【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力负荷辨识，具体涉及一种基于双态特征匹配与云边端协同的电力负荷辨识方法。
技术介绍
1、随着智能电网和智能家居技术的快速发展，能源管理与智能电力系统正朝着更加高效、自动化和智能化的方向迈进，与此同时，非入侵式用电负荷辨识技术逐渐成为能源管理和智能家居系统中的核心技术之一。传统的负荷辨识方法面临着多电器并行使用、复杂电力环境和不同设备之间差异化特征的挑战，如对每个电气进行单独监测，通常需要物理接入设备或安装额外的传感器来获取实时的功率数据，该方法不仅增加了设备的安装成本，也限制了其在复杂环境下的应用，尤其是在多电器并行运行的情况下，难以准确识别出不同电器的开关状态。
2、现有技术往往依赖于单一特征的分析，难以在多样化的用电场景中保持高精度和高效性，特别是在负荷事件检测与特征提取过程中容易产生误判，如居民用户用电设备种类繁多、品牌不一，且用电设备通常可能存在多种工作状态，使得负荷样本特征库标签与用电设备存在一定的不相关性，从而影响后续不同类别的负荷辨识性能，其可以说明传统负荷辨识方法已经无法满足现代电力系统对高精...
【技术保护点】
1.一种基于双态特征匹配与云边端协同的电力负荷辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于双态特征匹配与云边端协同的电力负荷辨识方法，其特征在于，所述步骤S1中优化后的CUSUM复合滑动窗累计和变点检测算法中的统计函数为：
3.根据权利要求1所述的基于双态特征匹配与云边端协同的电力负荷辨识方法，其特征在于，所述构建负荷事件启动和关闭事件特征子集，建立负荷事件与用电设备关联模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于双态特征匹配与云边端协同的电力负荷辨识方法，其特征在于，所述根据每个采样点的电流的强度，设定暂态过程...
【技术特征摘要】
1.一种基于双态特征匹配与云边端协同的电力负荷辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于双态特征匹配与云边端协同的电力负荷辨识方法，其特征在于，所述步骤s1中优化后的cusum复合滑动窗累计和变点检测算法中的统计函数为：
3.根据权利要求1所述的基于双态特征匹配与云边端协同的电力负荷辨识方法，其特征在于，所述构建负荷事件启动和关闭事件特征子集，建立负荷事件与用电设备关联模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于双态特征匹配与云边端协同的电力负荷辨识方法，其特征在于，所述根据每个采样点的电流的强度，设定暂态过程的分离实现过程，得到分离后的暂态波形，包括：
5.根据权利要求3所述的基于双态特征匹配与云边端协同的电力负荷辨识方法，其特征在于，所述基于粒子重采样的稳态特征提取，将每个时刻的特征作为一个粒子，并分别针对负荷事件点前后粒子的分布情况重新计算每个粒子的重要性并进行重采样，直至所有粒子的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王世谦，方家琨，张永斌，张艺涵，艾小猛，邓振立，陈峰，胡玉生，蒋小亮，葛玉磊，王坤，
申请(专利权)人：勃源电气科技西安有限公司，
类型：发明
国别省市：
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