一种基于谐波发射水平的工业用户电力设备分类方法技术

本发明专利技术涉及一种基于谐波发射水平的工业用户电力设备分类方法，包括：按照预设的采样间隔，采集工业用户电力设备的负荷特征数据；对采集的数据进行预处理；采用双边CUSUM算法，对工业用户电力设备的投切事件进行检测；根据检测的投切事件，从预处理后的负荷特征数据中提取出投切事件发生前后的谐波畸变率和谐波值，以构建得到工业用户设备的谐波特征矩阵；从工业用户设备的谐波特征矩阵中筛选提取出高贡献率特征，以构建得到工业用户设备的贡献特征矩阵；采用k‑means算法对贡献特征矩阵进行聚类计算，从而确定工业用户电力设备中的不同设备类别。与现有技术相比，本发明专利技术能够高效、准确地对工业用户电力设备进行分类。

【技术实现步骤摘要】
一种基于谐波发射水平的工业用户电力设备分类方法
本专利技术涉及电力设备分类
，尤其是涉及一种基于谐波发射水平的工业用户电力设备分类方法。
技术介绍
在电网的运行调控中，往往需要预先明确电网中各负荷的特征以及设备运行状况，以保证后续电力调控的准确性，目前，电网中的负荷主要分为居民负荷和工业负荷，其中，居民负荷包括家庭用户电力设备，工业负荷则包括工业用户电力设备，且电网中工业负荷相比于居民负荷，占有更大地容量和比重，因此，研究工业用户电力设备分类，对于电网调控将具有重要的实践意义。不同于家庭用户电力设备，工业用户电力设备包含的种类更多更复杂，为了能够准确地对工业用户电力设备进行分类，传统主要借助深度学习以及图像识别的方法，这种方式依赖于大量的训练样本数据，其效率较低，一旦出现新增的工业用户电力设备，则需要重新进行分类模型训练，否则无法保证分类结果的准确性。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于谐波发射水平的工业用户电力设备分类方法，以实现高效、准确地进行工业用户电力设备分类本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于谐波发射水平的工业用户电力设备分类方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、按照预设的采样间隔，采集工业用户电力设备的负荷特征数据，所述负荷特征数据包括有功功率值、谐波畸变率以及谐波值，其中，谐波值具体为2～25次电流谐波值；/nS2、对采集的数据进行预处理，得到预处理后的负荷特征数据；/nS3、采用双边CUSUM算法，对工业用户电力设备的投切事件进行检测；/nS4、根据检测的投切事件，从预处理后的负荷特征数据中提取出投切事件发生前后的谐波畸变率和谐波值，以构建得到工业用户设备的谐波特征矩阵；/nS5、从工业用户设备的谐波特征矩阵中筛选提取出高贡献率特征，以构建得到工业用户设备的贡...

【技术特征摘要】
1.一种基于谐波发射水平的工业用户电力设备分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、按照预设的采样间隔，采集工业用户电力设备的负荷特征数据，所述负荷特征数据包括有功功率值、谐波畸变率以及谐波值，其中，谐波值具体为2～25次电流谐波值；
S2、对采集的数据进行预处理，得到预处理后的负荷特征数据；
S3、采用双边CUSUM算法，对工业用户电力设备的投切事件进行检测；
S4、根据检测的投切事件，从预处理后的负荷特征数据中提取出投切事件发生前后的谐波畸变率和谐波值，以构建得到工业用户设备的谐波特征矩阵；
S5、从工业用户设备的谐波特征矩阵中筛选提取出高贡献率特征，以构建得到工业用户设备的贡献特征矩阵；
S6、采用k-means算法对贡献特征矩阵进行聚类计算，以确定工业用户电力设备中的不同设备类别。


2.根据权利要求1所述的一种基于谐波发射水平的工业用户电力设备分类方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：
S21、采用均值滤波方法，对采集的负荷特征数据进行去噪处理；
S22、对去噪处理后的负荷特征数据进行缺失值处理。


3.根据权利要求2所述的一种基于谐波发射水平的工业用户电力设备分类方法，其特征在于，所述步骤S22具体包括以下步骤：
S221、确定采集负荷特征数据的缺失率；
S222、根据负荷特征数据的缺失率数值大小以及预设的缺失值处理规则，对负荷特征数据进行缺失值填充或删除处理。


4.根据权利要求3所述的一种基于谐波发射水平的工业用户电力设备分类方法，其特征在于，所述负荷特征数据的缺失率计算公式为：



其中，为负荷特征Fn的缺失率，为负荷特征Fn缺失数据的总数，N为采集负荷特征数据的次数。


5.根据权利要求4所述的一种基于谐波发射水平的工业用户电力设备分类方法，其特征在于，所述预设的缺失值处理规则具体为：



其中，DLRp为预设的缺失阈值，Fnk为负荷特征Fn第k次采集对应的数据值，Fn(k-1)为负荷特征Fn第(k-1)次采样对应的数据值。


6.根据权利要求1所述的一种基于谐波发射水平的工业用户电力设备分类方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下步骤：
S31、根据采集的有功功率值特征数据，构建对应的CUSUM统计函数；
S32、基于CUSUM统计函数，得到投切事件的发生时刻序列以及投切事件的发生总次数。


7.根据权利要求6所述的一种基于谐波发射水平的工业用户电力设备分类方法，其特征在于，所述CUSUM统计函数具体为：






P＝{Pk}，k＝1，2，......，N
Pk＝μ+AI(k＜τ)+(C+B)I(k≥τ)
其中，P为采集的有功功率值特征数据，即为有功功率特征序列，Pk为第k次采集的有功功率值，N为负荷特征采集的总次数，A和B为随机变量，其数学期望为0，C为功率平均值的变化量，τ为功率变点发生时刻，I(·)为指示函数，μ为P的平均值；
当功率处于稳态时，CUSUM统计量均值为0，和是一个在0附近随机波动的变量；
若功率特征序列中检测到设备投切事件的发生，即序列中产生偏移，无论是正向偏移或是反向偏移，最终都会导致和不断增大；
设定波动阈值为w，当时，令监测点延迟因子当时，表示设备投入事件被检测出来，此时通过公式可以将设备投入事件...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨心刚，张鹏，杜洋，潘爱强，苏磊，祝青，潘玲，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：上海;31