CN111007450A - 一种检测负荷辨识设备的结果可信度的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种检测负荷辨识设备的结果可信度的方法，针对典型用电场景编制对应的测试用例，针对测试用例对用电场景进行录波，记录下各个测试用例的负荷辨识参数；对各个测试用例进行权重的分配，组合多种测试用例以形成最终的测试方案，再按测试方案中的用例顺序，依次将用例中的用电场景波形文件通过波形回放仪还原成实际的用电场景，再继续采集负荷辨识设备的辨识结果，最后基于用例库中的负荷辨识标准值与负荷辨识设备给出的实际值，多维度分析负荷辨识设备的负荷辨识效果；得出结果。本发明测试现场不需要购置大量的用电器，成本较少，没有人为因素的干预，标准值的误差减少，减少了测试过程中人力成本，给出的结论更具有可信度。

Description

一种检测负荷辨识设备的结果可信度的方法

技术领域

本发明属于负荷辨识的方法检测领域，特别涉及一种检测负荷辨识设备的结果可信度的方法。

背景技术

负荷辨识设备功能包括数据采集、负荷辨识和数据上传，检测内容涵盖型式试验检测、一般功能检测和核心辨识功能检测。已有检测方法对于非侵入终端的型式试验检测、一般功能检测具有参考意义，但无法应用于非侵入终端的核心功能-负荷辨识能力的测试。目前可行的检测方法是构建真实用电场景以进行负荷辨识设备的负荷辨识能力测试。然而这种方式存在如下明显的不足：首先用电场景复杂多变，一般为多种用电器叠加的场景，真实用电器模拟，场地占用成本与经费成本均偏高；其次用电器的用电量与各项辨识参数的度量，在相同场景下，由于人为操控的差异，也存在不确定性，导致测试的辨识基准值，存在人为误差，不能很好的量化；再次用电器的操控需要人为干预来模拟真实用电场，增加了测试过程中的人力成本；最后由于实际用电场景的辨识基准值无法进行合理的量化，导致辨识结果缺少对照的基准值，无法给出准确的辨识精度结果。所以总之缺少合理辨识能力评价体系。

发明内容

为了解决现有技术的缺陷，本发明检测负荷辨识设备的结果可信度的方法，通过多种指标获得全方位的辨识精度评估信息，包括如下步骤：

步骤1：测前准备

步骤1.1：针对典型用电场景编制对应的测试用例，

步骤1.2：针对测试用例对用电场景进行录波，

步骤1.3：记录下各个测试用例的负荷辨识参数，即负荷标准值；

步骤2：实际测试

步骤2.1：对各个测试用例进行权重的分配，

步骤2.2：组合多种测试用例以形成最终的测试方案，

步骤2.3：按测试方案中的用例顺序，依次将用例中的用电场景波形文件通过波形回放仪还原成实际的用电场景，

步骤2.4：采集负荷辨识设备的辨识结果，

步骤2.5：基于用例库中的负荷辨识标准值与负荷辨识设备给出的实际值，多维度分析负荷辨识设备的负荷辨识效果；

步骤3：得出最终测试结果。

进一步的：所述多种指标包括选取电器类型、电器数量、启动时间、停止时间、运行时间、有功功率、无功功率以及运行电量不同中的一种或者多种。

进一步的：所述电器类型的指标精度计算如下：

其辨识计算误差为，

辨识电器种类精度定义如下，

式中，N_iden为辨识出的电器种类数目，N_rea为实际的电器种类数目。

进一步的：所述电器数量的指标精度计算如下：

其辨识计算误差为，

辨识电器数量精度定义如下，

式中，M_iden为所选取的电器辨识出的数量，M_rea为所选取电器实际的数量。

进一步的：步骤2中所述用电场景波形文件为电量电压谐波。

有益效果：本发明测试现场不需要购置大量的用电器，场地与经费成本相对较少，而且使用录波文件的形式进行还原用电场景，没有人为因素的干预，标准值的误差大大减少，场景还原采用的是波形回放的方式，可以实现自动化的流程，减少了测试过程中人为操作电器的人力成本，多维度分析负荷辨识结果，给出的结论更具有可信度。

附图说明

图1为本发明实施例1的用电场景案例库图，

图2为本发明实施例1的测试用例对应的录波文件，

图3为本发明实施例1的测试用例记录的对应负荷辨识参数，

图4为本发明实施例1的测试方案，

图5为本发明实施例1的负荷辨识结果。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。

实施例1

步骤1：测前准备

步骤1.1：针对典型用电场景编制对应测试用例，如图1所示，

步骤1.2：针对测试用例对用电场景进行录波，如图2所示，

步骤1.3：记录各个测试用例的负荷辨识参数，如图3所示；

步骤2：实际测试

步骤2.1：对各个测试用例进行权重的分配，

步骤2.2：组合多种测试用例形成最终的测试方案，如图4所示，

步骤2.3：按测试方案中的用例顺序依次将用例中的用电场景波形文件通过波形回放仪还原成实际的用电场景(电量电压谐波等)，

步骤2.4：采集负荷辨识设备的辨识结果，如图5所示，

步骤2.5：基于用例库中的负荷辨识标准值与负荷辨识设备给出的实际值多维度分析负荷辨识设备的负荷辨识效果，表3为本发明实施例1的最终测试结果。

步骤3：得出最终测试结果。

辨识指标定义

非介入终端辨识能力涉及多种指标，各指标都不同程度的影响终端辨识能力，因此需要一个全面的辨识能力评价方法，以获得全方位的评估信息，便于比较各种算法的优缺点。对非介入式终端的负荷辨识能力的评价以辨识精度为主，选取电器类型、电器数量、启动时间、停止时间、运行时间、有功功率、无功功率、运行电量不同类型的指标。以电器类型和电器数量为代表，指标精度计算定义如下：

1)电器类型：

其辨识计算误差可写为，

辨识电器种类精度定义如下，

式中，N_iden为辨识出的电器种类数目，N_rea为实际的电器种类数目。

2)电器数量：

其辨识计算误差可写为，

辨识电器数量精度定义如下，

式中，M_iden为所选取的电器辨识出的数量，M_rea为所选取电器实际的数量。

此外，分项电器辨识精度可以采用电能表进行分项计量，和终端辨识的分项电量进行比较，按照下式计算误差：

式中：WNDTU为终端的分项辨识电量，WS为电表计量的分项电量。

空调类辨识误差定义如下：

式中：W辨识空调电量为终端辨识的该时段空调电量，W分项空调电量为空调分项计量电表记录的该时段电量，本次试验n＝3(测试对象有3个空调)。

电热水器辨识误差定义如下：

式中：W辨识电热水器为终端辨识的该时段电热水器电量，W分项电热水器电量为电热水器分项计量电表记录的该时段电量。

表1给出了本项目采用的辨识误差限值。

表1电器种类辨识精度定义

表2分层多组测试综合评价表

表3检测项目及检测结论

Claims (5)

1.一种检测负荷辨识设备的结果可信度的方法，其特征在于：通过多种指标获得全方位的辨识精度评估信息，包括如下步骤：

步骤1：测前准备

步骤1.1：针对典型用电场景编制对应的测试用例，

步骤1.2：针对测试用例对用电场景进行录波，

步骤1.3：记录下各个测试用例的负荷辨识参数，即负荷标准值；

步骤2：实际测试

步骤2.1：对各个测试用例进行权重的分配，

步骤2.2：组合多种测试用例以形成最终的测试方案，

步骤2.3：按测试方案中的用例顺序，依次将用例中的用电场景波形文件通过波形回放仪还原成实际的用电场景，

步骤2.4：采集负荷辨识设备的辨识结果，

步骤2.5：基于用例库中的负荷辨识标准值与负荷辨识设备给出的实际值，多维度分析负荷辨识设备的负荷辨识效果；

步骤3：得出最终测试结果。

2.根据权利要求1所述的检测负荷辨识设备的结果可信度的方法，其特征在于：所述多种指标包括选取电器类型、电器数量、启动时间、停止时间、运行时间、有功功率、无功功率以及运行电量不同中的一种或者多种。

3.根据权利要求2所述的检测负荷辨识设备的结果可信度的方法，其特征在于：所述电器类型的指标精度计算如下：

其辨识计算误差为，

辨识电器种类精度定义如下，

式中，N_iden为辨识出的电器种类数目，N_rea为实际的电器种类数目。

4.根据权利要求2所述的检测负荷辨识设备的结果可信度的方法，其特征在于：所述电器数量的指标精度计算如下：

其辨识计算误差为，

辨识电器数量精度定义如下，

式中，M_iden为所选取的电器辨识出的数量，M_rea为所选取电器实际的数量。

5.根据权利要求1所述的检测负荷辨识设备的结果可信度的方法，其特征在于：步骤2中所述用电场景波形文件为电量电压谐波。

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