【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电动汽车充电负荷监测，尤其涉及一种基于动态负荷事件上下文关系的电动汽车充电识别方法及装置。
技术介绍
1、随着电动汽车保有量呈指数级增长，其充电负荷的精准识别已成为智能电网建设、电力调度优化及需求侧管理的核心技术瓶颈。针对于电动汽车充电负荷的识别，现有技术中通常是采用基于阈值检测、简单模式匹配的方法或者采用基于时序分类模型的方式，基于阈值检测的方法即是通过对电流、电压、功率等电气参数设定特定的阈值，当参数超过或低于设定阈值时，判断为电动汽车充电事件的发生或结束；简单模式匹配的方法则是利用电动汽车充电负荷在电流、电压、功率等参数的时序变化上具有一定的模式特征，通过将采集到的负荷数据与预先定义的电动汽车充电模式进行匹配，识别出电动汽车的充电事件；而采用基于时序分类模型的方式则是使用lstm(长短期记忆网络)等的时序分类模型对电动汽车充电负荷的时序特征进行建模和分类。
2、但是，家庭用电场景中空调、电热水器等周期性大功率电器与电动汽车充电负荷在功率幅值、持续时长等特征维度存在显著重叠，导致传统基于阈值检测或简单模式匹...
【技术保护点】
1.一种基于动态负荷事件上下文关系的电动汽车充电识别方法，其特征在于，步骤包括：
2.根据权利要求1所述的基于动态负荷事件上下文关系的电动汽车充电识别方法，其特征在于，所述低频功率参数包括功率最大值、功率最小值、功率变化率、事件发生时间以及事件持续时间中任意多种，所述负荷特征包括时域特征、暂态特征、稳态特征以及频域特征中任意多种，所述时域特征包括均值、方差、峭度系数以及脉冲因子中任意一种或多种，所述暂态特征包括启动电流峰值比、上升时间，所述稳态特征包括运行周期内的功率波动熵值、动态相应系数，所述动态相应系数为根据充电器的功率表征充电系统对电网电压波动的响应...
【技术特征摘要】
1.一种基于动态负荷事件上下文关系的电动汽车充电识别方法，其特征在于，步骤包括：
2.根据权利要求1所述的基于动态负荷事件上下文关系的电动汽车充电识别方法，其特征在于，所述低频功率参数包括功率最大值、功率最小值、功率变化率、事件发生时间以及事件持续时间中任意多种，所述负荷特征包括时域特征、暂态特征、稳态特征以及频域特征中任意多种，所述时域特征包括均值、方差、峭度系数以及脉冲因子中任意一种或多种，所述暂态特征包括启动电流峰值比、上升时间，所述稳态特征包括运行周期内的功率波动熵值、动态相应系数，所述动态相应系数为根据充电器的功率表征充电系统对电网电压波动的响应特性，所述频域特征包括fft频谱重心偏移量、特征频段的阻抗特性谱、奇次谐波thd-i指数以及谐波特征。
3.根据权利要求1所述的基于动态负荷事件上下文关系的电动汽车充电识别方法，其特征在于，所述提取累积功率达到预设值的用电数据作为对应的用电事件数据包括：
4.根据权利要求1所述的基于动态负荷事件上下文关系的电动汽车充电识别方法，其特征在于，所述时序关系用于表示事件发生的先后顺序，所述功率相关性用于表示不同事件之间的功率波动趋势，所述并行运行情况用于表示不同设备之间是否同时运行；
5.根据权利要求1所述的基于动态负荷事件上下文关系的电动汽车充电识别方法，其特征在于，还包括当构建的知识图谱中节点的运行状态或者事件属性发生变化时，对知识图谱中对应节点的属性信息或关系边的属性信息进行更新，所述事件属性包括发生时间、功率数据；当检测到新的用电事件发生时，根据新的用电事件的设备类型、事件特征以及运行状态更新所述知识图谱，并根据新的用电事件与其他用电事件之间的时序关系、功率相关性和并发关系更新各关系边；所述图神经网络模型中，将知识图谱中每个事件节点的事件特征以及设备类型拼接形成节点特征向量以进行输入特征嵌入，进行边特征嵌入时...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾伟杰，崔先迤，王智，杨静，熊德智，申丽曼，马叶钦，黄瑞，邓丰，
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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