一種非干預(yù)式居民負(fù)荷識(shí)別方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種非干預(yù)式居民負(fù)荷識(shí)別方法，包括以下步驟：1)獲取居民家庭中所有居民電器的負(fù)荷特性指標(biāo)，并構(gòu)建居民家庭負(fù)荷特性數(shù)據(jù)庫(kù)；2)在居民家庭電力總進(jìn)線端對(duì)待識(shí)別負(fù)荷進(jìn)行電壓和電流采樣，并對(duì)采樣后的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；3)根據(jù)通過(guò)電壓和電流采樣值判斷居民負(fù)荷開(kāi)關(guān)事件是否出現(xiàn)，若是，則進(jìn)行步驟4)，若否，則返回步驟2)；4)根據(jù)通過(guò)電壓和電流采樣值提取待識(shí)別負(fù)荷的特征指標(biāo)；5)根據(jù)已建立的居民家庭負(fù)荷特性數(shù)據(jù)庫(kù)和待識(shí)別負(fù)荷的特征指標(biāo)，判定出現(xiàn)開(kāi)關(guān)事件的負(fù)荷類型，并獲得該居民家庭中家用電器的工作狀態(tài)信息。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有簡(jiǎn)單、方便、準(zhǔn)確、抗干擾性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。
【專利說(shuō)明】
-種非干預(yù)式居民負(fù)荷識(shí)別方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種負(fù)荷識(shí)別方法，尤其是設(shè)及一種非干預(yù)式居民負(fù)荷識(shí)別方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著社會(huì)的發(fā)展，居民家庭用電量占配電網(wǎng)總用電量的比重越來(lái)越大，據(jù)統(tǒng)計(jì)，此 比重已高達(dá)40%。并且，伴隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化的推進(jìn)，在未來(lái)的時(shí)間內(nèi)，城鎮(zhèn)人口的增長(zhǎng)，住宅 需求將持續(xù)增加。因此對(duì)家庭節(jié)能減排的效益對(duì)我國(guó)的可持續(xù)發(fā)展具有十分重要的意義。
[0003] 能耗監(jiān)測(cè)是開(kāi)展節(jié)能工作的基礎(chǔ)，研究表明，獲取電器實(shí)時(shí)耗電信息可W有效降 低20%的能耗。傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要采用分立式傳感器監(jiān)測(cè)每個(gè)用電設(shè)備，分立式傳感器雖 然可W高精度、高效率地監(jiān)測(cè)每個(gè)電器的運(yùn)行狀態(tài)、獲取每個(gè)電器的用電信息，但是其系統(tǒng) 硬件成本高、通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜且不便于用戶維護(hù)，非干預(yù)式監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可W很好地解決傳 統(tǒng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的難點(diǎn)，非干預(yù)式監(jiān)測(cè)技術(shù)是通過(guò)在進(jìn)線端安裝監(jiān)測(cè)裝置，利用負(fù)荷特性識(shí)別 指標(biāo)和智能算法將總的電能數(shù)據(jù)分解至單個(gè)設(shè)備級(jí)別，從而獲取每個(gè)電器的電能使用情 況，該系統(tǒng)具有硬件成本低、安裝和維護(hù)方便等優(yōu)點(diǎn)。
[0004] NILM技術(shù)是1982年MIT的喬治.W.哈特教授提出，提出后得到了廣大學(xué)者的關(guān)注。 經(jīng)過(guò)多年的研究開(kāi)發(fā)，針對(duì)NILM技術(shù)提出了很多的智能算法，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、遺傳算 法、S變換等等。國(guó)內(nèi)在家用電器用電在線監(jiān)測(cè)方面研究較少，雖說(shuō)現(xiàn)今的非干預(yù)式系統(tǒng)雖 說(shuō)解決了傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的問(wèn)題，但存在算法識(shí)別精度低、誤差大等缺點(diǎn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種簡(jiǎn)單、方便、準(zhǔn) 確、抗干擾性強(qiáng)的非干預(yù)式居民負(fù)荷識(shí)別方法。
[0006] 本發(fā)明的目的可W通過(guò)W下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：
[0007] -種非干預(yù)式居民負(fù)荷識(shí)別方法，用于監(jiān)測(cè)低壓配電網(wǎng)居民家庭電器的負(fù)荷類型 和工作狀態(tài)，包括W下步驟：
[000引1)獲取居民家庭中所有居民電器的負(fù)荷特性指標(biāo)，并構(gòu)建居民家庭負(fù)荷特性數(shù)據(jù) 庫(kù)；
[0009] 2)在居民家庭電力總進(jìn)線端對(duì)待識(shí)別負(fù)荷進(jìn)行電壓和電流采樣，并對(duì)采樣后的數(shù) 據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；
[0010] 3)根據(jù)通過(guò)電壓和電流采樣值判斷居民負(fù)荷開(kāi)關(guān)事件是否出現(xiàn)，若是，則進(jìn)行步 驟4)，若否，則返回步驟2);
[0011] 4)根據(jù)通過(guò)電壓和電流采樣值提取待識(shí)別負(fù)荷的特征指標(biāo)；
[0012] 5)根據(jù)已建立的居民家庭負(fù)荷特性數(shù)據(jù)庫(kù)和待識(shí)別負(fù)荷的特征指標(biāo)，判定出現(xiàn)開(kāi) 關(guān)事件的負(fù)荷類型，并獲得該居民家庭中家用電器的工作狀態(tài)信息。
[0013] 所述的步驟1)具體包括W下步驟：
[0014] 低壓配電網(wǎng)居民家庭中逐個(gè)開(kāi)關(guān)居民電器，在居民家庭電力總進(jìn)線端提取每個(gè)居 民電器的負(fù)荷特征指標(biāo)，匯總后建立居民家庭負(fù)荷特性數(shù)據(jù)庫(kù)。
[0015] 所述的居民家庭中所有居民電器包括空調(diào)、飲水機(jī)、電腦、熱水器、洗衣機(jī)、微波 爐、電冰箱、電視機(jī)和/或照明燈。
[0016] 所述的負(fù)荷特性指標(biāo)包括電流有效值、電流諧波、有功功率、無(wú)功功率和/或電壓- 電流曲線的幾何特征。
[0017] 所述的幾何特征包括中屯、線斜率、封閉區(qū)域面積和交叉點(diǎn)個(gè)數(shù)。
[0018] 所述的步驟3)中根據(jù)雙邊累積求和方法判斷居民負(fù)荷開(kāi)關(guān)事件是否出現(xiàn)，包括W 下步驟：
[0019] 31)初始化突變量Δ和噪聲水平β，計(jì)算闊值h;
[0020] 32)讀取數(shù)據(jù)塊，判斷當(dāng)前時(shí)刻是否在滑動(dòng)窗口內(nèi)，是則進(jìn)行步驟33)，否則跳轉(zhuǎn)到 步驟32)讀取下一數(shù)據(jù)塊；
[0021] 33)進(jìn)行開(kāi)關(guān)事件監(jiān)測(cè)判斷。首先判斷監(jiān)測(cè)時(shí)刻是否在滑動(dòng)窗口內(nèi)，是則進(jìn)行步驟 34)，否則進(jìn)行步驟32);
[0022] 34)判斷條件計(jì)算并進(jìn)行判斷，條件滿足則輸出開(kāi)關(guān)事件時(shí)刻參數(shù)并跳轉(zhuǎn)至步驟 2,否則將判斷時(shí)刻加1，再進(jìn)行步驟33)。
[0023] 所述的步驟5)中通過(guò)0-1二次規(guī)劃算法判定出現(xiàn)開(kāi)關(guān)事件的負(fù)荷類型，負(fù)荷識(shí)別 的模型目標(biāo)函數(shù)為：
[0024] γ = γ'+ε = ψχ+ε
[00巧]約束條件為：
[0026]
[0027] 其中，Υ為Μ X 1階向量，Μ為對(duì)應(yīng)某類負(fù)荷識(shí)別指標(biāo)個(gè)數(shù);X為Ν X 1階狀態(tài)向量，Ν為 數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)荷總數(shù);ε = [ει，ε2,. . .，εΜ]τ為ΜΧ1階向量；Ψ為ΜΧΝ階負(fù)荷識(shí)別指標(biāo)值矩陣。
[0028] 由于Υ是冗余的測(cè)量，因此不能直接根據(jù)上述方程組進(jìn)行求解（如果不考慮誤差， 目標(biāo)函數(shù)無(wú)解，因?yàn)榉匠痰膫€(gè)數(shù)多于未知數(shù)的個(gè)數(shù)，但可W找到與目標(biāo)函數(shù)最接近的解，可 W使得上述ε = [ει，ε2，. . .，εΜ]τ方差最小來(lái)確定參數(shù)。
[0029] 因此上述問(wèn)題轉(zhuǎn)化為0-1二次規(guī)劃問(wèn)題，其數(shù)學(xué)模型如下所示：
[0030]
[0031] 由于約束條件是0-1規(guī)劃問(wèn)題所W求解上述規(guī)劃問(wèn)題只能用離散方法。離散算法 是從設(shè)計(jì)變量的離散特性出發(fā)直接求解整數(shù)規(guī)劃。傳統(tǒng)的離散方法大多屬于組合算法，如 窮舉法、隱枚舉法等。運(yùn)類算法能準(zhǔn)確地找到問(wèn)題全局最優(yōu)解，但隨著問(wèn)題規(guī)模的增大，其 計(jì)算代價(jià)很大。另一種是離散的啟發(fā)式算法，如遺傳算法.運(yùn)類方法的主要缺點(diǎn)是不能很好 地處理約束，而且很容易出現(xiàn)過(guò)早收斂問(wèn)題。
[0032] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有W下優(yōu)點(diǎn)：
[0033] 本發(fā)明負(fù)荷識(shí)別方法是一種非干預(yù)式方法，因此不會(huì)對(duì)居民家庭正常供電產(chǎn)生影 響;而且本發(fā)明系統(tǒng)成本低、安裝和維護(hù)簡(jiǎn)單、方便，只需要在進(jìn)線端處安裝監(jiān)測(cè)裝置，應(yīng)用 本發(fā)明方法，就可W輕松掌握家用電器的運(yùn)作情況。本發(fā)明適合應(yīng)用于非干預(yù)式負(fù)荷識(shí)別 系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)居民用電的集中式監(jiān)測(cè)。
[0034] 本發(fā)明還提供了一種非干預(yù)式負(fù)荷識(shí)別算法，該算法在傳統(tǒng)離散算法的基礎(chǔ)上進(jìn) 行優(yōu)化處理，實(shí)現(xiàn)離散算法的連續(xù)化，解決了離散算法的一系列問(wèn)題。新的負(fù)荷識(shí)別算法識(shí) 別負(fù)荷耗能效果理想，具有一定的抗干擾能力，且識(shí)別負(fù)荷種類數(shù)多。
【附圖說(shuō)明】
[0035] 圖1為非干預(yù)式負(fù)荷識(shí)別示意圖。
[0036] 圖2為單個(gè)家庭非干預(yù)式負(fù)荷識(shí)別示意圖。
[0037] 圖3為負(fù)荷識(shí)別流程圖。
[003引圖4為實(shí)驗(yàn)過(guò)程RMS曲線。
[0039] 圖5為實(shí)驗(yàn)電器開(kāi)關(guān)監(jiān)測(cè)結(jié)果。
[0040] 圖6為基于滑動(dòng)窗的雙邊CUSUM變點(diǎn)檢測(cè)算法演進(jìn)過(guò)程圖。
[0041 ] 圖7為滑動(dòng)窗雙邊CUSUM算法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0042] 下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。
[0043] 實(shí)施例；
[0044] 圖1是負(fù)荷識(shí)別示意圖，通過(guò)監(jiān)測(cè)進(jìn)線端電壓、電流信號(hào)，識(shí)別出家用電器一天中 的工作信息，依據(jù)此信息，居民可W清楚地知道各個(gè)電器的耗能情況。因此，居民可W合理 安排用電設(shè)備的使用，制定相應(yīng)的節(jié)能策略，針對(duì)高耗能電器可W購(gòu)買節(jié)能設(shè)備，達(dá)到節(jié)能 的目的。
[0045] 圖2為單個(gè)家庭非干預(yù)式負(fù)荷識(shí)別詳細(xì)示意圖，其中，非干預(yù)式負(fù)荷識(shí)別裝置不限 于安裝于控制面板前，也可W集成在控制面板中。
[0046] 圖3為利用智能算法進(jìn)行負(fù)荷識(shí)別的具體流程：
[0047] 步驟301:開(kāi)始；
[0048] 步驟302:讀取數(shù)據(jù)庫(kù)中每個(gè)電器的負(fù)荷特性指標(biāo)；
[0049] 居民負(fù)荷非干預(yù)式識(shí)別的首要工作是建立居民家庭電器工作特性數(shù)據(jù)庫(kù)。電器工 作電壓和電流信息所提供的負(fù)荷特性(電流曲線特性、諧波特性、PQ特性、瞬時(shí)功率特性、V- I特性)是負(fù)荷識(shí)別的基礎(chǔ)。根據(jù)不同的負(fù)荷特性，提取各自的識(shí)別指標(biāo)。WV-I曲線為例，根 據(jù)V-I曲線特征，可W用W下指標(biāo)識(shí)別不同電器的V-I曲線：中屯、線斜率、封閉區(qū)域面積、交 叉點(diǎn)個(gè)數(shù)，針對(duì)其他負(fù)荷特性，也作同樣的處理，最終建立負(fù)荷特性數(shù)據(jù)庫(kù)。
[0050] 步驟303:讀取采集的進(jìn)線端數(shù)據(jù)；
[0051] 相對(duì)于傳統(tǒng)的負(fù)荷監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，本發(fā)明只需在進(jìn)線端安裝一組監(jiān)測(cè)裝置，而不用對(duì) 每個(gè)電器都安裝監(jiān)測(cè)裝置，大大降低了系統(tǒng)成本和安裝復(fù)雜度。
[0052] 步驟304:采集數(shù)據(jù)預(yù)處理；
[0化3] 步驟305:開(kāi)關(guān)事件監(jiān)測(cè)；
[0054]通過(guò)CUSUM算法分析預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，獲取此時(shí)刻是否存在開(kāi)關(guān)事件，若存在開(kāi)關(guān) 事件，執(zhí)行步驟306;否則，繼續(xù)開(kāi)關(guān)事件的監(jiān)測(cè)，包括W下步驟：
[0055]當(dāng)完成了監(jiān)測(cè)裝置的安裝，就需要建立整個(gè)家庭中家用電器識(shí)別指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù) 據(jù)庫(kù)的建立是通過(guò)手動(dòng)注冊(cè)的方式完成。檢測(cè)開(kāi)始時(shí)，從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取每個(gè)電器的識(shí)別指 標(biāo)，建立識(shí)別指標(biāo)矩陣。通過(guò)CUSUM算法檢測(cè)開(kāi)關(guān)事件，當(dāng)檢測(cè)到開(kāi)關(guān)事件，根據(jù)采集到的電 壓、電流信號(hào)獲取開(kāi)關(guān)事件前后信號(hào)變化量，提取各項(xiàng)識(shí)別指標(biāo)值，建立差值矩陣γ/。通過(guò) 求解下式中的矩陣X，即可識(shí)別出此刻開(kāi)關(guān)狀態(tài)發(fā)生變化的家用電器；
[0化6]
[0057]步驟306:提取負(fù)荷特性；
[005引步驟307:負(fù)荷識(shí)別算法；
[0059] 負(fù)荷識(shí)別算法是負(fù)荷識(shí)別的核屯、部分，根據(jù)采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，判斷開(kāi)關(guān)事件是否 發(fā)生，如果檢測(cè)到開(kāi)關(guān)事件，智能算法W數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，識(shí)別出此次開(kāi)關(guān)事件中的設(shè)備。本 發(fā)明提出了一種適用于負(fù)荷識(shí)別的新算法。該算法是在離散算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了優(yōu)化處 理，解決了離散算法的求解困難等問(wèn)題。
[0060] 步驟308:識(shí)別結(jié)果；
[0061] 為了更好地說(shuō)明所提方法應(yīng)用于負(fù)荷識(shí)別的可行性和準(zhǔn)確性，
【申請(qǐng)人】結(jié)合實(shí)例進(jìn) 一步進(jìn)行說(shuō)明：
[0062] 居民電器的使用在很大程度上是和居民生活習(xí)慣和行為習(xí)慣相關(guān)，可W認(rèn)為電器 的使用是隨機(jī)分布的。針對(duì)成千上萬(wàn)種開(kāi)關(guān)情況進(jìn)行項(xiàng)實(shí)驗(yàn)是難W實(shí)現(xiàn)的。本發(fā)明在仿真 和實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上加 W驗(yàn)證。下面分別對(duì)識(shí)別精度和抗干擾能力進(jìn)行測(cè)試說(shuō)明。
[0063] 在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。平臺(tái)包括五種電器分別為:風(fēng)扇、飲水機(jī)、臺(tái)燈、微 波爐和電加熱器，其運(yùn)行共包括10種開(kāi)關(guān)事件，表1為開(kāi)關(guān)事件序列。實(shí)驗(yàn)過(guò)程的有功功率 RMS曲線如圖4所示，其中，0Ε(化eration Event)即表示設(shè)備開(kāi)關(guān)事件。
[0064] 表1 10種開(kāi)關(guān)事件
[00 化]
[0066] 其中：?表示設(shè)備開(kāi)啟α表示設(shè)備關(guān)閉
[0067] 對(duì)圖4的數(shù)據(jù)應(yīng)用雙邊累積和(CUCUM)算法進(jìn)行事件發(fā)生及時(shí)刻監(jiān)測(cè)，提取部分有 效特征信息，應(yīng)用所提出的負(fù)荷識(shí)別算法對(duì)事件進(jìn)行識(shí)別，對(duì)各設(shè)備進(jìn)行辨識(shí)并跟蹤其開(kāi) 關(guān)操作，結(jié)果如圖5所示。
[0068] 如圖6所示，圖為雙邊累計(jì)求和的形象說(shuō)明過(guò)程。圖中，淺藍(lán)色窗口為平均值計(jì)算 窗口歷，白色窗口為暫態(tài)過(guò)程檢測(cè)窗口 WD。當(dāng)在暫態(tài)過(guò)程檢測(cè)窗口 WD內(nèi)暫態(tài)事件檢測(cè)算法 沒(méi)有檢測(cè)到有暫態(tài)事件發(fā)生時(shí)，平均值計(jì)算窗口 WM和暫態(tài)過(guò)程檢測(cè)窗口 WD向右滑動(dòng)到新的 采樣點(diǎn)。當(dāng)暫態(tài)事件檢測(cè)算法在暫態(tài)過(guò)程檢測(cè)窗口WD內(nèi)檢測(cè)到有暫態(tài)事件發(fā)生時(shí)，新的平 均值計(jì)算窗口 WM和暫態(tài)過(guò)程檢測(cè)窗口 WD滑動(dòng)到暫態(tài)事件檢測(cè)算法檢測(cè)到的變點(diǎn)時(shí)刻，如圖 7所示，圖為滑動(dòng)窗雙邊CUSUM算法流程圖。
[0069] 采集100組各負(fù)荷的用電數(shù)據(jù)，并應(yīng)用matlab對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加躁，構(gòu)建含躁1%的數(shù) 據(jù);最后運(yùn)用mat lab編寫模型求解程序，對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識(shí)，其結(jié)果如表2所示。
[0070] 表2負(fù)荷識(shí)別算法辨識(shí)結(jié)果
[0071]
[0072] 注:CW表示電流特性;HAR表示諧波特性;PQ表示PQ特性;V-I表示V-I特性;IPW表示 瞬時(shí)功率特性
[0073] 為測(cè)試系統(tǒng)中設(shè)備種類數(shù)對(duì)算法識(shí)別精度的影響，擴(kuò)大設(shè)備類型種類，增加風(fēng)扇、 洗衣機(jī)、吸塵器和電視機(jī)，所測(cè)試設(shè)備的種類P由4種到10種，所給出的準(zhǔn)確度是在不同設(shè)備 種類情況下進(jìn)行l(wèi)〇〇*P次測(cè)試的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，測(cè)試結(jié)果如表3所示。
[0074] 表3不同種類設(shè)備下負(fù)荷識(shí)別算法辨識(shí)結(jié)果
[0075]
[0076] 由表2和表3可W看出，連續(xù)化0-1二次規(guī)劃識(shí)別算法效果理想，具有一定的抗干擾 能力，且識(shí)別設(shè)備種類數(shù)較大。
[0077] 綜上所述，本方法可W準(zhǔn)確地識(shí)別出負(fù)荷工作情況，且具備抗干擾能力。本算法適 合應(yīng)用于NILM系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)居民用電的集中式監(jiān)測(cè)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種非干預(yù)式居民負(fù)荷識(shí)別方法，用于監(jiān)測(cè)低壓配電網(wǎng)居民家庭電器的負(fù)荷類型和 工作狀態(tài)，其特征在于，包括以下步驟： 1) 獲取居民家庭中所有居民電器的負(fù)荷特性指標(biāo)，并構(gòu)建居民家庭負(fù)荷特性數(shù)據(jù)庫(kù)； 2) 在居民家庭電力總進(jìn)線端對(duì)待識(shí)別負(fù)荷進(jìn)行電壓和電流采樣，并對(duì)采樣后的數(shù)據(jù)進(jìn) 行預(yù)處理； 3) 根據(jù)通過(guò)電壓和電流采樣值判斷居民負(fù)荷開(kāi)關(guān)事件是否出現(xiàn)，若是，則進(jìn)行步驟4)， 若否，則返回步驟2); 4) 根據(jù)通過(guò)電壓和電流采樣值提取待識(shí)別負(fù)荷的特征指標(biāo)； 5) 根據(jù)已建立的居民家庭負(fù)荷特性數(shù)據(jù)庫(kù)和待識(shí)別負(fù)荷的特征指標(biāo)，判定出現(xiàn)開(kāi)關(guān)事 件的負(fù)荷類型，并獲得該居民家庭中家用電器的工作狀態(tài)信息。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種非干預(yù)式居民負(fù)荷識(shí)別方法，其特征在于，所述的步驟1) 具體包括以下步驟： 低壓配電網(wǎng)居民家庭中逐個(gè)開(kāi)關(guān)居民電器，在居民家庭電力總進(jìn)線端提取每個(gè)居民電 器的負(fù)荷特征指標(biāo)，匯總后建立居民家庭負(fù)荷特性數(shù)據(jù)庫(kù)。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種非干預(yù)式居民負(fù)荷識(shí)別方法，其特征在于，所述的居民家 庭中所有居民電器包括空調(diào)、飲水機(jī)、電腦、熱水器、洗衣機(jī)、微波爐、電冰箱、電視機(jī)和/或 照明燈。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種非干預(yù)式居民負(fù)荷識(shí)別方法，其特征在于，所述的負(fù)荷特 性指標(biāo)包括電流有效值、電流諧波、有功功率、無(wú)功功率和/或電壓-電流曲線的幾何特征。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種非干預(yù)式居民負(fù)荷識(shí)別方法，其特征在于，所述的幾何特 征包括中心線斜率、封閉區(qū)域面積和交叉點(diǎn)個(gè)數(shù)。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種非干預(yù)式居民負(fù)荷識(shí)別方法，其特征在于，所述的步驟3) 中根據(jù)雙邊累積求和方法判斷居民負(fù)荷開(kāi)關(guān)事件是否出現(xiàn)。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種非干預(yù)式居民負(fù)荷識(shí)別方法，其特征在于，所述的步驟5) 中通過(guò)0-1二次規(guī)劃算法判定出現(xiàn)開(kāi)關(guān)事件的負(fù)荷類型。
【文檔編號(hào)】G06F17/15GK105823948SQ201610330951
【公開(kāi)日】2016年8月3日
【申請(qǐng)日】2016年5月18日
【發(fā)明人】潘愛(ài)強(qiáng), 林順富, 趙倫加, 劉慶強(qiáng), 楊秀, 劉蓉暉, 湯波
【申請(qǐng)人】國(guó)網(wǎng)上海市電力公司, 華東電力試驗(yàn)研究院有限公司