CN111351996A - 一种非侵入式用电负荷辨识方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种非侵入式用电负荷辨识方法及装置，包括：采集负荷供电入口处的待测电流信号；利用预先建立的电流参数矩阵对所述待测电流信号进行负荷辨识，确定所述负荷供电入口处连接的负荷的工作状态。本发明提供的技术方案，采用采集负荷供电入口处的待测电流信号，可以仅需在供电入口处安装传感器，节省了硬件设备的投入，节约经济成本；利用预先建立的电流参数矩阵对所述待测电流信号进行负荷辨识，确定所述负荷供电入口处连接的负荷的工作状态，可以有效地判断用电负荷的使用情况，且实施方便，运算效率较高。

Description

一种非侵入式用电负荷辨识方法及装置

技术领域

本发明涉及电力负荷识别技术领域，具体涉及一种非侵入式用电负荷辨识方法及装置。

背景技术

对于电力系统的智能化发展，负荷监测具有重要意义，它不但有助于改善负荷组成，引导用户合理消费，降低用电成本，同时还有助于国家电力资源的优化配置。作为电力需求侧管理的关键基础技术，负荷监测是支持能效管理，提高负荷预测精度，减少电力系统投资的有效手段。而对普通居民用户来说，负荷监测数据能够使电力用户详细了解不同时期电器设备的具体能耗，从而合理利用调整用电行为，提高能源利用率。因此，建设高效负荷监测系统在帮助提升能源利用率、发展能源的可持续利用、引导用户智能用电来节省电费和耗电量以及建设能源节约型社会等方面均具有重要意义。

传统负荷监测方法采用侵入式设计，在用电设备上安装传感器等用电信息采集设备，以获取用电设备的相关信息。当用电设备较多时，需要大量的采集装置，安装不便且成本高。随着负荷监测需求的日益增加，非侵入式负荷监测被提出并得到广泛关注。非侵入式负荷监测是不需要在负荷内部安装采集设备，只需在用户电力入口处对电流、功率等用电信息进行整体采集，便可分析得到监测区域各用电设备的用电情况，大大简化了硬件结构与经济成本，适用于独立用户安装模式。

现有的各种非侵入式方法主要是根据负荷内部用电设备的投入或退出所带来的电力负荷入口处的电压、电流及功率的变化信息进行跟踪分解。但是这种方法依托的是稍纵即逝的用电设备投切信息，为了不遗漏这些有用的投切信息，需要装置对负荷进行不间断的监测，捕捉每一个变化信息，故监测系统对软、硬件的要求很高；而且当不同类型的用电设备大量同时投切时，这种方法就无法有效的进行负荷跟踪分解，其应用存在一定的局限。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的是通过利用预先建立的电流参数矩阵对所述待测电流信号进行负荷辨识，确定所述负荷供电入口处连接的负荷的工作状态，可以有效地判断用电负荷的使用情况，且实施方便，运算效率较高。

本发明的目的是采用下述技术方案实现的：

一种非侵入式用电负荷辨识方法，其改进之处在于，所述方法包括：

采集负荷供电入口处的待测电流信号；

利用预先建立的电流参数矩阵对所述待测电流信号进行负荷辨识，确定所述负荷供电入口处连接的负荷的工作状态。

优选的，按下式确定所述预先建立的电流参数矩阵H：

上式中，j∈[1,M],M为单独运行负荷的总数量；k∈[1,N]，N为谐波分量总次数；α_k,j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的第k次谐波分量幅值与负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的基波分量幅值的比值，θ_k,j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的第k次谐波分量的初相角。

进一步的，按下式确定负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的第k次谐波分量幅值与负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的基波分量幅值的比值α_k,j：

上式中，I_k,j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的第k次谐波分量幅值，I_1,j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的基波分量幅值。

优选的，所述利用预先建立的电流参数矩阵对所述待测电流信号进行负荷辨识，确定所述负荷供电入口处连接的负荷的工作状态，包括：

利用小波阈值去噪对所述待测电流信号进行去噪，获取所述待测电流信号的有用信号；

利用预先建立的电流参数矩阵和所述待测电流信号的有用信号确定目标函数；

利用非负最小二乘法获取所述目标函数的最优解；

利用所述目标函数的最优解确定负荷的工作状态。

进一步的，所述利用预先建立的电流参数矩阵和所述待测电流信号的有用信号确定目标函数，包括：

按下式确定目标函数minf：

minf＝||S(t)-H·β||²

上式中，t∈[1,T]，T为采样时刻总数；f为目标值，S(t)为t时刻采集的负荷供电入口处的待测电流信号的有用信号，H为预先建立的电流参数矩阵，β为负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量；

其中，负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量

β_j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数。

具体的，所述利用非负最小二乘法获取所述目标函数的最优解，包括：

利用非负最小二乘法获取所述目标函数的目标值最小时目标函数中的负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量。

具体的，所述目标函数中的负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量的约束条件包括：

L＜β₁+β₂+…+β_j+…+β_N＜R

上式中，j∈[1,M]，M为单独运行负荷的总数量；β_j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数，L为预设时间段内单独运行负荷的数量最小值，R为预设时间段内单独运行负荷的数量最大值。

具体的，所述利用所述目标函数的最优解确定负荷的工作状态，包括：

若所述目标函数的目标值最小时目标函数中的负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量中负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数大于等于检验阈值，则该负荷j处于工作状态；否则，该负荷j处于关闭状态。

一种非侵入式用电负荷辨识装置，其改进之处在于，所述装置包括：

采集单元，用于采集负荷供电入口处的待测电流信号；

确定单元，用于利用预先建立的电流参数矩阵对所述待测电流信号进行负荷辨识，确定所述负荷供电入口处连接的负荷的工作状态。

与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果：

本发明提供的技术方案，采用采集负荷供电入口处的待测电流信号，可以仅需在供电入口处安装传感器，节省了硬件设备的投入，节约经济成本；利用预先建立的电流参数矩阵对所述待测电流信号进行负荷辨识，确定所述负荷供电入口处连接的负荷的工作状态，可以有效地判断用电负荷的使用情况，且实施方便，运算效率较高；

本发明提供的技术方案，通过利用小波阈值去噪对所述待测电流信号进行去噪，可以使负荷识别结果更加精确。

附图说明

图1是本发明实施例中一种非侵入式用电负荷辨识方法的流程示意图；

图2是本发明实施例中一种非侵入式用电负荷辨识装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供了一种非侵入式用电负荷辨识方法，如图1所示，所述方法包括：

101.采集负荷供电入口处的待测电流信号；

102.利用预先建立的电流参数矩阵对所述待测电流信号进行负荷辨识，确定所述负荷供电入口处连接的负荷的工作状态。

进一步的，所述步骤102，包括：

按下式确定所述预先建立的电流参数矩阵H：

上式中，j∈[1,M],M为单独运行负荷的总数量；k∈[1,N]，N为谐波分量总次数；α_k,j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的第k次谐波分量幅值与负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的基波分量幅值的比值，θ_k,j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的第k次谐波分量的初相角。

具体的，按下式确定负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的第k次谐波分量幅值与负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的基波分量幅值的比值α_k,j：

上式中，I_k,j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的第k次谐波分量幅值，I_1,j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的基波分量幅值。

进一步的，所述步骤102，包括：

利用小波阈值去噪对所述待测电流信号进行去噪，获取所述待测电流信号的有用信号；

利用预先建立的电流参数矩阵和所述待测电流信号的有用信号确定目标函数；

利用非负最小二乘法获取所述目标函数的最优解；

利用所述目标函数的最优解确定负荷的工作状态。

具体的，所述利用预先建立的电流参数矩阵和所述待测电流信号的有用信号确定目标函数，包括：

按下式确定目标函数minf：

minf＝||S(t)-H·β||²

上式中，t∈[1,T]，T为采样时刻总数；f为目标值，S(t)为t时刻采集的负荷供电入口处的待测电流信号的有用信号，H为预先建立的电流参数矩阵，β为负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量；

其中，负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量

β_j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数。

具体的，所述利用非负最小二乘法获取所述目标函数的最优解，包括：

利用非负最小二乘法获取所述目标函数的目标值最小时目标函数中的负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量。

具体的，所述目标函数中的负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量的约束条件包括：

L＜β₁+β₂+…+β_j+…+β_N＜R

上式中，j∈[1,M]，M为单独运行负荷的总数量；β_j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数，L为预设时间段内单独运行负荷的数量最小值，R为预设时间段内单独运行负荷的数量最大值。

例如，预设时间可以为：晚上六点到九点，早上六点到八点，用电高峰时间段，用电低谷时间段。

具体的，所述利用所述目标函数的最优解确定负荷的工作状态，包括：

若所述目标函数的目标值最小时目标函数中的负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量中负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数大于等于检验阈值，则该负荷j处于工作状态；否则，该负荷j处于关闭状态。

本发明还提供一种非侵入式用电负荷辨识装置，如图2所示，所述装置包括：

采集单元，用于采集负荷供电入口处的待测电流信号；

确定单元，用于利用预先建立的电流参数矩阵对所述待测电流信号进行负荷辨识，确定所述负荷供电入口处连接的负荷的工作状态。

进一步的，所述确定单元，包括：

第一确定模块，用于按下式确定所述预先建立的电流参数矩阵H：

上式中，j∈[1,M],M为单独运行负荷的总数量；k∈[1,N]，N为谐波分量总次数；α_k,j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的第k次谐波分量幅值与负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的基波分量幅值的比值，θ_k,j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的第k次谐波分量的初相角。

第二确定模块，用于按下式确定负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的第k次谐波分量幅值与负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的基波分量幅值的比值α_k,j：

上式中，I_k,j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的第k次谐波分量幅值，I_1,j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的基波分量幅值。

进一步的，所述确定单元，还包括：

第一获取模块，用于利用小波阈值去噪对所述待测电流信号进行去噪，获取所述待测电流信号的有用信号；

第三确定模块，用于利用预先建立的电流参数矩阵和所述待测电流信号的有用信号确定目标函数；

第二获取模块，用于利用非负最小二乘法获取所述目标函数的最优解；

第四确定模块，用于利用所述目标函数的最优解确定负荷的工作状态。

具体的，所述第三确定模块，用于下式确定目标函数minf：

minf＝||S(t)-H·β||²

上式中，t∈[1,T]，T为采样时刻总数；f为目标值，S(t)为t时刻采集的负荷供电入口处的待测电流信号的有用信号，H为预先建立的电流参数矩阵，β为负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量；

其中，负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量

β_j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数。

具体的，所述第二获取模块，用于：利用非负最小二乘法获取所述目标函数的目标值最小时目标函数中的负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量。

具体的，所述目标函数中的负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量的约束条件包括：

L＜β₁+β₂+…+β_j+…+β_N＜R

上式中，j∈[1,M]，M为单独运行负荷的总数量；β_j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数，L为预设时间段内单独运行负荷的数量最小值，R为预设时间段内单独运行负荷的数量最大值。

例如，预设时间可以为：晚上六点到九点，早上六点到八点，用电高峰时间段，用电低谷时间段。

具体的，所述第四确定模块，用于：

若所述目标函数的目标值最小时目标函数中的负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量中负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数大于等于检验阈值，则该负荷j处于工作状态；否则，该负荷j处于关闭状态。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (9)

1.一种非侵入式用电负荷辨识方法，其特征在于，所述方法包括：

采集负荷供电入口处的待测电流信号；

利用预先建立的电流参数矩阵对所述待测电流信号进行负荷辨识，确定所述负荷供电入口处连接的负荷的工作状态。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，按下式确定所述预先建立的电流参数矩阵H：

上式中，j∈[1,M],M为单独运行负荷的总数量；k∈[1,N]，N为谐波分量总次数；α_k,j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的第k次谐波分量幅值与负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的基波分量幅值的比值，θ_k,j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的第k次谐波分量的初相角。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，按下式确定负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的第k次谐波分量幅值与负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的基波分量幅值的比值α_k,j：

上式中，I_k,j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的第k次谐波分量幅值，I_1,j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号的基波分量幅值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预先建立的电流参数矩阵对所述待测电流信号进行负荷辨识，确定所述负荷供电入口处连接的负荷的工作状态，包括：

利用小波阈值去噪对所述待测电流信号进行去噪，获取所述待测电流信号的有用信号；

利用预先建立的电流参数矩阵和所述待测电流信号的有用信号确定目标函数；

利用非负最小二乘法获取所述目标函数的最优解；

利用所述目标函数的最优解确定负荷的工作状态。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用预先建立的电流参数矩阵和所述待测电流信号的有用信号确定目标函数，包括：

按下式确定目标函数minf：

minf＝||S(t)-H·β||²

上式中，t∈[1,T]，T为采样时刻总数；f为目标值，S(t)为t时刻采集的负荷供电入口处的待测电流信号的有用信号，H为预先建立的电流参数矩阵，β为负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量；

其中，负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量

β_j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用非负最小二乘法获取所述目标函数的最优解，包括：

利用非负最小二乘法获取所述目标函数的目标值最小时目标函数中的负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量。

7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标函数中的负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量的约束条件包括：

L＜β₁+β₂+…+β_j+…+β_N＜R

上式中，j∈[1,M]，M为单独运行负荷的总数量；β_j为负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数，L为预设时间段内单独运行负荷的数量最小值，R为预设时间段内单独运行负荷的数量最大值。

8.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标函数的最优解确定负荷的工作状态，包括：

若所述目标函数的目标值最小时目标函数中的负荷单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数列向量中负荷j单独运行时负荷供电入口的电流信号对应的辨识系数大于等于检验阈值，则该负荷j处于工作状态；否则，该负荷j处于关闭状态。

9.一种非侵入式用电负荷辨识装置，其特征在于，所述装置包括：

采集单元，用于采集负荷供电入口处的待测电流信号；

确定单元，用于利用预先建立的电流参数矩阵对所述待测电流信号进行负荷辨识，确定所述负荷供电入口处连接的负荷的工作状态。

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