[发明专利]用户电能表相位识别方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种用户电能表相位识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、使用关联度分析模型构建基分类器，度量用电采集系统中变压器、用户电能表之间的电压数据相似度；

S2、利用步骤S1中所构建的基分类器，通过投票方法训练，得到强分类器模型；利用强分类器模型输出用户电能表相位的最终分类结果；

步骤S1包括：

步骤S11、选择台区及其下辖用户，选择指定时间段，以台区变压器关口表及用户电能表的每日多个时间点用电负荷数据作为样本集，形成台区清单，作为模型预测的训练样本数据集；

步骤S12、在所获得的台区清单中，提取对应时间点下用电采集系统中台区变压器及用户电能表的电压数据，按照时间点顺序形成用户电能表与台区变压器的关联关系，构造用户电能表与台区变压器三相电压的一对三数据格式，并进行数据预处理，使数据规整及对齐；

步骤S13、使用关联度分析模型对步骤S12预处理后的数据进行建模，计算用户电能表与台区变压器的三相电压数据相似度；

步骤S14、对步骤S13所计算的三相电压数据相似度，选取最大相似度对应的变压器相位作为单一时间点下用户电能表相位分类结果；

步骤S13使用关联度分析模型进行建模，包括：

步骤S131、对步骤12预处理后的数据，选择对应时间点下的用户电能表电压数据作为母序列，对应的台区变压器电压数据作为子序列；

步骤S132、按照时间点对母序列和子序列进行排序，计算每个时间点下每个子序列与母序列差值的绝对值，获得子序列与母序列的差值绝对值集合；

步骤S133、对获取的差值绝对值集合取最大值及最小值；

步骤S134、设定分辨系数p，利用步骤S133中最大值、最小值结果，计算每个子序列与母序列的关联系数：

式中，表示第k个时间点下，子序列与母序列的关联系数；p为分辨系数，用来控制关联系数区分度，取值为0p1；表示子序列与母序列差值绝对值的最大值；表示子序列与母序列差值绝对值的最小值；表示第k个时间点下，子序列与母序列差值的绝对值；表示台区变压器的相位，枚举值为；

步骤S135、对步骤S134所计算的关联系数进行加权平均，得到每个子序列与母序列的相似度：

式中，表示子序列与母序列的相似度；K表示子序列或母序列的长度。

2.根据权利要求1所述的用户电能表相位识别方法，其特征在于，步骤S14选取的用户电能表相位分类结果为：

式中，表示用户电能表的识别相位；表示A相的子序列与母序列的相似度,表示B相的子序列与母序列的相似度，表示C相的子序列与母序列的相似度。

3.根据权利要求1所述的用户电能表相位识别方法，其特征在于，步骤S2包括：

步骤S21、设定时间范围和台区清单，根据设定的时间范围、台区清单按照步骤S11从用电采集系统采集对应的电压数据，并按步骤S12进行数据预处理；

步骤S22、设定训练集大小为S，从步骤S21预处理后的数据中每个用户放回随机抽样s天作为抽样样本，生成s组训练样本集；

步骤S23、将步骤S22中生成的每个训练样本集按照步骤S1进行模型拟合，每个训练样本集根据关联度分析模型得到一个基分类器，s组训练样本集最终生成s个基分类器；

步骤S24、根据相对多数投票策略，将步骤S23中s个基分类器结合成为强分类器；

步骤S25、基于投票算法生成的强分类器，对给定用户的电能表相位进行分类分析，并输出分类结果。