一种基于滑动均值优化的电机类负荷事件提取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于滑动均值优化的电机类负荷事件提取方法及装置，所述方法包括获取预先采集的待检测的工商业总表处，设定采样频率的有功序列；利用设定大小的滑动窗口将所述有功序列划分为多个数据窗，分别计算各数据窗中有功序列的均值；比较各数据窗与相邻的前一数据窗的有功序列均值大小，若当前数据窗的有功序列均值比前一数据窗的有功序列均值大，则通过累加和算法获得累加序列；对所述累加序列进行平均斜率差计算，获得累加序列的前向差分；根据累加序列的前向差分确定电机类负荷的启停信息，本发明专利技术为非介入式方法，仅在用户总表处进行数据采集，即可达到监测效果，使用设备数量少、成本低、易实施，为政府监管提供重要依据。依据。依据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于滑动均值优化的电机类负荷事件提取方法及装置


[0001]本专利技术涉及一种基于滑动均值优化的电机类负荷事件提取方法及装置，属于电力研究


技术介绍

[0002]2019年随着全国多起化工厂爆炸事件的发生，政府对高风险工商业用户监管力度不断加大。而部分工商业用户，例如火灾风险大、环境污染危害大的违法违规“小化工”躲在人烟稀少的地方，藏在隐秘的角落，给政府的安全监管和环保监管带来了极大的难度，也对进行实时精准的工商业负荷辨识提出了更高的要求。
[0003]为应对日益增强的电力需求缺口和日渐突出的安全监管问题，针对一般工商业用户的用电行为监测技术的研究显得尤为重要。一般工商业用户类型复杂，涉及的负荷种类繁多且应用场景多样，居民侧的负荷辨识算法难以直接应用。而且当前一般工商业负荷辨识研究刚起步，总体研究水平还停留在理论研究阶段，亟需形成技术突破。同时工商业中存在大量的大波动电机类负荷，运行过程中会产生大量的功率变化，普通的负荷辨识算法难以识别。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于滑动均值优化的电机类负荷事件提取方法，其特征在于，包括：获取预先采集的待检测的工商业总表处，设定采样频率的有功序列；利用设定大小的滑动窗口将所述有功序列划分为多个数据窗，分别计算各数据窗中有功序列的均值；比较各数据窗与相邻的前一数据窗的有功序列均值大小，若当前数据窗的有功序列均值比前一数据窗的有功序列均值大，则通过累加和算法获得累加序列；对所述累加序列进行平均斜率差计算，获得累加序列的前向差分；根据累加序列的前向差分确定电机类负荷的启停信息。2.根据权利要求1所述的基于滑动均值优化的电机类负荷事件提取方法，其特征在于，还包括：在获取有功序列后，选取固定窗口，将所述固定窗口中的有功序列带入高斯函数进行平滑处理，公式如下：其中，f
k
为平滑处理后的信号，x为有功序列，σ为一个窗口中的方差，μ为有功序列x中以每多个点为窗口的均值。3.根据权利要求2所述的基于滑动均值优化的电机类负荷事件提取方法，其特征在于：所述利用设定大小的滑动窗口将所述有功序列划分为多个数据窗，分别计算各数据窗中有功序列的均值，公式如下：其中，K
n
为有功序列x中下标为n至n+m
‑
1的数值均值；m为窗口大小。4.根据权利要求3所述的基于滑动均值优化的电机类负荷事件提取方法，其特征在于：所述比较各数据窗与相邻的前一数据窗的有功序列均值大小，若当前数据窗的有功序列均值比前一数据窗的有功序列均值大，则通过累加和算法获得累加序列Z
n
，公式如下：Z
n
＝max(0，Z
n
‑1+x
n
‑
(K
n
‑
K
n
‑1))。5.根据权利要求4所述的基于滑动均值优化的电机类负荷事件提取方法，其特征在于：所述对所述累加序列进行平均斜率差计算，获得累加序列的前向差分，公式如下：P
d

【专利技术属性】
技术研发人员：马云龙，王黎明，李新家，严永辉，裴子霞，刘博文，孙爱兵，
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：