一种基于多类型特征交互的云端协同非介入负荷辨识方法技术

本发明专利技术公开一种基于多类型特征交互的云端协同非介入负荷辨识方法，以电力负荷为研究对象从负荷特征入手，非介入负荷辨识终端基于高频采样,提取有功功率、无功功率、三次谐波和二次谐波，构建终端负荷特征库，进行家庭电器辨识并将无法确定类别的电器的时空特征上送云端；其次云端辨识能力提升，构建包含固有特征、时空特征及统计特征组成的云侧历史特征库；最后构建云端闭环升级机制，云侧将差异性特征回送终端完善终端电器特征库，综合实现不确定电器细化识别能力提升。引入多类型特征交互的云端协同负荷辨识模式，应用轻量级邻近辨识方法，基于云端协同可以进一步提高辨识电器细粒度和精度，对于辨识特征相近的电器具有良好的辨识准确性。好的辨识准确性。好的辨识准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多类型特征交互的云端协同非介入负荷辨识方法


[0001]本专利技术属于用电信息采集领域，涉及一种居民负荷辨识方法，具体涉及一种基于多类型特征交互的云端协同非介入负荷辨识方法，即以电力负荷为研究对象从负荷特征入手，引入多类型特征交互的云端协同负荷辨识模式，应用轻量级邻近辨识方法，与其它方案比较，该方法基于云端协同可以进一步提高辨识电器细粒度和精度，尤其对于辨识特征相近的电器具有良好的辨识准确性。

技术介绍

[0002]随着社会的发展，家用电器种类越来越多，居民家用电器类型丰富且特征量相似电器种类纷繁，相似原理的电器导致其暂态的“启停”特性类似，给非介入辨识带来电器类型不确定、辨识精度有待提升的难题。
[0003]有学者提出一种高频采集模式下的非侵入式负荷在线监测方法，基于构建的负荷种类库通过贝叶斯分类模型实现负荷种类判断，也有学者提出可分别通过有功和无功功率、动态时间弯曲(DTW)算法、核Fisher判别算法进行负荷识别。当前的负荷辨识主要通过两种方法构建数据库，第一是通过预先试验，对常用的电器进行录播；第二是依赖于公共数据集。这本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多类型特征交互的云端协同非介入负荷辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，非介入负荷辨识终端对家庭电器高频采样,提取家庭电器的有功功率、家庭电器的无功功率、家庭电器的三次谐波和家庭电器的二次谐波；步骤二，非介入负荷辨识终端提取家庭电器的基本特征构造终端电器特征库；步骤三，非介入负荷辨识终端进行家庭电器常规负荷辨识并提取基本特征的特征量，并将无法确定类别的家庭电器的差异性特征上送云端；步骤四，云端根据非介入负荷辨识终端上送基本特征的特征量，构建云端历史特征库，云端历史特征库包含固有特征、时间特征及统计特征；步骤五，云端基于k近邻分类算法和云端历史特征库进行云端负荷辨识，确定无法确定类别的家庭电器类别；云端保存非介入负荷辨识终端上传的所有数据，对于非介入负荷辨识终端实时上传的新的数据则直接和云端保存的已有数据匹配，采用距离云端保存的已有数据最近属性的分类作为新的数据的分类；步骤六，构建云端闭环升级机制：云端将家庭电器的差异性特征回送非介入负荷辨识终端；步骤七，非介入负荷辨识终端根据云端反馈的家庭电器的差异性特征，完善终端电器特征库，实现非介入负荷辨识终端在实际现场的实时负荷辨识。2.根据权利要求1所述的一种基于多类型特征交互的云端协同非介入负荷辨识方法，其特征在于：步骤二中，非介入负荷辨识终端提取家庭电器特征，...

【专利技术属性】
技术研发人员：严永辉，李新家，郑海雁，王黎明，赵勇，徐博，王淑云，于怡，刘飞，李嘉奕，
申请(专利权)人：江苏方天电力技术有限公司，
类型：发明
国别省市：