【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信，尤其涉及一种电网负荷类别识别方法。
技术介绍
1、电力系统是当今社会的关键基础设施之一，确保电网稳定运行和高效管理至关重要，这直接关系到能源供应的稳定性和可靠性。随着能源需求的增长和能源结构的变化，电网负荷的特征提取成为电力系统领域的一个重要研究课题。在电网负荷特征提取的研究中，涉及到了多方面的内容：首先是数据处理和特征提取方法的研究，包括时间序列分析、信号处理、机器学习等技术在负荷数据中的应用，旨在从复杂的负荷数据中提取出有用的特征信息；其次是神经网络模型的建立和优化，通过对负荷数据进行建模，可以更好地理解负荷的变化规律，为电力系统的规划、运行和控制提供支持；另外，还涉及到了负荷预测和负荷管理等方面的研究。因此通过对负荷特征的分析和挖掘，可以实现对电力系统的智能化管理和优化调度，更准确地预测电力系统的负荷变化趋势，从而提高电力系统的运行效率和供电质量。具有广阔的应用前景和深远的社会影响。
2、然而，传统的电网负荷的特征提取方法通常基于历史数据和简单的统计模型，往往难以捕捉到负荷变化的复杂性和非线性特征，...
【技术保护点】
1.一种电网负荷类别识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电网负荷类别识别方法，其特征在于，所述时序特征值由微分熵特征和功率谱密度特征组成；所述负荷识别结果为工业负荷，农业负荷，交通运输负荷和居民负荷的其中一种。
3.根据权利要求1所述的一种电网负荷类别识别方法，其特征在于，基于所述用电设备数据集计算电网负荷信号的功率有效值，包括：
4.根据权利要求1所述的一种电网负荷类别识别方法，其特征在于，对所述电网负荷信号进行频带分割处理得有效电网负荷信号，包括：
5.根据权利要求1所述的一种电网负荷类别识别方...
【技术特征摘要】
1.一种电网负荷类别识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电网负荷类别识别方法，其特征在于，所述时序特征值由微分熵特征和功率谱密度特征组成；所述负荷识别结果为工业负荷，农业负荷，交通运输负荷和居民负荷的其中一种。
3.根据权利要求1所述的一种电网负荷类别识别方法，其特征在于，基于所述用电设备数据集计算电网负荷信号的功率有效值，包括：
4.根据权利要求1所述的一种电网负荷类别识别方法，其特征在于，对所述电网负荷信号进行频带分割处理得有效电网负荷信号，包括：
5.根据权利要求1所述的一种电网负荷类别识别方法，其特征在于，计算得到所述有效电网负荷信号中时序特征值的过程包括：
6.根据权利要求1所述的一种电网负荷类别识别方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏翔，周洋，王云，殷芳，刘秋明，周炜煜，徐伟，陈龙平，钟华，游闽，蒋琛璎，傅政，闫娟，黄刚，
申请(专利权)人：国网江西省电力有限公司信息通信分公司，
类型：发明
国别省市：
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