝[x₁，x₂...x_m]^T，r_j＝0表示电器关闭状态，和x_j＝1表示电器的开启状态，j＝1，2...m。