[发明专利]非侵入式电动自行车充电负荷检测与识别方法

说明书

本发明公开了非侵入式电动自行车充电负荷检测与识别方法，包括获取电动自行车及与其并联的其他电器的充电负荷数据，提取所获取数据的电流电压特征；对电流电压特征数据进行时域仿真，得到初步充电电压、电流波形图；分析波形图，判断数据是否存在错误，查找并剔除错误数据，对数据进行预处理，得到提剔除错误数据的波形图；对波形图，分别进行宏观分析和微观分析；利用傅里叶变换方法对预处理后的数据进行频域分析，提取谐波特征；对谐波特征进行分类识别，用训练集和测试集分别进行训练与测试。本发明通过提取电动自行车和其他电器的电流电压并对其特征进行分类，可通过识别不同负荷特征以区分不同电器进行识别控制。

技术领域

本发明属于负荷检测和数据识别技术领域，具体涉及非侵入式电动自行车充电负荷检测与识别方法。

背景技术

随着电动自行车行业的快速发展，电动自行车的充电行为得到了重点研究。通过电动自行车与其他负荷作比较，观察各自负荷特征，研究识别方法，可达到通过负荷特征值确定负荷类型的目的。

对于电动自行车充电负荷的建模，国内外主要采用蒙特卡洛模拟方法，根据电动自行车的充电时有关的负荷特征来反映某一电动自行车或者某个充电站相关充电负荷状况。

现有技术中通常采用GPS来建立车辆出行特征集，通过对车辆出行的数据以及不同的充电场景建立来实现电动自行车充电负荷的预测。根据电池的充电功率数学模型、充电时长分布、充电起始时刻分布等，结合蒙特卡洛方法对不同电动汽车充电负荷进行预测。或者采用logistic分析方法验证电动自行车的影响因素大致符合参数结果，建立出行里程和时间的二次曲线模型，实际样本出行曲线服从logistic模型。但是这些现有的技术仍有许多缺陷，如：当特征空间很大时，逻辑回归性能不是很好；容易欠拟合，一般准确度不太高；不能很好地处理大量多类特征或变量；对于非线性特征，需要进行转换等。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供非侵入式电动自行车充电负荷检测与识别方法，通过提取电动自行车和其他电器的电流电压，对负荷特征进行分类，识别不同负荷特征以区分不同电器进行识别控制。

为实现上述技术目的，本发明采取的技术方案为：

非侵入式电动自行车充电负荷检测与识别方法，包括：

步骤1：获取电动自行车及与其并联的其他电器的充电负荷数据，提取所获取数据的电流电压特征；

步骤2：对步骤1的电流电压特征数据进行时域仿真，得到充电电压波形图和电流波形图；

步骤3：分析步骤2的波形图，判断数据是否存在错误，查找并剔除错误数据，对数据进行预处理，得到提剔除错误数据的波形图；

步骤4：对步骤3得到的波形图，分别进行充电过程的宏观分析，与一秒钟内的波形微观分析；

步骤5：利用傅里叶变换方法对步骤3预处理后的数据进行频域分析，提取谐波特征；

步骤6：对谐波特征进行分类识别，用训练集和测试集分别进行训练与测试。

为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

上述的步骤3所述对数据进行预处理，包括：

采取区间限幅的方法，将大于阈值的数据进行剔除，同时采取充电前和充电中两种状态的电流电压波形，对多种负荷特征进行识别。

上述的步骤4所述宏观分析，包括：

对交流电压特征数据和电流特征数据分别进行分析，其中，对电流特征数据进行分析时，假设电动自行车的电流相位与其他用电器的电流相位相等，只对电流的大小进行波形分析。