一种复杂多态电器负荷事件判别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于家用电器控制技术领域，涉及一种复杂多态电器负荷事件判别方法及装置，该方法获取原始电路的瞬时电流,并计算瞬时电流有效值；根据瞬时电流有效值计算电流波形变化率确定为负荷事件发生的时间节点；由负荷事件发生的时间节点提取一个周期或数个周期的稳态电流波形；经Savitzky

【技术实现步骤摘要】
一种复杂多态电器负荷事件判别方法及装置


[0001]本专利技术属于家用电器控制
，具体涉及一种复杂多态电器负荷事件判别方法及装置。

技术介绍

[0002]多态电器是指电器在投入运行后主要工作元件间接性工作或受内置电路约束执行不同工作策略的电器。多态电器拥有至少两种工作模式，工作在不同模式时会产生不同的电流波形，两种工作模式之间的切换，会引起电路特性的变化，常见多态家用电器有洗衣机、空调、电冰箱、电饭煲、电风扇等。
[0003]负荷事件是指用电设备的运行状态变化，是非侵入式负荷监测的关键环节，具体包括电器投切负荷事件和多态电器工作模式转换负荷事件两类。居民家庭负荷中存在较多多态电器，例如空调、洗衣机、电冰箱等电器的多态工作模态特性往往导致电器投切负荷事件和多态电器工作模式转换负荷事件难以辨识，降低NILM（非嵌入式识别）算法精度。
[0004]国内外相关学者针对NILM负荷事件辨识精度问题开展较多研究，但是现有文献均在负荷事件探测精度取得进展，但针对复杂多态电器场景下的电器投切负荷事件和多态电器工作模式转换负荷事件的判别研究鲜有涉及。

技术实现思路

[0005]为解决电器投切负荷事件和多态电器工作模式转换负荷事件区分难题，本专利技术提出一种复杂多态家用电器负荷事件判别方法及装置，该方法使用Savitzky
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Golay算法处理采集到电器稳态电流波形，滤除波形中含有的高频噪声成分，得到近似电流波形；基于离散小波变换提取近似电流波形作为主要特征；基于皮尔逊相关系数计算负荷事件前后稳态波形的相关性系数，依据相关系数大小判别负荷事件的类型。家用电器运行监测中，在现有技术的变点检测流程后增加本专利技术的方法，可提高NILM算法辨识精度。
[0006]本专利技术通过下述技术方案来实现。一种复杂多态电器负荷事件判别方法，包括以下步骤：一种复杂多态电器负荷事件判别方法，其步骤如下：步骤S1：获取原始电路的瞬时电流,并计算瞬时电流有效值；步骤S2：根据瞬时电流有效值计算电流波形变化率，约定电流波形变化率大于阈值m时为负荷事件发生的时间节点；步骤S3：计算负荷事件发生前后的瞬时电流有效值的导数，当其导数值小于阈值a时，认定电流波形进入稳态，由负荷事件发生的时间节点提取一个周期或数个周期的稳态电流波形；步骤S4：使用Savitzky
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Golay滤波算法滤除负荷事件发生前、后的稳态电流波形中的高频成分、杂波信号；步骤S5：使用离散小波变换提取滤波后的负荷事件发生前、后的稳态电流波形的
近似分量，得到负荷事件发生前、后经Savitzky
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Golay滤波和离散小波变换后的电流瞬时值；步骤S6：使用皮尔逊相关系数来计算负荷事件发生的时间节点前、后的经Savitzky
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Golay滤波和离散小波变换后的电流瞬时值的相关性，根据皮尔逊相关系数判别负荷事件是电器投切负荷事件还是多态电器工作模式转换负荷事件。
[0007]进一步优选， 步骤S3中认定电流波形进入稳态的条件如下：步骤S3中认定电流波形进入稳态的条件如下：为负荷事件发生的时间节点后时刻电流波形的导数， 为负荷事件发生的时间节点前时刻电流波形的导数。
[0008]进一步优选， 步骤S3中，提取稳态电流波形的方式如下：式中，为负荷事件发生前的稳态电流波形，为负荷事件发生后的稳态电流波形，为负荷事件发生前稳态电流波形的最后时间点，为负荷事件发生后稳态电流波形开始的时间点，T为工频周期。
[0009]进一步优选，步骤S4的过程为：首先选定滑窗宽度为2k+1，滑窗将负荷事件发生前的稳态电流波形分割为2k+1个数据，其中时间t取值为，k为正整数，基于滑窗内的2k+1个数据，构造n阶多项式，计算滤波后的负荷事件发生前的稳态电流波形：式中，分别为第0，1，2，
…
，n
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1，n阶系数，所有的系数共同组成系数矩阵；使用最小二乘法计算拟合残差构建目标函数，残差方程为：使用最小二乘法计算拟合残差构建目标函数，残差方程为：为第g阶系数；对残差方程E求导，使其对参数偏导数为0：利用已知的滑窗内数据求解当前系数矩阵，每当移动滑窗时，取滑窗的中心点为负荷事件发生前的稳态电流波形的平滑结果，当滑窗经过全部待平滑数据，全部返回值就是完整的滤波后的负荷事件发生前的稳态电流波形；滤波后的负荷事件发生后的稳态电流波形的计算过程与滤波后的负荷事件发生前的稳态电流波形的计算过程相同。
[0010]进一步优选，步骤S5是通过求解下述方程得到负荷事件发生前经Savitzky
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Golay滤波和离散小波变换后的电流瞬时值、负荷事件发生后经Savitzky
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Golay滤波和离散
小波变换后的电流瞬时值：：：：式中：WT(a,t)为内积函数，是小波变换函数，a为尺度因子，x为时间量，DWT(q,p)为对尺度参数按幂级数进行离散化处理、对时间进行均匀离散化后的函数，是离散小波变换函数，t为时间，q、p分别为离散小波的伸缩因子及平移因子。
[0011]进一步优选，步骤S6中，皮尔逊相关系数按下式计算：式中，表示从1到n离散时间段负荷事件发生前经Savitzky
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Golay滤波和离散小波变换后的电流平均值，表示从1到n离散时间段负荷事件发生后经Savitzky
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Golay滤波和离散小波变换后的电流平均值，表示第i个时间段t
i
负荷事件发生前经Savitzky
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Golay滤波和离散小波变换后的电流瞬时值，表示第i个时间段t
i
负荷事件发生后经Savitzky
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Golay滤波和离散小波变换后的电流瞬时值。
[0012]本专利技术还提供一种复杂多态电器负荷事件判别装置，所述装置存储执行前述复杂多态电器负荷事件判别方法计算机程序指令。
[0013]本专利技术的有益效果：首先采用Savitzky
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Golay滤波算法对负荷事件前、后的稳态电流波形进行滤波处理，剔除高频成份和噪声成份；其次通过离散小波变换对滤波后的电流波形进行分解处理，得到近似分量波形；最后基于皮尔逊相关系数计算负荷事件前、后近似分量波形的相关性系数，并依据相关性系数对负荷事件的性质进行判别。通过对空调、洗衣机、电冰箱等复杂多态电器的大量电流波形测试，实验结果表明：经本专利技术方法处理后的电器投切负荷事件的皮尔逊相关系数在0.6以下，而多态电器模式转换负荷事件的皮尔逊相关系数在0.65以上，这一标准可作为复杂多态电器场景下负荷事件类型判别的主要判据。
附图说明
[0014]图1为本专利技术的一种复杂多态电器负荷事件判别方法流程图。
[0015]图2为滑窗移动平滑示意图。
[0016]图3为洗衣机在速洗模式下负荷事件前稳态时间序列下的工作状态滤波结果。
[0017]图4为洗衣机在速洗模式下负荷事件后稳态时间序列下的工作状态滤波结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种复杂多态电器负荷事件判别方法，其特征是，步骤如下：步骤S1：获取原始电路的瞬时电流,并计算瞬时电流有效值；步骤S2：根据瞬时电流有效值计算电流波形变化率，约定电流波形变化率大于阈值m时为负荷事件发生的时间节点；步骤S3：计算负荷事件发生前后的瞬时电流有效值的导数，当其导数值小于阈值a时，认定电流波形进入稳态，由负荷事件发生的时间节点提取一个周期或数个周期的稳态电流波形；步骤S4：使用Savitzky
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Golay滤波算法滤除负荷事件发生前、后的稳态电流波形中的高频成分、杂波信号；步骤S5：使用离散小波变换提取滤波后的负荷事件发生前、后的稳态电流波形的近似分量，得到负荷事件发生前、后经Savitzky
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Golay滤波和离散小波变换后的电流瞬时值；步骤S6：使用皮尔逊相关系数来计算负荷事件发生的时间节点前、后的经Savitzky
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Golay滤波和离散小波变换后的电流瞬时值的相关性，根据皮尔逊相关系数判别负荷事件是电器投切负荷事件还是多态电器工作模式转换负荷事件。2.根据权利要求1所述的一种复杂多态电器负荷事件判别方法，其特征是， 步骤S3中认定电流波形进入稳态的条件如下：认定电流波形进入稳态的条件如下：为负荷事件发生的时间节点后时刻电流波形的导数，为负荷事件发生的时间节点前时刻电流波形的导数。3.根据权利要求2所述的一种复杂多态电器负荷事件判别方法，其特征是，步骤S3中，提取稳态电流波形的方式如下：式中，为负荷事件发生前的稳态电流波形，为负荷事件发生后的稳态电流波形，为负荷事件发生前稳态电流波形的最后时间点，为负荷事件发生后稳态电流波形开始的时间点，T为工频周期。4.根据权利要求3所述的一种复杂多态电器负荷事件判别方法，其特征是，步骤S4的过程为：首先选定滑窗宽度为2k+1，滑窗将负荷事件发生前的稳态电流波形分割为2k+1个数据，其中时间t取值为，k为正整数，基于滑窗内的2k+1个数据，构造n阶多项式，计算滤波后的负荷事件发生前的稳态电流波形：式中，分别为第0，1，2，
…
，n
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1，n阶系数，所有的系数共同组成系数矩阵；使用最小二乘法计算拟合残差构建目标函数，残差方程为：...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁贵立，倪嘉豪，唐健耀，王宗耀，许志浩，康兵，王晓虎，颜高洋，程巧，施嘉兵，袁净帅，何登旋，刘文轩，
申请(专利权)人：江西派源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：