[发明专利]一种基于滑动均值优化的电机类负荷事件提取方法及装置

权利要求书

1.一种基于滑动均值优化的电机类负荷事件提取方法，其特征在于，包括：

获取预先采集的待检测的工商业总表处，设定采样频率的有功序列；

利用设定大小的滑动窗口将所述有功序列划分为多个数据窗，分别计算各数据窗中有功序列的均值；

比较各数据窗与相邻的前一数据窗的有功序列均值大小，若当前数据窗的有功序列均值比前一数据窗的有功序列均值大，则通过累加和算法获得累加序列；

对所述累加序列进行平均斜率差计算，获得累加序列的前向差分；

根据累加序列的前向差分确定电机类负荷的启停信息。

2.根据权利要求1所述的基于滑动均值优化的电机类负荷事件提取方法，其特征在于，还包括：在获取有功序列后，选取固定窗口，将所述固定窗口中的有功序列带入高斯函数进行平滑处理，公式如下：

其中，f_k为平滑处理后的信号，x为有功序列，σ为一个窗口中的方差，μ为有功序列x中以每多个点为窗口的均值。

3.根据权利要求2所述的基于滑动均值优化的电机类负荷事件提取方法，其特征在于：所述利用设定大小的滑动窗口将所述有功序列划分为多个数据窗，分别计算各数据窗中有功序列的均值，公式如下：

其中，K_n为有功序列x中下标为n至n+m-1的数值均值；m为窗口大小。

4.根据权利要求3所述的基于滑动均值优化的电机类负荷事件提取方法，其特征在于：所述比较各数据窗与相邻的前一数据窗的有功序列均值大小，若当前数据窗的有功序列均值比前一数据窗的有功序列均值大，则通过累加和算法获得累加序列Z_n，公式如下：

Z_n＝max(0，Z_n-1+x_n-(K_n-K_n-1))。

5.根据权利要求4所述的基于滑动均值优化的电机类负荷事件提取方法，其特征在于：所述对所述累加序列进行平均斜率差计算，获得累加序列的前向差分，公式如下：

P_d＝P_r-P_r-1

其中：P_r为序列Z下标n至n+m-1的均值，P_d为序列P下标为r的前向差分。

6.根据权利要求5所述的基于滑动均值优化的电机类负荷事件提取方法，其特征在于：所述根据累加序列的前向差分确定电机类负荷的启停信息，包括：

将P_d的值与预先设置的阈值进行比较，超过一定阈值后判定此时有事件发生，得到电机类负荷的启停信息。

7.一种基于滑动均值优化的电机类负荷事件提取装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取预先采集的待检测的工商业总表处，设定采样频率的有功序列；

均值计算单元，用于利用设定大小的滑动窗口将所述有功序列划分为多个数据窗，分别计算各数据窗中有功序列的均值；

判断单元，用于比较各数据窗与相邻的前一数据窗的有功序列均值大小，若当前数据窗的有功序列均值比前一数据窗的有功序列均值大，则通过累加和算法获得累加序列；

平均斜率差计算单元，用于对所述累加序列进行平均斜率差计算，获得累加序列的前向差分；

启停信息获取单元，用于根据累加序列的前向差分确定电机类负荷的启停信息。

8.根据权利要求7所述的基于滑动均值优化的电机类负荷事件提取装置，其特征在于，还包括：平滑处理单元，用于在获取有功序列后，选取固定窗口，将所述固定窗口中的有功序列带入高斯函数进行平滑处理；公式如下：

其中，f_k为平滑处理后的信号，x为有功序列，σ为一个窗口中的方差，μ为有功序列x中以每多个点为窗口的均值。