【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及负荷辨识，特别地，涉及一种居民用充电设施负荷辨识方法及系统、电子设备、计算机可读取的存储介质。
技术介绍
1、随着充电设施的快速建设，居民用充电设施状态异常监测与安全管理已成为制约电动汽车发展的关键难题，如何对充电设施的充电负荷特性进行分析以准确判断充电设施的种类，从而实现对居民用充电设施的智能辨识已成为亟待解决的问题。目前，充电设施的负荷辨识方法主要有最优化算法与模式识别算法，其中，随着特征库负荷类型的增加，最优化算法难以满足精确性和实时性的要求；而现有的模式识别算法通常包括收集数据、数据预处理、特征提取、模型训练和负荷辨识等步骤，过程较为复杂，并且现有的模式识别算法仅简单地使用时域特征和频域特征进行模型训练，缺乏对数据之间的相关性进行分析，使得负荷辨识的准确性不高。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种居民用充电设施负荷辨识方法及系统、电子设备、计算机可读取的存储介质，可以挖掘出不同充电设施的用电特性数据与其充电状态数据之间的深层次关联关系，大大提高了负荷辨识的准确度。
2、根本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种居民用充电设施负荷辨识方法，其特征在于，包括以下内容：
2.如权利要求1所述的居民用充电设施负荷辨识方法，其特征在于，所述计算每种居民用充电设施的历史日用电特性数据序列和历史充电状态数据序列之间的相关性，得到每种居民用充电设施在每个时刻的相关性数列的过程包括以下内容：
3.如权利要求2所述的居民用充电设施负荷辨识方法，其特征在于，基于下式计算单体相关度：
4.如权利要求3所述的居民用充电设施负荷辨识方法，其特征在于，基于下式计算整体相关度：
5.如权利要求1所述的居民用充电设施负荷辨识方法，其特征在于，支持向量机...
【技术特征摘要】
1.一种居民用充电设施负荷辨识方法，其特征在于，包括以下内容：
2.如权利要求1所述的居民用充电设施负荷辨识方法，其特征在于，所述计算每种居民用充电设施的历史日用电特性数据序列和历史充电状态数据序列之间的相关性，得到每种居民用充电设施在每个时刻的相关性数列的过程包括以下内容：
3.如权利要求2所述的居民用充电设施负荷辨识方法，其特征在于，基于下式计算单体相关度：
4.如权利要求3所述的居民用充电设施负荷辨识方法，其特征在于，基于下式计算整体相关度：
5.如权利要求1所述的居民用充电设施负荷辨识方法，其特征在于，支持向量机模型的数量与居民用充电设施的类型数量一致，并利用对应的训练数据集对每个支持向量机模型单独进行训练，得到每种居民用充电设施对应的负荷辨识模型。
6.如权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘谋海，杨帅，曾伟杰，熊德智，黄瑞，曾文伟，马瑞，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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