一种非侵入式的负荷识别方法、装置、设备和介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115758188A(43)申请公布日2023.03.07(21)申请号202211182000.9(22)申请日2022.09.27(71)申请人广东电网有限责任公司地址510600广东省广州市越秀区东风东路757号申请人广东电网有限责任公司珠海供电局(72)发明人崔莹陈芳张帆(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限公司11227专利代理师李伟贤(51)Int.Cl.G06F18/23213(2023.01)G06F17/18(2012.01)G06Q50/06(2006.01)权利要求书3页说明书11页附图2页(54)发明名称一种非侵入式的负荷识别方法、装置、设备和介质(57)摘要本发明公开了一种非侵入式的负荷识别方法、装置、设备和介质，方法包括通过实时接收待识别电力系统的电力信息序列，并按照预设长度划分为多个电力信息子序列；采用预设的滑动窗口依次检测各个电力信息子序列，判断电力信息子序列是否发生负荷变更事件；若是，则从负荷变更事件所属电力信息子序列中提取多个多维负荷特征；对各个多维负荷特征执行降维操作，分别构建初始特征对象点；对初始特征对象点进行聚类，识别各个初始特征对象点所属的负荷类型。从而解决现有技术通过欧式距离或是人为设定参数的聚类方案所导致的负荷识别准确度较低的技术问题，更为有效地提高负荷识别准确度。CN115758188ACN115758188A权利要求书1/3页1.一种非侵入式的负荷识别方法，其特征在于，包括：实时接收待识别电力系统的电力信息序列，并按照预设长度划分为多个电力信息子序列；采用预设的滑动窗口依次检测各个所述电力信息子序列，判断所述电力信息子序列是否发生负荷变更事件；若是，则从所述负荷变更事件所属电力信息子序列中提取多个多维负荷特征；对各个所述多维负荷特征执行降维操作，分别构建初始特征对象点；对所述初始特征对象点进行聚类，识别各个所述初始特征对象点所属的负荷类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述滑动窗口包括依次连接的平均值计算窗口和变点检测窗口；所述采用预设的滑动窗口依次检测各个所述电力信息子序列，判断所述电力信息子序列是否发生负荷变更事件的步骤，包括：计算所述电力信息子序列处于所述平均值计算窗口内的序列平均值，并实时累积负荷投切数量；若所述负荷投切数量在所述平均值计算窗口内未累积至预设的投切阈值，则判定所述电力信息子序列未发生负荷变更事件；计算所述平均值计算窗口的起始采样数和所述变点检测窗口的可检测采样数的第一叠加采样数；将所述第一叠加采样数作为所述平均值计算窗口在下一时刻的起始采样数；若所述负荷投切数量在所述平均值计算窗口内已累积至所述投切阈值，则判定所述电力信息子序列发生负荷变更事件；计算所述平均值计算窗口在当前时刻的起始采样数和所述可检测采样数的第二叠加采样数；将所述第一叠加采样数和时延最大值的差值确定为所述平均值计算窗口在下一时刻的起始采样数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始特征对象点进行聚类，识别各个所述初始特征对象点所属的负荷类型的步骤，包括：从多个所述初始特征对象点中选取任一初始特征对象点作为待判断点；根据预设的目标邻域参数和预设的映射关系，确定所述待判断点对应的集群生长半径；按照所述集群生长半径进行DBSCAN聚类，得到所述待判断点对应的目标聚类簇；从多个所述初始特征对象点中删除属于所述目标聚类簇的初始特征对象点；跳转执行所述从多个所述初始特征对象点中选取任一初始特征对象点作为待判断点的步骤，直至不存在初始特征对象点，得到多个目标聚类簇；按照各个目标聚类簇内的待判断点对应的多维负荷特征与预设的负荷特征类别的比对结果，确定各个目标聚类簇所属的负荷类型。4.根据权利要求1‑3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取多个初始样本和初始邻域参数；按照所述邻域参数对多个所述初始样本进行DBSCAN聚类，得到初始聚类结果；判断所述初始聚类结果是否满足预设的聚类条件；2CN115758188A权利要求书2/3页若否，则选择新的初始邻域参数执行交叉操作和变异操作，并判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数；若未达到最大迭代次数，则跳转执行所述按照所述邻域参数对多个所述初始样本进行DBSCAN聚类，得到初始聚类结果的步骤；若达到最大迭代次数，则将当前时刻的初始邻域参数确定为蚁群算法信息素的初值，并对蚁群算法进行初始化；计算状态转移概率，更新局部信息素直至得到最优局部信息素，将所述最优局部信息素确定目标邻域参数。5.一种非侵入式的负荷识别装置，其特征在于，包括：序列划分模块，用于实时接收待识别电力系统的电力信息序列，并按照预设长度划分为多个电力信息子序列；事件判断模块，用于采用预设的滑动窗