[发明专利]一种电动汽车充电的非侵入式负荷监测与分解方法

摘要

本发明公开了一种电动汽车充电的非侵入式负荷监测与分解方法，首先对拟合信号进行阈值处理，获得大致估计的电动汽车充电负荷信号。然后将阈值处理后的拟合信号进行遍历，查找短时间片段的负荷信号，并对各个负荷信号进行判断是否满足“删除片段”的条件，对满足条件的“删除片段”进行过滤。接着，根据主峰个数与类型的对应关系对过滤后的拟合信号进行分类处理。最后，针对片段的类型采用对应的分解方法对片段进行分解，重建电动汽车充电方波信号，并将重建后的电动汽车充电方波信号作为电动汽车充电的负荷信号。本发明有效避免了在多个用电设备同时投入使用时信号之间的干扰，提高了监测结果的准确性。

主权项

1.一种电动汽车充电的非侵入式负荷监测与分解方法，根据各用电设备在投入使用时产生的不同的负荷特征，对记录用户一定时间内用电情况的拟合信号进行分类处理，实现电动汽车负荷信号的分解和重建；其特征在于：该方法的具体实现步骤如下，步骤(1)：对拟合信号x(t)进行阈值处理，用来获得粗略估计的电动汽车充电负荷信号x(t)，即若干个片段；阈值处理后的拟合信号公式如下：在家庭用户中，电动汽车充电负荷波形为持续时间较长的高振幅方波，其振幅高于3kW且持续时间介于30至200分钟；阈值定义为代数符号表示根据定义相等，x(k)为x(t)中的采样点，|x(k)＞2|用于计算幅值大于2kW的采样点个数；步骤(2)：从经过阈值处理后的拟合信号x(t)中，选出持续时间短于20分钟的片段Tseed，并标记为“删除片段”；步骤(3)：依次向前和向后查找，判断是否存在持续时间短于D，且与T_seed之间距离间隔不超过3D_cur的片段，其中D_cur表示当前T_seed的持续时间，η是延时参数，在本方法中η取1.2；如果存在满足条件的T_seed，将与它最近的片段标记为“删除片段”并设为新的T_seed，然后重复本步骤，直至所有T_seed遍历完成；对于不满足条件的T_seed，转至下一个T_seed，并重复本步骤；步骤(4)：对所有Tseed遍历完成后，将x(t)中所有标记为“删除片段”的Tseed删除，完成过滤；步骤(5)：根据信号波形特征对过滤后的片段S(t)进行分类定义，类型一：S(t)中只包括V3或者S(t)中V1与V3在持续时间大致重合；类型二：S(t)只包括V1或者V2中的一个，或者S(t)中V1与V3在持续时间上小范围的重合，或者S(t)中V2与V3有重合；类型三：S(t)中V1与V2有重合或者V1、V2和V3三者都有重合；其中V1,V2,V3分别表示电动汽车信号波形，空调信号波形和其他电器信号波形；步骤(6)：将S(t)进行如下累积计数函数处理：f(c)＝其中c表示从0到max(S(t))的幅度阈值，操作符用于计算S(t)中幅度大于c的采样点个数；如果c＝0，则f(c)为S(t)中非零采样点的个数.如果c＝max(S(t))，则f(c)为0；接着，在S(t)中找出相互距离大于2kW并且波形幅度大于0.2max(g)的点，即主峰，其中g代表f(c)的梯度；步骤(7)：将计算得到的主峰个数和信号波形特征确定S(t)的类型：主峰个数为2时对应类型三；主峰个数为1时对应类型二；主峰个数为0时对应类型一；对于主峰个数多于2个的情况，将梯度g做进一步处理如果S(t)的面积大于以gn为边长的正方形面积的35％，则对应类型一，否则对应类型三；步骤(8)：根据S(t)对应的类型进行能量分解；针对类型一，计算其有效高度；若有效高度小于5.5kW，则S(t)为V3，从x(t)中删除此S(t)；若有效高度大于5.5kW，S(t)为V1与V3在持续时间大致重合的复合信号，通过S(t)计算有效高度和有效宽度重建电动汽车的方波信号；针对类型二：计算有效高度和有效宽度；如果存在有效宽度异常大(大于250min)，有效高度低于3kW的情况，表示不是电动汽车负荷信号，从x(t)中删除该S(t)；如果不存在，则将计算得出的有效高度和有效宽度重建电动汽车充电的方波信号；针对类型三：首先对重合信号进行阈值处理，Thigh＝Tlow+2.5(kw)，Thigh为新的阈值并重复步骤(1)，获得S(t)顶部的子片段；然后，计算S(t)的有效宽度，若有效宽度异常大(大于250min)，则S(t)底部的子片段表示V2或V3，S(t)顶部的子片段为电动汽车的负荷信号；最后，对S(t)顶部的每个子片段计算有效宽度和真实高度，重建电动汽车充电方波信号；步骤(9)：将x(t)中各S(t)重建的电动汽车充电方波信号作为电动汽车充电的负荷信号。