一种非侵入式负荷识别的自适应阈值事件检测方法技术

本发明专利技术公开了一种非侵入式负荷识别的自适应阈值事件检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：数据输入，以环形存储方法将功率数据进行整理，形成滑动窗口；步骤2：针对当前负荷功率变化特征，将事件根据标准差算法分为短暂态事件和长暂态事件，对不同类型事件采用不同的方法自适应调整阈值；步骤3：根据阈值进行基于均值偏移CUSUM的事件检测，判断事件是否真实；步骤4：针对检测到的真实事件提取特征向量，通过机器学习方法进行事件分类。本发明专利技术能够根据当前功率变化情况，计算出相应阈值，解决传统事件检测方法局限于固定阈值，在同时存在功率变化幅值差别大的负荷时，功率变化幅值小的负荷难以被检测的问题。小的负荷难以被检测的问题。小的负荷难以被检测的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种非侵入式负荷识别的自适应阈值事件检测方法


[0001]本专利技术涉及非侵入式负荷识别领域，具体设计一种非侵入式负荷识别的自适应阈值事件检测方法。

技术介绍

[0002]非侵入式负荷识别的自适应阈值事件检测方法属于基于事件的非侵入式负荷识别的范畴，通过事件检测算法，检测采集点功率变化，计算判断是否发生负荷投切事件，记录相应事件特征，通过机器学习算法进行识别。
[0003]目前常见的非侵入式负荷识别事件检测方法，需要根据识别场景内的负荷组成，规定一个固定阈值，当检测算法某一参数值超过该阈值时，表明发生事件，但是当同时存在功率变化幅值差别大的负荷时，该类检测算法难以准确地、实时地检测到小负荷，因此提供一种非侵入式负荷识别的自适应阈值事件检测方法，该方法可以根据当前功率变化情况，自适应地计算阈值，可以准确地、实时地检测到不同变化幅值的负荷投切事件。

技术实现思路

[0004]为了解决现有非侵入式负荷识别事件检测方法，在同时存在功率变化幅值差别大的负荷时，难以准确地、实时地检测到小幅值负荷的问题，本专利技术提出了一种非侵入式负本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种非侵入式负荷识别的自适应阈值事件检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：数据输入，以环形存储方法将功率数据进行整理，形成滑动窗口；计算模块接收数据输入，以环形存储方法将视在功率、有功功率、无功功率数据进行整理，形成三功率窗口W＝{s
i
,p
i
,q
i
|i＝n,n+1,
…
,n+N}(n∈R)，式中s
i
代表视在功率，p
i
代表有功功率，q
i
代表无功功率，三功率窗口W内数据随着n增大而不断更新；步骤2：针对不同的负荷功率变化特征，将事件根据标准差算法分为短暂态事件和长暂态事件，对不同类型事件采用不同的方法自适应调整阈值；步骤3：根据计算得到的阈值进行基于均值偏移CUSUM的事件检测，判断事件是否真实；步骤4：针对检测到的真实事件提取特征向量，通过机器学习方法进行事件分类。2.如权利要求1所述的一种非侵入式负荷识别的自适应阈值事件检测方法，标准差算法，其特征在于，所述步骤2包括：根据步骤1所得的三功率窗口W，将其中的视在功率分为均值评估窗口S
m
＝{s
i
|i＝n,n+1,n+2,n+3}及事件检测窗口S
ch
＝{s
i
|i＝n+4,n+5,
…
,n+N}，均值评估窗口S
m
用于评估前一时刻功率水平，事件检测窗口S
ch
用于检测当前时刻是否发生负荷投切事件，计算S
m
的平均值s
m
，计算S
ch
的标准差σ，当σ首次大于y
th
时，代表有事件发生，记录σ值大于y
th
的次数为c
ch
，当σ达到最大时，代表事件结束，若c
ch
小于最小值c
min
时，σ达到最大值，则舍弃该事件，若c
ch
大于最大值c
max
时，σ仍未达到最大值，则将该事件归类为长暂态事件，否则为短暂态事件。3.如权利要求2所述的一种非侵入式负荷识别的自适应阈值事件检测方法，其特征在于，所述步骤2还包括：若发生长暂态事件，则保持S
m
不变，增加S
ch
长度，将新输入的数据加入S
ch
＝{s
i
|i＝n+4,n+5,
…
n+N,
…
,n+k}(k∈R,k＞N)，取S
ch
中后x个元素组成S
′
ch
＝{x
i
|i＝n+k
‑
x+1,n+k
‑
...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘国兵，钱浚杰，王海鹏，邓伟芳，罗宇涵，欧阳静，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：