一种非侵入式负荷监测多变量暂态特征提取方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116010898A(43)申请公布日2023.04.25(21)申请号202211672963.7(22)申请日2022.12.26(71)申请人深圳供电局有限公司地址518000广东省深圳市罗湖区深南东路4020号电力调度通信大楼(72)发明人唐文俊赵宇明王静刘博张睿祺韦尊(74)专利代理机构深圳汇智容达专利商标事务所(普通合伙)44238专利代理师熊贤卿(51)Int.Cl.G06F18/25(2023.01)G06F18/20(2023.01)G06F18/213(2023.01)G06F123/02(2023.01)权利要求书3页说明书7页附图3页(54)发明名称一种非侵入式负荷监测多变量暂态特征提取方法(57)摘要本发明公开了一种非侵入式负荷监测多变量暂态特征提取方法，包括：步骤S10，根据负荷对应的多变量数据，建立对应的多维时间序列；步骤S11，根据预先确定的多元滑动窗算法构建一多变量暂态特征检测通用模型；步骤S12，在所述多变量暂态特征检测通用模型中，根据所述多元滑动窗算法，移动预定尺寸的窗口，计算当前窗口内决策函数值；步骤S13，将所述决策函数值并与比较阈值进行比较，对暂态过程起止时刻进行定位；步骤S14，根据获得的起止时刻，截取暂态过程起止时刻区间内的多维向量，计算获得对应的暂态特征。实施本发明，可以提高非侵入式负荷监测系统暂态特征提取的精度。CN116010898ACN116010898A权利要求书1/3页1.一种非侵入式负荷监测多变量暂态特征提取方法，其特征在于，至少包括如下步骤：步骤S10，根据负荷对应的多变量数据，建立对应的多维时间序列，所述多维度时间序列的特征编号分别对应于基本有功功率时间序列、无功功率时间序列、三次电流谐波、五次电流谐波、七次电流谐波；步骤S11，根据预先确定的多元滑动窗算法构建一多变量暂态特征检测通用模型；步骤S12，在所述多变量暂态特征检测通用模型中，根据所述多元滑动窗算法，移动预定尺寸的窗口，计算当前窗口内决策函数值；步骤S13，将所述决策函数值并与比较阈值进行比较，对暂态过程起止时刻进行定位；步骤S14，根据获得的起止时刻，截取暂态过程起止时刻区间内的多维向量，计算获得对应的暂态特征。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S10进一步包括：p根据实时监测的负荷数据，定义一组输入的多维时间序列为xm∈lR，如xm＝(xm,1,…,Txm,j,…,xm,p)。其中xm,p是特征j∈{1,…,p}在m时刻的值；令且m∈{ta,…,t}，特征编号{1,…,p}分别对应“基本有功功率时间序列、无功功率时间序列、三次电流谐波、五次电流谐波、七次电流谐波”需要融合进行暂态特征提取的多维时间序列。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S11进一步包括：在多元滑动窗算法中，预设第一个包含w/2个采样点的窗口和最后一个包含w/2个采样点的窗口为暂态过程检测输入样本，另设包含u个采样点的窗口作为跨步窗口，跨步窗口中的数据不参与暂态过程检测计算；pp则每个向量xm假设遵循一个多元高斯分布其中μ∈lR是平均向量，Σ∈lR×p是半定协方差矩阵；通过动态修正统计参数来建模分析tb和tc之间的潜在暂态过程，建立多变量暂态特征检测通用模型，包括如下假设：其中，在“无变化”假设H0下(式1)，信号样本xm服从具有平均向量μ0和协方差矩阵Σ0的多变量高斯分布；在“有变化”假设H1下(式2)，在ta和tb之间，信号样本xm服从平均向量为μ1a，协方差矩阵为Σ1a的多变量高斯分布；在tc和t之间，信号样本xm服从平均向量为μ1b，协方差矩阵为Σ1b的多变量高斯分布，且μ1b≠μ1a或Σ1b≠Σ1a。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在1Hz低频数据场景中，所述w和u分别取值为20和5。5.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述步骤S12进一步包括：步骤S120，建立贝叶斯信息准则(BIC)基本模型，包括：2CN116010898A权利要求书2/3页在假设Hi下(i∈{0,1})，定义Xt,p的BIC为以模型复杂度为惩罚函数的最大似然准则，与Mi相关，按照如下方法估计概率模型中的可变参数：其中λ是一个惩罚因子，理想情况下等于1；为假设Hi下的似然函数，对应的观测数据的联合概率密度函数(ProbabilityDensityFunction，PDF)为：步骤S121，根据下式进行BIC决策函数计算，获得决策函数值gt：比较阈值h≥16.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S13进一步包括：如果计算获得当前滑窗对应的gt>h，则拒绝H0而支持H1，跨步窗口内有暂态过程出现，此时跨步窗口起始点所在时刻为t1；反之如果gt