本发明专利技术公开了一种考虑时间阈值的滑动窗双边CUSUM事件检测方法及应用。本发明专利技术基于非侵入式负荷监测的思想，针对户用两级式单相光伏并网进行接入与运行特性分析，并通过考虑光伏逆变器的柔性调节策略，将光伏接入状态异常检测纳入监测范围，提出了一种考虑时间阈值的滑动窗双边CUSUM事件检测方法，可用于电器辨识，能够解决因光伏设备发电功率的不确定性、连续变化性，以及不显著的开关特性造成基于非侵入方案的户用光伏辨识困难的问题，且本发明专利技术通过基于光伏接入特征改进的事件检测与深度学习算法相结合的方案，提高了辨识的速度和精度。度。度。
【技术实现步骤摘要】
一种考虑时间阈值的滑动窗双边CUSUM事件检测方法及应用
[0001]本专利技术一种考虑时间阈值的滑动窗双边CUSUM事件检测方法及应用，属于非侵入交互式能源监测领域。
技术介绍
[0002]以光伏为代表的分布式能源在国内得到大力推广，截至2021年底，我国光伏发电并网装机容量达到3.06亿千瓦，连续7年稳居全球首位。然而大规模分布式光伏并网对配电网的潮流、线路损耗、电能质量等产生了不可忽视的影响，给配电网的安全经济运行带来巨大挑战。随着智能电网技术日益成熟，现有研究通过有源配电网、虚拟电厂、需求侧管理等各种方案缓解影响，这些智能解决方案的一个必要条件是配电网的可观测性。然而，由于一部分户用光伏设备未经授权或未报告而进行安装以及配电网对大部分户用设备缺乏单独的计量，配电网实际上对快速增长的户用光伏设备的可见性非常有限，例如各设备的状态、数量、类型和位置等信息。而因为成本和隐私问题，在每个户用上安装传感器是不切实际的。因此，开发一种无需单独监测且经济高效的方法来估算区域层面的户用连接状态是至关重要的。此时，基于非侵入式负荷监测与分解方法(Non
‑
intrusive load monitoring，NILM)对实现光伏设备的辨识具有良好的发展前景，在智能电表上实施NILM型算法可以为电网或用户提供光伏的实时发电/用电信息，提高了配电网的可观测性，减轻配电网中光伏不协调增长的负面影响，从而提高系统的灵活性、可靠性和效率，有助于传统电力系统到动态智能电网的有效过渡。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的是针对现有技术的不足，提出一种考虑时间阈值的滑动窗双边CUSUM事件检测方法及应用。
[0004]本专利技术采用的技术方案如下：
[0005]一种考虑时间阈值的滑动窗双边CUSUM事件检测方法，包括：
[0006]获取待检测电气参数时间序列，所述电气参数为有功功率、无功功率或者电流有效值；利用滑动窗对待检测电气参数时间序列进行取样并检测每一滑动窗内是否发生事件；所述滑动窗包括均值计算窗W
m
和暂态检测窗W
d
两个连续的滑动窗口；对于每一滑动窗，逐一计算暂态检测窗W
d
内每一时刻k对应的投入或切出事件累积和并判断：若时则令时间延迟因子d＝0；若时，令d＝d+1；直至时确定投入或切出事件发生，发生时刻根据t＝k
‑
d逆变换得出；
[0007]其中，h是累计和阈值，每一滑动窗的投入、切出事件累积和的初始值为0，表示如下：
[0008][0009][0010]式中，β为外界引入的噪声，ψ(k)是基于高斯函数计算的暂态检测窗口内每一时刻k的权值；M
d
是当前暂态检测窗口电气参数的均值；μ
gauss
是基于高斯函数计算的均值计算窗的平均值；
[0011]确定投入或切出事件发生后，继续检测计算对应的投入或切出事件累积和并判断事件结束点：若下一时刻与当前时刻的投入或切出事件累积和之差小于噪声阈值，则当前时刻为事件结束点；
[0012]两个连续事件之间的时间差小于给定的时间阈值时，则两个连续事件合并为一个事件。
[0013]进一步地，基于高斯函数计算的暂态检测窗口内每一时刻k的权值的计算方法如下：
[0014][0015]其中，u
d
表示暂态检测窗口最大宽度的中间值；α表示检测窗口权值的后向偏移程度，N
m
、N
d
分别表示均值计算窗和暂态检测窗的长度；j是当前均值计算窗的第1个采样点位置。
[0016]进一步地，基于高斯函数计算的均值计算窗的平均值的计算方法如下：
[0017]通过高斯函数确定均值计算窗口内每一时刻的权值表示：
[0018][0019]式中u
i
表示平均值窗内的每一个采样点的位置，u
c
表示均值计算窗口中间的采样点位置；σ为大于0的常数；
[0020]对权值表示f(ui)进行归一化，得到均值计算窗口内每一时刻的权值
[0021][0022]式中，N
m
表示均值计算窗的长度；j是当前均值计算窗的第1个采样点位置；
[0023]则高斯函数计算的均值计算窗的平均值μ
gauss
为：
[0024][0025]W
m
(u
i
)表示均值计算窗内u
i
采样点位置对应的电气参数值。
[0026]进一步地，所述滑动窗的滑动间距为均值计算窗的长度。
[0027]进一步地，累计和阈值h表示为：
[0028]h＝(Δ
min
‑
β)T
max
；
[0029]式中:T
max
＝N
max
T
s
；N
max
为允许的最大延迟采样点数；T
s
为采样间隔；Δ
min
表示噪声阈值。
[0030]本专利技术基于非侵入式负荷监测的思想，针对户用两级式单相光伏并网进行接入与运行特性分析，并通过考虑光伏逆变器的柔性调节策略，将光伏接入状态异常检测纳入监测范围，提出了一种考虑时间阈值的滑动窗双边CUSUM事件检测方法，该方法可用于非侵入式电器辨识，能够解决因光伏设备发电功率的不确定性、连续变化性，以及不显著的开关特性造成基于非侵入方案的户用光伏辨识困难的问题。
[0031]一种非侵入式电器辨识方法，包括：
[0032]实时获取用户的电表信息，并基于获取的电表信息采用上述考虑时间阈值的滑动窗双边CUSUM事件检测方法检测是否发生投切事件；若发生投切事件，则根据事件前后的电表信息构建输入特征向量，并输入至训练好的辨识模型，获得辨识结果。
[0033]进一步地，所述用户的电器包括户用光伏设备。
[0034]进一步地，所述辨识模型的结构为Attention
‑
CNN
‑
BiLSTM神经网络。与Attention
‑
CNN
‑
BiLSTM神经网络模型进行在线识别的方案，同时提高了辨识的速度和精度。
[0035]进一步地，所述输入特征向量包括有功功率、无功功率、电压幅值、电流谐波。
[0036]本专利技术的有益效果是：
[0037]本专利技术在非侵入式互动式能源监测中分析光伏接入与运行的特征，并充分考虑光伏逆变器的柔性行为，提出了一种考虑时间阈值的滑动窗双边CUSUM事件检测方法，能够解决因光伏设备发电功率的不确定性、连续变化性，以及不显著的开关特性造成基于非侵入方案的户用光伏辨识困难的问题。
附图说明
[0038]图1为本专利技术一种考虑时间阈值的滑动窗双边CUSUM事件检测方法流程图；
[0039]图2为以功率为例的常规电器的滑动窗双边CUSUM算法过程本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种考虑时间阈值的滑动窗双边CUSUM事件检测方法，其特征在于，包括：获取待检测电气参数时间序列，所述电气参数为有功功率、无功功率或者电流有效值；利用滑动窗对待检测电气参数时间序列进行取样并检测每一滑动窗内是否发生事件；所述滑动窗包括均值计算窗W
m
和暂态检测窗W
d
两个连续的滑动窗口；对于每一滑动窗，逐一计算暂态检测窗W
d
内每一时刻k对应的投入或切出事件累积和并判断：若时则令时间延迟因子d＝0；若时，令d＝d+1；直至时确定投入或切出事件发生，发生时刻根据t＝k
‑
d逆变换得出；其中，h是累计和阈值，每一滑动窗的投入、切出事件累积和的初始值为0，表示如下：示如下：式中，β为外界引入的噪声，Ψ(k)是基于高斯函数计算的暂态检测窗口内每一时刻k的权值；M
d
是当前暂态检测窗口电气参数的均值；μ
gauss
是基于高斯函数计算的均值计算窗的平均值；确定投入或切出事件发生后，继续检测计算对应的投入或切出事件累积和并判断事件结束点：若下一时刻与当前时刻的投入或切出事件累积和之差小于噪声阈值，则当前时刻为事件结束点；两个连续事件之间的时间差小于给定的时间阈值时，则两个连续事件合并为一个事件。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于高斯函数计算的暂态检测窗口内每一时刻k的权值的计算方法如下：其中，u
d
表示暂态检测窗口最大宽度的中间值；α表示检测窗口权值的后向偏移程度，N
m
、N
d
分别表示均值计算窗和暂态检测窗的长度；j是当前均值计算窗的第1个采样点位置。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于高斯函数计算的均值计算窗的平均值的计算方法如下：通过高斯函数确定均值计算窗口内每一时刻的权值表示：式中u
i
表示平均值窗内的每一个采样点的位...
【专利技术属性】
技术研发人员：倪旖旎，夏杨红，李子晨，刘可佳，袁梦瞳，韦巍，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：
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