CN117688368A - 动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法及装置，该方法包括：根据动态负荷电压信号模型及电流信号调制模型，构建动态负荷瞬时功率信号双模态调制模型；通过将功率信号双模态调制模型参量映射的方法，构建动态负荷瞬时功率信号的特征参量；第一特征参量为有功功率循环周期，第二特征参量为功率冲击系数，第三特征参量为最大功率冲击系数，根据特征参量提取典型游程波形模态构成特征波形库；波形模态用于分析提取重要特征，波形库提供了不同场景下电流幅度的典型游程波形模态及其与波形编号之间的关系。本发明可以提取负荷功率在长持续时间下的快时变、大波动与强随机重要特性，发现影响电能计量失准的动态负荷功率的典型特征。

Description

动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法及装置

技术领域

本发明涉及大功率动态负荷电能计量技术领域，尤其涉及一种动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法及装置。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

近年来新型电力系统中不断增加复杂动态负荷，动态负荷功率呈现出复杂的动态变化特性，包括：“秒级”和“毫秒级”快速变化特性（简称小时间颗粒度快时变特性）；负荷有功功率大范围波动特性（简称大波动特性）；以及长持续时间下非平稳随机变化特性（简称强随机特性）；如何建立一种动态负荷随机过程调制数学模型，提取长持续时间下的负荷功率快时变、大波动与强随机重要特性，发现可导致电能计量失准的动态负荷电流的典型特征，是电能测量领域需要进一步深入研究解决的问题。解决这些问题对于新型电力系统中，电能公平交易具有重要的理论意义和实用价值。

发明内容

本发明实施例提供一种动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法，用以构建表征影响电能表计量动态误差重要特征参量，提取负荷功率在长持续时间下的快时变、大波动与强随机重要特性，发现影响电能计量失准的动态负荷功率的典型特征，该方法包括：

将现场实际采集的动态负荷电压和电流离散时间信号表示为动态电能信号的时间序列，根据所述时间序列的基本属性，建立动态电能信号的非平稳随机过程调制模型，所述动态电能信号包括动态负荷电压信号与动态负荷电流信号；根据所述非平稳随机过程调制模型，将动态负荷电压幅度参量抽象为常数，建立动态负荷电压信号模型；根据所述非平稳随机过程调制模型，将动态负荷电流信号幅度抽象为随机幅度参量，构建动态负荷电流信号调制模型；

根据动态负荷电压信号模型及动态负荷电流信号调制模型，构建动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型；

针对动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型，通过将功率信号的双模态调制模型参量映射的方法，构建动态负荷瞬时功率信号的特征参量；所述动态负荷瞬时功率信号的特征参量包括：第一特征参量、第二特征参量及第三特征参量；其中：第一特征参量为有功功率循环周期，第二特征参量为功率冲击系数，第三特征参量为最大功率冲击系数；

根据所述特征参量提取典型游程波形模态构成特征波形库；所述波形模态用于分析提取重要特征，所述特征波形库包括：不同场景下电流幅度的典型游程波形模态，及波形模态与不同类型游程波形编号之间的关系。

本发明实施例还提供一种动态负荷功率信号典型波形模态的提取装置，用以构建表征影响电能表计量动态误差重要特征参量，提取负荷功率在长持续时间下的快时变、大波动与强随机重要特性，发现影响电能计量失准的动态负荷功率的典型特征，该装置包括：

动态负荷电流信号调制模型建立单元，用于将现场实际采集的动态负荷电压和电流离散时间信号表示为动态电能信号的时间序列，根据所述时间序列的基本属性，建立动态电能信号的非平稳随机过程调制模型，所述动态电能信号包括动态负荷电压信号与动态负荷电流信号；根据所述非平稳随机过程调制模型，将负荷电压幅度参量抽象为常数，建立动态负荷电压信号模型；根据所述非平稳随机过程调制模型，将动态负荷电流信号幅度抽象为随机幅度参量，构建动态负荷电流信号调制模型；

动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型建立单元，用于根据动态负荷电压信号模型及动态负荷电流信号调制模型，构建动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型；

特征参量构建单元，用于针对动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型，通过将功率信号的双模态调制模型参量映射的方法，构建动态负荷瞬时功率信号的特征参量；所述动态负荷瞬时功率信号的特征参量包括：第一特征参量、第二特征参量及第三特征参量；其中：第一特征参量为有功功率循环周期，第二特征参量为功率冲击系数，第三特征参量为最大功率冲击系数；

提取单元，用于根据所述特征参量提取典型游程波形模态构成特征波形库；所述波形模态用于分析提取重要特征，所述特征波形库包括：不同场景下电流幅度的典型游程波形模态，及波形模态与不同类型游程波形编号之间的关系。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法。

本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法。

本发明实施例中，动态负荷功率信号典型波形模态的提取方案，通过：将现场实际采集的动态负荷电压和电流离散时间信号表示为动态电能信号的时间序列，根据所述时间序列的基本属性，建立动态电能信号的非平稳随机过程调制模型，所述动态电能信号包括动态负荷电压信号与动态负荷电流信号；根据所述非平稳随机过程调制模型，将负荷电压幅度参量抽象为常数，建立动态负荷电压信号模型；根据所述非平稳随机过程调制模型，将动态负荷电流信号幅度抽象为随机幅度参量，构建动态负荷电流信号调制模型；根据动态负荷电压信号模型及动态负荷电流信号调制模型，构建动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型；针对动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型，通过将功率信号的双模态调制模型参量映射的方法，构建动态负荷瞬时功率信号的特征参量；所述动态负荷瞬时功率信号的特征参量包括：第一特征参量、第二特征参量及第三特征参量；其中：第一特征参量为有功功率循环周期，第二特征参量为功率冲击系数，第三特征参量为最大功率冲击系数；根据所述特征参量提取典型游程波形模态构成特征波形库；所述波形模态用于分析提取重要特征，所述特征波形库包括：不同场景下电流幅度的典型游程波形模态，及波形模态与不同类型游程波形编号之间的关系，实现可以构建表征影响电能表计量动态误差重要特征参量，提取负荷功率在长持续时间下的快时变、大波动与强随机重要特性，发现影响电能计量失准的动态负荷功率的典型特征。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1为本发明实施例中动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法的流程示意图；

图2为本发明实施例中光伏新能源电流幅度的典型游程波形模态与波形编号的关系图；

图3A-图3B 为本发明实施例中风电新能源电流幅度的典型游程波形模态与波形编号的关系图；

图4A-图4C为本发明实施例中光伏新能源电流幅度的典型游程波形模态与波形编号的关系图；

图5为本发明实施例中动态负荷功率信号典型波形模态的提取装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合法律法规的相关规定。

图1为本发明实施例中动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤101：将现场实际采集的动态负荷电压和电流离散时间信号表示为动态电能信号的时间序列，根据所述时间序列的基本属性，建立动态电能信号的非平稳随机过程调制模型，所述动态电能信号包括动态负荷电压信号与动态负荷电流信号；根据所述非平稳随机过程调制模型，将负荷电压幅度参量抽象为常数，建立动态负荷电压信号模型；根据所述非平稳随机过程调制模型，将动态负荷电流信号幅度抽象为随机幅度参量，构建动态负荷电流信号调制模型；

步骤102：根据动态负荷电压信号模型及动态负荷电流信号调制模型，构建动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型；

步骤103：针对动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型，通过将功率信号的双模态调制模型参量映射的方法，构建动态负荷瞬时功率信号的特征参量；所述动态负荷瞬时功率信号的特征参量包括：第一特征参量、第二特征参量及第三特征参量；其中：第一特征参量为有功功率循环周期，第二特征参量为功率冲击系数，第三特征参量为最大功率冲击系数；

步骤104：根据所述特征参量提取典型游程波形模态构成特征波形库；所述波形模态用于分析提取重要特征，所述特征波形库包括：不同场景下电流幅度的典型游程波形模态，及波形模态与不同类型游程波形编号之间的关系。

本发明实施例中，动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法，工作时：将现场实际采集的动态负荷电压和电流离散时间信号表示为动态电能信号的时间序列，根据所述时间序列的基本属性，建立动态电能信号的非平稳随机过程调制模型，所述动态电能信号包括动态负荷电压信号与动态负荷电流信号；根据所述非平稳随机过程调制模型，将负荷电压幅度参量抽象为常数，建立动态负荷电压信号模型；根据所述非平稳随机过程调制模型，将动态负荷电流信号幅度抽象为随机幅度参量，构建动态负荷电流信号调制模型；根据动态负荷电压信号模型及动态负荷电流信号调制模型，构建动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型；针对动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型，通过将功率信号的双模态调制模型参量映射的方法，构建动态负荷瞬时功率信号的特征参量；所述动态负荷瞬时功率信号的特征参量包括：第一特征参量、第二特征参量及第三特征参量；其中：第一特征参量为有功功率循环周期，第二特征参量为功率冲击系数，第三特征参量为最大功率冲击系数；根据所述特征参量提取典型游程波形模态构成特征波形库；所述波形模态用于分析提取重要特征，所述特征波形库包括：不同场景下电流幅度的典型游程波形模态，及波形模态与不同类型游程波形编号之间的关系，实现可以构建表征影响电能表计量动态误差重要特征参量，提取负荷功率在长持续时间下的快时变、大波动与强随机重要特性，发现影响电能计量失准的动态负荷功率的典型特征。下面对该动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法进行详细介绍。

本发明实施例提供中，复杂动态负荷功率信号为具备以下特征的信号：“秒级”和“毫秒级”快速变化特性（即小时间颗粒度快时变特性）；负荷有功功率大范围波动特性（即大波动特性）；以及长持续时间下非平稳随机变化特性（即强随机特性）。

本发明实施例提供的动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法为一种复杂动态负荷功率信号典型波形模态及其特征提取方法，包括：

将现场实际采集的复杂动态负荷电能离散时间信号（包括动态负荷电流、电压信号），表示为复杂动态电能信号的时间序列，根据该信号时间序列的四种基本属性，即强随机非平稳属性、大范围波动属性、快速时变属性以及多次谐波属性，建立复杂动态电能信号的非平稳随机过程调制模型：

(1)

式中，表示A、B、C三相，/>为离散时间，/>为加性噪声。模型物理意义：/>为多个/>信号组成的确定信号，表示被调制信号；/>为谐波次数，角频率/>与初相位/>表示基波、谐波或间谐波的多次谐波；幅度域信号/>为调制信号，反映信号幅度非平稳随机变化。式(1)用于分析复杂动态电流和功率信号在小时间颗粒度（各工频周期）强随机大范围快速变化特性。

由于电网实际工况下，限制谐波在5%以内，而且复杂动态负荷电压信号幅度变化范围小，呈现准稳态特性，因此，忽略谐波影响，将负荷电压幅度参量抽象为常数，建立瞬时电压信号的模型（动态负荷的电压信号模型）为：

(2)

式中，为50Hz工频频率。

然而，复杂动态负荷电流信号在负荷短工作时间内，其幅度波动范围可达最大幅值的90%以内，幅度快速波动时间最小为20ms；同样，忽略谐波影响，并将复杂动态负荷电流信号幅度抽象为随机幅度参量，构建复杂动态负荷电流信号的双模态调制模型为：

(3)

式中，电流信号模型具有4个模型参量：最大幅值；归一化随机幅度参量/>，是非平稳随机时间序列；准稳态项归一化随机幅度参量/>和动态项归一化随机幅度参量/>。

根据瞬时功率的定义，将动态负荷电压信号与复杂动态负荷电流相乘，构建复杂动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型为：

(4)

式中，功率信号模型具有7个模型参量：归一化的随机幅度参量，是非平稳随机时间序列；功率最大幅值/>（视在功率）；准稳态项归一化随机幅度参量；动态项归一化随机幅度参量/>；瞬时电流信号初相位/>；瞬时电压信号初相位；瞬时电压与电流的相位差/>。

针对复杂动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型式（4），通过将该模型参量映射的方法，构建复杂动态负荷瞬时功率信号的特征参量，据此，分析提取重要特征（即：影响电能计量失准的动态负荷电流的典型特征）；

在一个实施例中，通过将该模型参量映射，给出构建复杂动态负荷瞬时功率信号的特征参量方法，包括：

特征参量1. 有功功率循环周期/>；

有功功率幅度由一个最小（大）值到相邻的另一个最小（大）值之间的时间，表征瞬时功率准稳态项幅度的波动循环周期性，用于确定与优化电能表动态误差持续测试时间。即，在一个实施例中，有功功率循环周期中，有功功率幅度由一个最小值到相邻的另一个最小值之间的时间，或由一个最大值到相邻的另一个最大值之间的时间，表征瞬时功率准稳态项幅度的波动循环周期性，用于确定与优化电能表动态误差持续测试时间。

特征参量2. 功率冲击系数；

设瞬时功率动态项幅度序列的局部极小值点为/>，/>为极小值对应的周期序数；局部极大值点为/>，/>为极大值对应的周期序数，动态项相邻极小值点/>与/>之间存在一个与极小值点/>相邻的局部极大值，定义功率平均值为：

(5)

且这两个相邻极值点之间的功率最大值为，冲击系数算法为

(6)

用于表征瞬时功率动态项幅度在第/>个波动时间间隔的随机冲击性。

特征参量3. 最大功率冲击系数

同时，在瞬时功率动态项多个时间间隔内，按照如下公式确定第三特征参量最大功率冲击系数：

(7)

为第三特征参量，用于表征瞬时功率动态项幅度的冲击特征对电能表动态误差的影响。

在一个实施例中，通过将该模型参量映射，构建复杂动态负荷瞬时功率信号的特征参量方法，包括：

特征参量4. 功率动态项幅度最大波动范围

在功率准稳态项幅度循环周期内，定义为瞬时功率动态项幅度最大值与最小值/>差值的相对值，按照如下公式确定功率动态项幅度最大波动范围：

(8)

其中：为功率动态项幅度最大波动范围；/>为在功率准稳态项幅度/>循环周期内，瞬时功率动态项幅度最大值/>与最小值的差值，/>为视在功率值，/>用于表征瞬时功率动态项幅度波动范围特性对电能表动态误差的影响。

在一个实施例中，通过将该模型参量映射，构建复杂动态负荷瞬时功率信号的特征参量方法，包括：

特征参量5. 功率动态项等效矩形波动速率

在功率准稳态项幅度循环周期内，功率动态项在两个相邻的最大值点和最小值点/>之间功率平均值变化速率，算法为

(9)

用于表征瞬时功率动态项幅度上升或下降速率特性对电能表动态误差的影响。

在一个实施例中，针对光伏新能源场景1电能计量信号电流幅度，采用上述特征参量, 提取典型游程波形模态，构建波形编号如图2所示；表1中给出典型游程波形模态样本库与每个典型波形模态名称。

表1 光伏新能源电流幅度的典型游程波形模态样本库

在一个实施例中，针对风电新能源场景1电能计量信号电流幅度，采用上述特征参量, 提取典型的游程波形模态，构建波形编号如图3A-图3B 所示。表2中给出典型游程波形样本库与每个典型波形模态名称。

表2风电新能源电流幅度的典型游程波形样本库

在一个实施例中，针对光电新能源场景2电能计量信号电流幅度，采用上述特征参量, 提取典型的游程波形模态，构建编号如图4A-图4C所示，表3中给出典型游程波形模态样本库与每个典型波形模态名称。

表3 光伏新能源电流幅度的典型游程波形样本库

通过上述可知，在一个实施例中，上述动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法还可以包括：按照如下公式确定功率冲击系数：

；

其中，用于表征瞬时功率动态项幅度在第/>个波动时间间隔的随机冲击性；设瞬时功率动态项幅度序列/>的局部极小值点为/>，/>为极小值对应的周期序数；局部极大值点为/>，/>为极大值对应的周期序数，动态项相邻极小值点/>与/>之间存在一个与极小值点/>相邻的局部极大值/>，定义功率平均值为：

；

同时，在瞬时功率动态项多个时间间隔内，按照如下公式确定最大功率冲击系数：/>。

通过上述可知，在一个实施例中，所述特征参量还可以包括：第四特征参量和第五特征参量；其中：第四特征参量为功率动态项幅度最大波动范围，第五特征参量为功率动态项等效矩形波动速率。

具体实施时，提取典型游程波形模态时除了考虑第一特征参量、第二特征参量及第三特征参量，还考虑了第四特征参量和第五特征参量，进一步提高了提取的种类。

通过上述可知，在一个实施例中，上述动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法还可以包括：按照如下公式确定功率动态项幅度最大波动范围：

；

其中：为功率动态项幅度最大波动范围；/>为在功率准稳态项幅度/>循环周期内，瞬时功率动态项幅度最大值/>与最小值的差值。

通过上述可知，在一个实施例中，上述动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法还可以包括：按照如下公式确定功率动态项等效矩形波动速率：

；

其中：为在功率准稳态项幅度/>循环周期内，功率动态项等效矩形波动速率，/>为极小值对应的周期序数，/>为极大值对应的周期序数； />与/>为动态项两个相邻极小值时间点，/>为动态项在/>与/>两个相邻极小值时间点之间功率的平均值。

通过上述可知，在一个实施例中，所述动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型为：

式中：功率信号模型具有7个模型参量：归一化的随机幅度参量，是非平稳随机时间序列；最大幅值/>；准稳态项归一化随机幅度参量/>；动态项归一化随机幅度参量/>；瞬时电流信号初相位/>；瞬时电压信号初相位/>；瞬时电压与电流的相位差/>。

通过上述可知，在一个实施例中，所述非平稳随机过程调制模型为：

；

其中：表示A、B、C三相，/>为离散时间，/>为加性噪声。模型物理意义：/>为多个/>信号组成的确定信号，表示被调制信号；/>为谐波次数，角频率/>与初相位/>表示基波、谐波或间谐波的多次谐波；幅度域信号/>为调制信号，反映信号幅度非平稳随机变化。

通过上述可知，在一个实施例中，所述动态负荷电压信号的模型为：

；

所述动态负荷电流信号的调制模型为：

；

式中，电流信号模型具有4个模型参量：最大幅值；归一化随机幅度参量，是非平稳随机时间序列；准稳态项归一化随机幅度参量/>和动态项归一化随机幅度参量/>。

综上，本发明实施例可以建表征影响电能表计量动态误差重要特征参量，提取负荷功率在长持续时间下的快时变、大波动与强随机重要特性，发现影响电能计量失准的动态负荷功率电流的典型特征。

本发明实施例中还提供了一种动态负荷功率信号典型波形模态的提取装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法相似，因此该装置的实施可以参见动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法的实施，重复之处不再赘述。

图5为本发明实施例中动态负荷功率信号典型波形模态的提取装置的结构示意图，如图5所示，该装置包括：

动态负荷电流信号调制模型建立单元01，用于将现场实际采集的动态负荷电压和电流离散时间信号表示为动态电能信号的时间序列，根据所述时间序列的基本属性，建立动态电能信号的非平稳随机过程调制模型，所述动态电能信号包括动态负荷电压信号与动态负荷电流信号；根据所述非平稳随机过程调制模型，将负荷电压幅度参量抽象为常数，建立动态负荷电压信号模型；根据所述非平稳随机过程调制模型，将动态负荷电流信号幅度抽象为随机幅度参量，构建动态负荷电流信号调制模型；

动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型建立单元02，用于根据动态负荷电压信号模型及动态负荷电流信号调制模型，构建动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型；

特征参量构建单元03，用于针对动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型，通过将功率信号的双模态调制模型参量映射的方法，构建动态负荷瞬时功率信号的特征参量；所述动态负荷瞬时功率信号的特征参量包括：第一特征参量、第二特征参量及第三特征参量；其中：第一特征参量为有功功率循环周期，第二特征参量为功率冲击系数，第三特征参量为最大功率冲击系数；

提取单元04，用于根据所述特征参量提取典型游程波形模态构成特征波形库；所述波形模态用于分析提取重要特征，所述特征波形库包括：不同场景下电流幅度的典型游程波形模态，及波形模态与不同类型游程波形编号之间的关系。

在一个实施例中，所述动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型为：

式中：功率信号模型具有7个模型参量：归一化的随机幅度参量，是非平稳随机时间序列；最大幅值/>；准稳态项归一化随机幅度参量/>；动态项归一化随机幅度参量/>；瞬时电流信号初相位/>；瞬时电压信号初相位/>；瞬时电压与电流的相位差/>。

在一个实施例中，上述提取单元还用于：按照如下公式确定功率冲击系数：

；

其中，用于表征瞬时功率动态项幅度在第/>个波动时间间隔的随机冲击性；设瞬时功率动态项幅度序列/>的局部极小值点为/>，/>为极小值对应的周期序数；局部极大值点为/>，/>为极大值对应的周期序数，动态项相邻极小值点/>与/>之间存在一个与极小值点/>相邻的局部极大值，定义功率平均值为：

；

同时，在瞬时功率动态项多个时间间隔内，按照如下公式确定第三特征参量最大功率冲击系数：

。

在一个实施例中，所述动态负荷瞬时功率信号的特征参量还包括：第四特征参量，第四特征参量为功率动态项幅度最大波动范围，上述提取单元还用于：按照如下公式确定功率动态项幅度最大波动范围：

；

其中：为功率动态项幅度最大波动范围；/>为在功率准稳态项幅度/>循环周期内，瞬时功率动态项幅度最大值/>与最小值的差值。

在一个实施例中，所述动态负荷瞬时功率信号的特征参量还包括第五特征参量，第五特征参量为功率动态项等效矩形波动速率，上述提取单元还用于：按照如下公式确定功率动态项等效矩形波动速率：

；

其中：为在功率准稳态项幅度/>循环周期内，功率动态项在两个相邻的最大值点/>和最小值点/>之间功率平均值变化速率。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法。

本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法。

本发明实施例中，动态负荷功率信号典型波形模态的提取方案，通过：将现场实际采集的动态负荷电压和电流离散时间信号表示为动态电能信号的时间序列，根据所述时间序列的基本属性，建立动态电能信号的非平稳随机过程调制模型，所述动态电能信号包括动态负荷电压信号与动态负荷电流信号；根据所述非平稳随机过程调制模型，将负荷电压幅度参量抽象为常数，建立动态负荷电压信号模型；根据所述非平稳随机过程调制模型，将动态负荷电流信号幅度抽象为随机幅度参量，构建动态负荷电流信号调制模型；根据动态负荷电压信号模型及动态负荷电流信号调制模型，构建动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型；针对动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型，通过将功率信号的双模态调制模型参量映射的方法，构建动态负荷瞬时功率信号的特征参量；所述动态负荷瞬时功率信号的特征参量包括：第一特征参量、第二特征参量及第三特征参量；其中：第一特征参量为有功功率循环周期，第二特征参量为功率冲击系数，第三特征参量为最大功率冲击系数；根据所述特征参量提取典型游程波形模态构成特征波形库；所述波形模态用于分析提取重要特征，所述特征波形库包括：不同场景下电流幅度的典型游程波形模态，及波形模态与不同类型游程波形编号之间的关系，实现可以构建表征影响电能表计量动态误差重要特征参量，提取负荷功率在长持续时间下的快时变、大波动与强随机重要特性，发现影响电能计量失准的动态负荷功率的典型特征。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、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。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种动态负荷功率信号典型波形模态的提取方法，其特征在于，包括：

将现场实际采集的动态负荷电压和电流离散时间信号表示为动态电能信号的时间序列，根据所述时间序列的基本属性，建立动态电能信号的非平稳随机过程调制模型，所述动态电能信号包括动态负荷电压信号与动态负荷电流信号；根据所述非平稳随机过程调制模型，将负荷电压幅度参量抽象为常数，建立动态负荷电压信号模型；根据所述非平稳随机过程调制模型，将动态负荷电流信号幅度抽象为随机幅度参量，构建动态负荷电流信号调制模型；

根据动态负荷电压信号模型及动态负荷电流信号调制模型，构建动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型；

针对动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型，通过将功率信号的双模态调制模型参量映射的方法，构建动态负荷瞬时功率信号的特征参量；所述动态负荷瞬时功率信号的特征参量包括：第一特征参量、第二特征参量及第三特征参量；其中：第一特征参量为有功功率循环周期，第二特征参量为功率冲击系数，第三特征参量为最大功率冲击系数；

根据所述特征参量提取典型游程波形模态构成特征波形库；所述波形模态用于分析提取重要特征，所述特征波形库包括：不同场景下电流幅度的典型游程波形模态，及波形模态与不同类型游程波形编号之间的关系。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型为：

式中：功率信号模型具有7个模型参量：归一化的随机幅度参量，是非平稳随机时间序列；最大幅值/>；准稳态项归一化随机幅度参量/>；动态项归一化随机幅度参量/>；瞬时电流信号初相位/>；瞬时电压信号初相位/>；瞬时电压与电流的相位差/>。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：按照如下公式确定功率冲击系数：

；

其中，用于表征瞬时功率动态项幅度在第/>个波动时间间隔的随机冲击性；设瞬时功率动态项幅度序列/>的局部极小值点为/>，/>为极小值对应的周期序数；局部极大值点为/>，/>为极大值对应的周期序数，动态项相邻极小值点与/>之间存在一个与极小值点/>相邻的局部极大值/>，定义功率平均值为：/>；

同时，在瞬时功率动态项多个时间间隔内，按照如下公式确定第三特征参量最大功率冲击系数：/>。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态负荷瞬时功率信号的特征参量还包括：第四特征参量，第四特征参量为功率动态项幅度最大波动范围，按照如下公式确定功率动态项幅度最大波动范围：

；

其中：为功率动态项幅度最大波动范围；/>为在功率准稳态项幅度/>循环周期内，瞬时功率动态项幅度最大值/>与最小值的差值。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态负荷瞬时功率信号的特征参量还包括第五特征参量，第五特征参量为功率动态项等效矩形波动速率，按照如下公式确定功率动态项等效矩形波动速率：

；

其中：为在功率准稳态项幅度/>循环周期内，功率动态项在两个相邻的最大值点/>和最小值点/>之间功率平均值变化速率。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，有功功率循环周期中，有功功率幅度准稳态项由一个最小值到相邻的另一个最小值之间的时间，或由一个最大值到相邻的另一个最大值之间的时间，同时表征瞬时功率准稳态项幅度的波动循环周期性，用于确定与优化电能表动态误差持续测试时间。

7.一种动态负荷功率信号典型波形模态的提取装置，其特征在于，包括：

动态负荷电流信号调制模型建立单元，用于将现场实际采集的动态负荷电压和电流离散时间信号表示为动态电能信号的时间序列，根据所述时间序列的基本属性，建立动态电能信号的非平稳随机过程调制模型，所述动态电能信号包括动态负荷电压信号与动态负荷电流信号；根据所述非平稳随机过程调制模型，将负荷电压幅度参量抽象为常数，建立动态负荷电压信号模型；根据所述非平稳随机过程调制模型，将动态负荷电流信号幅度抽象为随机幅度参量，构建动态负荷电流信号调制模型；

动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型建立单元，用于根据动态负荷电压信号模型及动态负荷电流信号调制模型，构建动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型；

特征参量构建单元，用于针对动态负荷瞬时功率信号的双模态调制模型，通过将功率信号的双模态调制模型参量映射的方法，构建动态负荷瞬时功率信号的特征参量；所述动态负荷瞬时功率信号的特征参量包括：第一特征参量、第二特征参量及第三特征参量；其中：第一特征参量为有功功率循环周期，第二特征参量为功率冲击系数，第三特征参量为最大功率冲击系数；

提取单元，用于根据所述特征参量提取典型游程波形模态构成特征波形库；所述波形模态用于分析提取重要特征，所述特征波形库包括：不同场景下电流幅度的典型游程波形模态，及波形模态与不同类型游程波形编号之间的关系。

8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一所述方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一所述方法。

10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一所述方法。