[发明专利]一种应用于煤改电负荷特性的分析预测方法及装置

说明书

本发明具体涉及一种应用于煤改电负荷特性的分析预测方法及装置，属于电网负荷监测技术领域，所要解决的技术问题是部分负荷设备的负荷特征如电压或电压的幅值、波形等会出现一定的相近或相似现象，给识别效果带来负面影响。采用的技术方案为：采用非侵入式负荷监测方法，建立数据库，通过对稳态负荷特征提取，基于频谱特征量贝叶斯分类算法研究微观负荷特征，利用负荷识别算法实现谐波分析及故障分析；并是基于台区高频数据的宏观负荷特征研究负荷分析。本发明还提供了一种应用于煤改电负荷特性的分析预测装置。本发明的方法和装置用于非侵入式负荷监测，可以提高了负荷分析的准确率。

技术领域

本发明属于电网负荷监测技术领域，具体涉及一种应用于煤改电负荷特性的分析预测方法及装置。

背景技术

目前“煤改电”负荷、电动汽车负荷、电能替代后的大型负荷等冲击性间歇性负荷大量应用，电力负荷侧管理变得更为复杂，负荷监测不到位造成的故障隐患和电表尾烧坏等现象频频发生，用电安全压力倍增。随着电网的智能化发展，各种智能电量计量装置的广泛使用，电能计量自动化系统中积累了大量的异构多源的数据，用电负荷分析方向，通过对大量的用电数据进行分析处理，从中获取用户负荷特征曲线，可以发现用户模式，分析用户在用电时间和用电量上的差异，掌握用户的用电模式，了解用户负荷特征及趋势，可以在电网规划运行、资产运维管理、用户和社会服务三大领域发挥重要作用。

负荷监测系统包括侵入式负荷监测系统和非侵入式负荷监测系统。侵入式负荷监测系统中，系统会通过对每一个用电设备加装相应的监测硬件来进行符合监测，这些监测硬件能够实时将电力负荷数据传输到中央集成数据处理器中，但是这种需要加装硬件才能实现的负荷监测方式会提高电力监测的成本；非侵入式负荷监测系统是在电力入口处安装监测设备，基于监测该处的电压、电流等信号，通过算法识别就可以分析得到负荷集群中单个负荷的种类和运行情况。其中监测的电压、电流等信号为负荷特征，而通过算法识别的方法即为负荷识别方法。

当前，非侵入式负荷识别方法是非侵入式负荷监测的核心内容和关键技术。基于负荷特征的负荷识别是广泛应用的方法，通过一定的计算方法将量测数据进行处理，提取负荷特征并将其与负荷特征数据库的样本特征进行对比，根据匹配程度识别出具体的负荷类型和对应工作状态。现有技术采用不同识别方法进行非侵入式负荷分解，但缺少对用户用电模式的关注与分析。考虑到用户用电模式与负荷运行联系密切，用电行为不同将影响负荷特征，进行用电行为分析具有一定意义和必要性。

在某些工作场景中，部分负荷设备的负荷特征如电压或电压的幅值、波形等会出现一定的相近或相似现象，即不同特征彼此之间的差异缺乏区分程度，这将对识别效果造成不利影响。比如，多种负荷同期工作的复杂场景，不同负荷类型有特性差异，在噪声不可忽略的情况下，大功率负荷设备可能对低功率负荷设备的负荷特征信息造成时间轴上的局部或整体遮盖，这些遮挡还可能源于暂态过程的时间长短差异较大、谐波成分差异较大、稳态过程幅值对比差异较大等客观因素，这也给识别效果带来负面影响。

发明内容

本发明克服了现有技术存在的不足，提供了一种应用于煤改电负荷特性的分析预测方法及装置，可以提高负荷分析的准确率。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种应用于煤改电负荷特性的分析预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S10采集户表功率、电流、电压的历史数据；

S20基于采集的户表功率、电流、电压的数据建立样本数据库；

S30通过稳态特征提取算法从所述样本数据库提取一次稳态特征点；

S40基于提取的一次稳态特征点，通过快速傅里叶变换算法将负荷信号时域特征信息转换为频域内的频谱信号，从而得到负荷设备的频域特征信息；

S50基于所述频域负荷特征信息进行谐波分析，得到谐波特征值；

S60基于所述频域负荷特征信息进行贝叶斯聚类，形成明确的宏观负荷特征值、微观负荷特征值；