【技术实现步骤摘要】
一种非侵入终端辨识能力测试方案优化方法和设备
本专利技术涉及一种非侵入式终端辨识能力测试方案优化方法和设备，属于智能用电领域。
技术介绍
非侵入负荷辨识技术是指通过用户端口电压、电流数据分析用户家用电器详细使用情况的技术，从而为需求响应、智能用电、能源综合服务等电力用户双向互动提供基础数据。对比于侵入式的分项计量方式，投入小实用性强，应用前景广阔。面向非侵入终端的大规模工程应用需求，非侵入终端的检测标准规范和辨识功能的检测能力建设却稍显滞后，当前的检测无法满足非侵入终端的批量化检测需求。非侵入终端功能包括数据采集、负荷辨识和数据上传，检测内容涵盖型式试验检测、一般功能检测和核心辨识功能检测。已有检测方法对于非侵入终端的型式试验检测、一般功能检测具有参考意义，但无法应用于非侵入终端的核心功能-负荷辨识能力的测试。非侵入终端的检测能力亟需建设，当前针对非侵入终端辨识能力测试，模拟测试系统的核心功能之一，模拟提供真实的居民用电场景，已有一些工作在开展，如中国专利CN110033395A提出一种非侵入终端辨识能力测试案例库的...
【技术保护点】
1.一种非侵入终端辨识能力测试方案的优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n对预先构建的非侵入终端辨识能力测试方案优化模型进行求解，获得优化的测试方案，所述非侵入终端辨识能力测试方案优化模型为根据预先转化得到的矩阵表达模型构建得到，所述矩阵表达模型为根据预先建立的居民用电场景案例库中的案例模型进行转化得到；/n将获得的优化的测试方案应用于非侵入终端模拟检测平台，生成测试报告。/n
【技术特征摘要】
1.一种非侵入终端辨识能力测试方案的优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
对预先构建的非侵入终端辨识能力测试方案优化模型进行求解，获得优化的测试方案，所述非侵入终端辨识能力测试方案优化模型为根据预先转化得到的矩阵表达模型构建得到，所述矩阵表达模型为根据预先建立的居民用电场景案例库中的案例模型进行转化得到；
将获得的优化的测试方案应用于非侵入终端模拟检测平台，生成测试报告。
2.根据权利要求1所述的非侵入终端辨识能力测试方案的优化方法，其特征在于，所述根据预先建立的居民用电场景案例库中的案例模型转化得到矩阵表达模型，包括：
从预先建立的居民用电场景案例库中抽取样本，形成样本库，所述案例库包含level1、level2、level3、level4四个等级案例，其中level1表示单电器运行案例，level2～level4表示多电器叠加运行的案例，每个案例有8个属性变量；
将样本库表示为矩阵形式：
每行表示一个案例L1～L8八维属性特征，下标k表示属性维数，所述矩阵形式中，对于Level2～level4案例，第3维至第8维是同维数的特征向量；i表示案例等级，n表示案例编号；
假设样本库中四个等级案例样本数量分别是m1,n1,p1,q1个，将样本库的嵌套矩阵拆解，当i＝1,2,3,4时，n分别是m1，2n1，3p1，bq1，其中b表示level4案例中有b个电器运行，矩阵总行数为m1+2n1+3p1+bq1，表示为列向量形式：[L1,L2,...,Lk,...,L8]，式中，各个列向量的行数为m1+2n1+3p1+bq1个；
假设最终测试方案中各等级的案例数量分别是m2,n2,p2,q2个，同样进行拆解，表示成矩阵形式：
其中矩阵行数是m2+2n2+3p2+bq2行，表示为列向量形式为：[L'1,L'2,...,L'k,...,L'8]，式中，各个列向量的行数为m2+2n2+3p2+bq2个。
3.根据权利要求2所述的非侵入终端辨识能力测试方案的优化方法，其特征在于，所述8个属性变量L1～L8分别是案例级别、案例时长、电器大类、电器名称、电器品牌、电器类型、功能模式、运行功率。
4.根据权利要求2所述的非侵入终端辨识能力测试方案的优化方法，其特征在于，所述从预先建立的居民用电场景案例库中抽取样本的方法如下：
采用等比分配方法确定案例库中每一组案例各自样本数量；
利用随机数法从每一组案例中进行抽取，构成样本库。
5.根据权利要求2所述的非侵入终端辨识能力测试方案的优化方法，其特征在于，所述将样本库的嵌套矩阵拆解是将Level2～level4案例的嵌套矩阵进行转换，转换的方法将一个多电器组合案例拆成多个单案例的组合，其中L1及L2值默认表示在第一个案例中，其余案例中补0。
6.根据权利要求3所述的非侵入终端辨识能力测试方案的优化方法，其特征在于，所述根据预...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹晓冬，杨世海，纪峰，黄莉，周赣，李波，陈宇沁，吴恒，李世洁，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，国家电网有限公司，东南大学，江苏省电力试验研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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