[发明专利]一种用于用户侧的非侵入负荷辨识方法

摘要

本发明公开了一种用于用户侧的非侵入负荷辨识方法，以用电负荷暂、稳态阶段的数据为基础，通过构建特征数据库，利用检测算法与辨识算法来完成非侵入式负荷的辨识，解决了传统算法辨识精度不够、辨识效率低下的问题，提升了整个辨识算法的可行性与有效性。

主权项

1.一种用于用户侧的非侵入负荷辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、结合用电负荷的运行状况，提取表征用电负荷的特征参数，再根据用电负荷的特征参数，对比常见用电负荷的暂态特征量和综合用电负荷状态的对应关系，建立暂态特征参数数据库；(2)、采集所有用电设备的各次谐波幅值，按照稳态特征量与综合用电负荷状态的对应关系，建立稳态特征参数数据库；(3)、利用检测算法与辨识算法进行非侵入负荷辨识；(3.1)、检测非侵入负荷的异动点利用检测函数K(x_n)＝x_n+e‑x_n检测非侵入负荷的异动点，其中，x_n为检测到的非侵入负荷的第n个点所对应的幅值，n≥0；e为常数；判断∣K(x_n)∣是否大于β，β表示上一异动点与该异动点之间的稳态负荷平均振幅，如果∣K(x_n)∣＞β，则第n个点为异动点；(3.2)、截取非侵入负荷的状态暂态段和状态稳态段(3.2.1)、截取非侵入负荷的状态暂态段并过滤1)、截取非侵入负荷的状态暂态段以异动点x_n为起点，继续检测非侵入负荷的数据点；当满足∣L(x_n+l)∣＜H时，H为相对稳态值，则x_n+l为该状态暂态段的结束点，从而得到由x_n～x_n+l的状态暂态段；其中，表示x_n～x_n+l的平均幅值，即l表示异动点x_n后第l异动点；2)、对状态暂态段的数据点进行滤波设置异动过滤条件：其中，a为常数，H₁为异动阀值，μ为x_n～x_n+l段的加权平均值；当状态暂态段的数据点不满足设置的异动过滤条件时，则进入步骤(3.3)；否则该状态暂态段为干扰暂态段，返回步骤(3.1)继续检测；(3.2.2)、截取非侵入负荷的状态稳态段将两次被截取且通过有效检测的异动点之间的波形段标记为状态稳态段；(3.3)、运用辨识算法对非侵入负荷进行辨识(3.3.1)、运用辨识算法对非侵入负荷的状态暂态段进行辨识；1)、从状态暂态段中提取特征波形y(n)，从暂态特征参数数据库中提取用电负荷的特征参数生产多组模板信号x(n)，再将y(n)与模板信号x(n)进行波形匹配；2)、计算每组模板信号x(n)和特征波形y(n)的相似程度ρ_xy(τ)：其中，τ表示模板信号x(n)和特征波形y(n)的时差；3)、选出ρ_xy(τ)最大的一组模板信号x(n)，标记为最佳匹配，并反馈辨识结果；(3.3.2)、运用辨识算法对非侵入负荷的状态稳态段进行辨识；1)、从状态稳态段中提取特征波形对进行傅里叶变换，再提取50kHZ频率处的电流值，k＝1,2，3,…,9，并分别作为基波和奇次谐波；2)、在状态稳态段，根据基波电流与谐波电流的周期性特点，计算用电负荷在状态稳态段的总电流I_a(t)：I_a(t)＝I_a1cos(ωt+θ_a1)+I_a2cos(2ωt+θ_a2)+…I_akcos(kωt+θ_ak)其中，I_a1表示用电负荷稳态工作电流中的基波幅值，I_ak表示用电负荷稳态工作电流中的第k次谐波分量幅值，ω为用电负荷稳态工作电流中的基波分量的角频率，θ_a1表示用电负荷稳态工作电流中的基波分量的初相角，θ_ak表示用电负荷稳态工作电流中的第k次谐波分量的初相角；3)、分别提取k次谐波幅值建立谐波矩阵4)、建立非侵入负荷的状态稳态段识别算法的数学模型；令t时刻第i个用电设备在第j种工作状态下的取值S_ij(t)为：其中，i＝1,2,…,N，N表示用电设备总个数；j＝1,2,…,M，M表示用电设备的工作状态数；利用谐波矩阵建立非侵入负荷的状态稳态段识别算法的数学模型：数学模型的约束条件为：其中，I_ij(k)为稳态特征数据库中第i个用电设备在第j种工作状态下工作时所记录的k次谐波电流值；5)、遍历稳态特征数据库中所有的用电设备，在S_ij(t)取1时，利用上述数学模型求得最小值，并将S_ij(t)取1时所对应的用电设备状态编号标记为该状态稳态段的最佳匹配，并反馈辨识结果；(3.3.3)、当状态暂态段和状态稳态段都反馈出辨识结果后，判断状态暂态段和状态稳态段的辨识结果是否一致，如果辨识结果一直，则辨识有效，本次辨识结束；否则返回步骤(3)重新进行辨识。