基于多特征融合的电力负荷辨识方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于多特征融合的电力负荷辨识方法及系统，方法包括：在用户的用电入口处对有功功率进行监测；将所述的有功功率利用整数规划求解，确定该时刻可能存在的负荷；将所述的有功功率通过滑动窗口算法获得功率序列；根据所述的功率序列提取其统计特征和奇异值特征；根据所述的统计特征和奇异值特征通过欧式距离求解与可能存在负荷各个特征的相似度；将所述的统计特征和奇异值特征的相似度利用线性加权和法将多相似度转化为综合相似度；将所述的综合相似度最大值与设定的阈值进行比较确定该时刻运行的负荷。采用整数规划降低计算维度，通过多特征融合可准确辨识出用户用电入口处的负荷，对于负荷功率的波动具有鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
基于多特征融合的电力负荷辨识方法及系统
本专利技术关于负荷辨识
，特别是对于家用负荷的辨识技术，具体的讲一种基于多特征融合的负荷辨识方法。
技术介绍
节能减排是近年来人们一直讨论与研究的热门话题，在节能减排的背景下以不影响电力用户的正常生产、生活的条件下更大程度的减少能源开支,降低能源消耗，合理利用自然能源为目的。电力负荷辨识技术可以通过辨识电力负荷中不同类型的运行状态，从而得到用电设备所消耗的功率，负荷的正确监测与辨识对减少电能损耗有着基础性的重要意义。负荷辨识技术应用在非侵入式电力负荷监测方面(Non-IntrusiveLoadMonitoring，NILM)，该技术仅通过在用户入口处安装监测设备获得总用电信息从而辨识用户各用电负荷类型和工作状态，因此该技术相对于侵入式负荷监测技术具有成本低、通信网络简单和便于维护等优点，同时又可以得到各负荷工作状态和耗能情况，从而根据耗能信息、分时电价和电能计量等综合信息，得到有效的节能措施，例如调整负荷用电时段或者选择节能电器等方面，以此能有效缓解能源危机，降低环境污染，因此负荷辨识技术具有无可取代的工程意义和广阔的发展前景。
技术实现思路
本专利技术针对非侵入式负荷识别存在问题，提出一种基于多特征融合的负荷辨识方法，根据有功功率获得功率序列并提取其统计特征和奇异值特征，利用整数规划降低计算维度，通过欧式距离和线性加权法进行多特征信息融合可计算出用户用电入口处的负荷及其运行状态，经过实验验证该方法可以准确辨识出负荷及其运行状态。本专利技术的目的之一，提供一种基于多特征融合的负荷辨识方法，包括：在用户的用电入口处对有功功率进行监测；将所述的有功功率利用整数规划求解，确定该时刻可能存在的负荷；将所述的有功功率通过滑动窗口算法获得功率序列；根据所述的功率序列提取其统计特征和奇异值特征；根据所述的统计特征和奇异值特征通过欧式距离求解与可能存在负荷各个特征的相似度；将所述的统计特征和奇异值特征的相似度利用线性加权和法将多相似度变为综合相似度；将所述的综合相似度最大值与设定的阈值进行比较确定该时刻运行的负荷。本专利技术的目的之一，提供一种基于多特征融合的负荷辨识系统，包括：监测装置，用于在用户的用电入口处对有功功率进行监测；负荷存在组合确定装置，用于将所述的有功功率利用整数规划求解，确定该时刻可能存在的负荷；功率序列提取装置，用于利用滑动时间窗口算法对有功功率进行功率序列提取；特征值提取装置，用于提取功率序列的统计特征和奇异值特征；相似度确定装置，用于将确定需要辨识负荷与可能存在负荷各个特征的相似度；综合相似度确定装置，用于将统计特征和奇异值特征的相似度利用线性加权和法求得综合相似度；负荷确定装置，用于将综合相似度最大值与设定的阈值进行比较确定该时刻运行的负荷。本专利技术采用的技术方案是：一种基于多特征序列融合的负荷辨识方法，其特征是，所述的方法包括：在用户的用电入口处对有功功率进行监测；将有功功率利用整数规划求解，确定该时刻可能存在的负荷；将有功功率通过滑动窗口算法获得功率序列；根据功率序列提取有功功率的统计特征和奇异值特征；根据统计特征和奇异值特征通过欧式距离求解与可能存在负荷组合各个特征的相似度；将统计特征和奇异值特征的相似度利用线性加权和法将多相似度转化为综合相似度；将综合相似度最大值与设定的阈值进行比较确定该时刻运行的负荷；将信息融合最大结果与设定的阈值进行比较辨识该时刻运行的负荷。一种基于多特征序列融合的负荷辨识识别系统，其特征是，所述的系统包括：监测装置，用于在用户的用电入口处对有功功率进行监测；负荷存在组合确定装置，用于将所述的有功功率利用整数规划求解，确定该时刻可能存在的负荷；功率序列提取装置，用于利用滑动时间窗口算法对有功功率进行功率序列提取；特征值提取装置，用于提取功率序列的统计特征和奇异值特征；相似度确定装置，用于将确定需要辨识负荷与可能存在负荷各个特征的相似度；综合相似度确定装置，用于将统计特征和奇异值特征的相似度利用线性加权和法求得综合相似度；负荷确定装置，用于将综合相似度最大值与设定的阈值进行比较确定该时刻运行的负荷。本专利技术的优点是：针对现有技术存在问题，提出将负荷功率序列多特征融合技术。首先建立整数规划模型求解负荷存在的可能性，以降低负荷辨识计算维度；然后基于滑动时间窗口算法获得组合功率序列和原始功率序列，提取两者功率序列的特征值和轮廓奇异值，通过欧式距离求解两者的相似度，并通过线性加权法将多相似度转化为综合相似度方法，辨识不同时刻负荷运行情况，提高了辨识准确率，对于负荷功率的波动具有鲁棒性。附图说明图1为本专利技术实施例提供的一种基于多特征融合的家用负荷辨识方法的实施方式的流程图；图2为本专利技术提供的具体实施例中00:00至24:00的综合负荷有功功率变化图；图3为本专利技术提供的具体实施例中18：00点到21：00点之间对某用户有功功率监测图。图4为本专利技术实施例提供的一种基于暂态特征贴近度匹配的家用负荷识别系统的实施方式一的结构框图；图5为采集的节能灯1有功功率波形示意图；图6为采集的节能灯2有功功率波形示意图；图7为采集的热水壶有功功率波形示意图；图8为采集的液晶电视有功功率波形示意图；图9为采集的台式电脑有功功率波形示意图；图10为采集的冰箱有功功率波形示意图；图11为图7为本专利技术实施例提供的一种基于多特征融合的家用负荷辨识系统的实施方式二的结构框图。具体实施方式图1为本专利技术实施例提供的一种基于多特征融合的负荷辨识方法的实施方式一的流程图，由图1可知，在实施方式一中，该方法具体包括：S101：在用户的用电入口处对有功功率进行监测。如图2为所示的00:00点至24:00点之间的综合负荷有功功率示意图，该图即为00:00点至24:00点之间对某用户的有功功率进行监测得到的。在具体的实施方式中，该步骤可通过智能电表实现。S102：将所述的有功功率利用整数规划求解，确定该时刻可能存在的负荷，如图3为18：00点到21：00点之间对某用户有功功率监测，需要确定19时17分35秒该时刻的该用户的负荷开启的情况，假设该时刻家庭用户入口总表检测家庭用电总功率为P(t)，用电器使用时可能存在的组合负荷启停向量为S。根据能量守恒定律可得下式：S∈{S||ΔP＝P(t)-XT·S|≤Δmax}(1)其中S(i)∈{0,1}，负荷启停向量S取值则限定在0和1两个数值，0表示该用电器关闭，1表示该用电器打开；Xi表示第i个用电负荷的功率状况，其功率取值为负荷运行功率范围，如表1所示；Δmax表示负荷功率允许最大误差，主要考虑负荷待机功率和线路损耗等因素，在该实例中Δmax为15W。通过上述方法可求该时刻用户可能存在负荷，如表2所示。表1表2S103：将所述的有功功率通过滑动窗口算法获得功率序列，根据所述的功率序列提取其统计特征和奇异值特征。滑动时间窗口算法具体步骤如下：对于给定的负荷消耗功率P和长度为2N的时间窗口，t时刻的功率序列记为P(t)＝[P(t-N),P(t-N+1),…,P(t+N-1)]，其原理为时间窗口放在序列的起始位置，此时时间窗口序列上长度为2N的一段子序列，然后时间窗口向后移，再以功率序列的第二个点为起始单位，形成另一个长度为2N的子序列，以此类推，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多特征序列融合的负荷辨识方法，其特征是，所述的方法包括：在用户的用电入口处对有功功率进行监测；将有功功率利用整数规划求解，确定该时刻可能存在的负荷；将有功功率通过滑动窗口算法获得功率序列；根据功率序列提取有功功率的统计特征和奇异值特征；根据统计特征和奇异值特征通过欧式距离求解与可能存在负荷组合各个特征的相似度；将统计特征和奇异值特征的相似度利用线性加权和法将多相似度转化为综合相似度；将综合相似度最大值与设定的阈值进行比较确定该时刻运行的负荷；将信息融合最大结果与设定的阈值进行比较辨识该时刻运行的负荷。

【技术特征摘要】
1.一种基于多特征序列融合的负荷辨识方法，其特征是，所述的方法包括：在用户的用电入口处对有功功率进行监测；将有功功率利用整数规划求解，确定该时刻可能存在的负荷；将有功功率通过滑动窗口算法获得功率序列；根据功率序列提取有功功率的统计特征和奇异值特征；根据统计特征和奇异值特征通过欧式距离求解与可能存在负荷组合各个特征的相似度；将统计特征和奇异值特征的相似度利用线性加权和法将多相似度转化为综合相似度；将综合相似度最大值与设定的阈值进行比较确定该时刻运行的负荷；将信息融合最大结果与设定的阈值进行比较辨识该时刻运行的负荷。2.根据权利要求1所述的基于多特征序列融合的负荷辨识方法，其特征是，将有功功率利用整数规划求解，确定该时刻可能存在的负荷具体包括：假设某时刻家庭用户入口总表检测家庭用电总功率为P(t)，用电器使用时可能存在的组合负荷启停向量为S；根据能量守恒定律可得下式：S∈{S||ΔP＝P(t)-XT·S|≤Δmax}其中S(i)∈{0,1}，负荷启停向量S取值则限定在0和1两个数值，0表示该用电器关闭，1表示该用电器打开；Xi表示第i个用电负荷的功率状况，其功率取值为负荷运行功率范围；Δmax表示负荷功率允许最大误差，主要考虑负荷待机功率和线路损耗等因素；通过上述方法可求该时刻用户可能存在负荷。3.根据权利要求1所述的基于多特征序列融合的负荷辨识方法，其特征是，将有功功率通过滑动窗口算法获得功率序列，其滑动窗口算法具体步骤如下：对于给定的负荷消耗功率P和长度为2N的时间窗口，t时刻的功率序列记为P(t)＝[P(t-N),P(t-N+1),…,P(t+N-1)]，其原理为时间窗口放在序列的起始位置，此时时间窗口序列上长度为2N的一段子序列，然后时间窗口向后移，再以功率序列的第二个点为起始单位，形成另一个长度为2N的子序列，以此类推，一共形成n-2N+1个长度为2N的时间子序列P1,P2,…,Pn-2N+1，这样就将功率的时间序列映射为一系列2N维空间中点集合。4.根据权利要求1所述的基于多特征序列融合的负荷辨识方法，其特征是，根据功率序列提取其统计特征和奇异值特征，其具体包括：统计特征具体有：该时刻的负荷功率序列到极大值的距离为dmax和极小值的距离为dmin、平均值和等统计特征量，同时包括负荷功率序列曲线轮廓统计特征值r，s，v和f，计算方式如下；式中：P(ti)为功率序列ti时刻的功率值，为功率序列的功率平均值；通过计算不同时刻的负荷功率序列统计特征，作为负荷功率序列特征的特征向量，其值分别为Φk为第k个功率序列特征向量；奇异值统计值求解方法如下：对于负荷功率序列的奇异值提取，通过对功率序列进行奇异值分解(singularvalued...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨东升，张化光，罗艳红，孔亮，周博文，庞永恒，杨珺，王智良，李广彬，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21