[发明专利]免训练的非侵入式变频空调负荷监测方法在审
申请号: | 202111674505.2 | 申请日: | 2021-12-31 |
公开(公告)号: | CN114441850A | 公开(公告)日: | 2022-05-06 |
发明(设计)人: | 刘博;栾文鹏;韦尊 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
主分类号: | G01R22/06 | 分类号: | G01R22/06;G01R31/00 |
代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人: | 李丽萍 |
地址: | 300072*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 训练 侵入 变频空调 负荷 监测 方法 | ||
1.一种免训练的非侵入式变频空调负荷监测方法,该方法中,根据变频空调功率波形将变频空调的负荷事件分为缓坡型负荷事件、阶跃型负荷事件和尖峰型负荷事件,其特征在于,该方法包括以下步骤:
步骤一、自适应负荷事件检测:
利用差量法检测并标记阶跃型负荷事件和尖峰型负荷事件,将所得检测结果逐一记录在负荷事件列表E中;其中,每条负荷事件记录e包括负荷事件暂态过程开始时刻ts、停止时刻td、有功增量ΔP、无功增量ΔQ和有功功率变化速率K,计算方式如式(1)、式(2)和式(3)所示:
ΔP=P(td)-P(ts) (1)
ΔQ=Q(td)-Q(ts) (2)
式(1)至式(3)中,P(td)、P(ts)、Q(td)、Q(ts)分别为暂态过程开始时刻以及停止时刻点的负荷有功和无功总功率值;
根据负荷事件检测结果,将差量法在总功率时间序列中检测到的负荷事件功率时间序列之外剩余的功率时间序列拆分、切割形成多个时间片段;
再对每一段拆分出来的时间片段,分别进行曲线分段线性化处理,进一步生成多个时间序列子段;
步骤二、备选变频空调负荷事件预处理:
对于负荷事件列表E中任意两个缓坡型负荷事件ei和ej,其中,i和j为负荷事件在负荷事件列表E中的索引,若缓坡型负荷事件ei和缓坡型负荷事件ej发生时间间隔Δt小于阈值Δt0,且有功功率增长方向一致,则认为这两个缓坡型负荷事件属于连贯变化过程,并进行如下处理:
1)若所述的两个缓坡型负荷事件之间没有其他负荷事件,则直接进行串联合并为一个负荷事件;
2)若所述的两个缓坡型负荷事件之间存在有阶跃型负荷事件或是尖峰型负荷事件,则将该阶跃型负荷事件或是尖峰型负荷事件从总负荷功率曲线中移除,然后,将所述的两个缓坡型负荷事件重组为一个负荷事件;
上述的1)或2)对负荷事件列表E中的缓坡型负荷事件逐一迭代进行,每次操作后,对负荷事件列表E中相关记录进行调整和更新;
阈值Δt0需根据待串联或重组的两个缓坡型负荷事件持续时长进行自适应调整,利用式(4)计算确定:
Δt0=max{5,0.2×(tdj-tsj+tdi-tsi)} (4)
式(4)中,tsi和tdi分别表示缓坡型负荷事件ei的开始和停止时刻,tsj和tdj分别表示缓坡型负荷事件ej的开始和停止时刻;
步骤三、基于负荷事件匹配的变频空调识别,包括:
步骤3-1)根据负荷有功功率特征参数进行平衡区域检测,所述平衡区域是指包含若干个电器完整工作循环负荷运行时段,该时段前后的负荷工作状态是相同的,该时段内任意时刻的有功总功率不小于该时段初始时刻的有功总功率;
步骤3-2)变频空调启动过程负荷事件识别:对于负荷事件列表E中的全部缓坡型负荷事件,找到满足以下两个条件的变频空调的启动负荷事件:条件一:暂态过程持续时间大于阈值t0;条件二:事件有功功率增量大于阈值ΔPth1;
步骤3-3)变频空调负荷事件备选集合生成:将满足以下任意条件之一的负荷事件从负荷事件列表E中剔除,条件一:非缓坡型正向事件,即ΔP>0;条件二:ΔP绝对值小于ΔPth2的非缓坡型负向事件,即ΔP<0,从而形成变频空调负荷事件备选列表E1;
步骤3-4)变频空调负荷事件序列生成:对于列表E1中处于某一平衡区域内相邻两个变频空调启动事件之间的事件,生成满足环和约束(ZLSC)和功率非负约束的全部候选负荷事件序列;对于所有候选序列,按照式(5)寻找零环和误差最小的负荷事件序列,作为最终匹配结果,该序列中全部事件被标记被变频空调;
式(5)中,εp为有功功率权重,εq为无功功率权重,N为表示候选负荷事件序列中的事件个数。
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