[发明专利]一种基于EO特征选择结合AdaBoost算法的工业电力负荷辨识方法

说明书

本发明公开了一种基于EO特征选择结合AdaBoost算法的工业电力负荷辨识方法，包括采集工业用电场景中多种设备的电力负荷参数，构建原始功率数据集，对所述数据进行预处理，并根据一定比例规则的划分数据集为训练集和测试集；考虑到采集样本的质量和电力负荷的复杂性，对原始功率数据进行时频域特征提取；使用EO作为基于包装器的特征选择算法，通过DA筛选出最优特征子集；将筛选出的最优特征子集输入至AdaBoost模型进行训练，得到训练好的模型。使用测试集进行识别实验，并输出数据对应的类别和准确率。此方法有效提高了工业用电场景下电力负荷的识别准确率，解决了传统电力负荷识别模型复杂度高难以实际应用在工业现场的问题。

技术领域

本发明涉及工业电力负荷辨识领域，具体是一种基于EO特征选择结合AdaBoost算法的工业电力负荷辨识方法。

背景技术

能源是人类社会发展的重要基础，也是经济增长和生活质量的关键因素。在能源消耗中，电能占有很大的比重，反映了一个国家或地区的工业化水平和科技创新能力。工业用电作为电能消耗的主要部分，直接影响着工业生产效率和质量，更涉及环境保护和节能减排。因此，提高工业用电效率，优化工业用电结构，是促进经济社会可持续发展的重要途径。对工业用电场景进行电力负荷辨识的研究有助于优化设备配置和调度策略，降低无效功率和损耗，提高能源利用率，实现智能能源管理。

工业电力负荷辨识是指利用电力系统的测量数据，对工业用户的电力设备特性和需求进行分析和辨识的过程。工业电力负荷辨识的目的是为了优化电力系统的运行和规划，提高电能利用效率，降低电网损耗，保障供电可靠性和安全性。特征选择是模型搭建中的一个重要步骤，它可以提高模型的效率和可解释性，以及降低过拟合的风险。基于信息论和遗传算法的思想，平衡优化器(EO)通过最大化互信息和最小化冗余来寻找最优结果。同时，作为一种用于特征选择的算法，EO可以在保持分类准确率的同时，减少特征的数量。为应对传统分类算法的不足，自适应增强算法(AdaBoost)分类器被提出。作为一种基于集成学习的算法，它的核心思想是通过构建并结合多个弱分类器(如决策树、神经网络等)，来形成一个强分类器，从而提高分类性能和泛化能力。

发明内容

针对以上技术问题本发明的目的是提供一种基于EO特征选择结合AdaBoost算法的工业电力负荷辨识方法。该发明优点在于可以有效地提高工业电力负荷辨识的准确性和鲁棒性。

本发明解决其技术问题采取的技术方案是：

一种基于EO特征选择结合AdaBoost算法的工业电力负荷辨识方法，方法包括以下步骤：

步骤一：采集工业用电场景中多种设备的电力负荷参数，构建原始功率数据集。对所述数据进行预处理，并根据一定比例规则的划分数据集为训练集和测试集；

步骤二：考虑到采集样本的质量和电力负荷的复杂性，对原始功率数据进行时频域特征提取；

步骤三：使用平衡优化器算法(EO)作为基于包装器的特征选择算法，通过判别分析(DA)筛选出最优特征子集；

步骤四：将筛选出的最优特征子集输入至自适应增强算法(AdaBoost)模型进行训练，得到训练好的模型。使用测试集进行识别实验，并输出数据对应的类别和准确率。

进一步的，步骤一中，采集工业用电场景中多种设备的电力负荷参数，是指通过专业的仪器和方法，测量和记录不同类型的工业设备在运行过程中的电压、电流、功率、功率因数等指标。这些参数反映了设备的能耗状况和运行效率。采样时间间隔为每分钟1次。

进一步的，步骤一中，电力数据预处理方法是指对电力系统采集的原始数据进行一定的处理，以提高数据的质量和可用性，为后续的分析和应用提供有效的支持。其中包括数据清洗和去噪，具体为检测并删除或修正异常数据，如缺失值、噪声值、错误值等，保证数据的完整性和准确性。

进一步的，步骤一中，将预处理后的数据集按9：1划分为训练集和测试集。