CN111103490B - 一种负荷辨识事件检测方法、装置及设备 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种负荷辨识事件检测方法、装置及设备,方法包括:获取多个满足预置负荷事件的检测时间周期的电流有效值;计算检测窗口中每个电流有效值对应的多个第一方向子特征;将每个电流有效值对应的多个第一方向子特征进行累加,得到每个电流有效值的第二方向子特征;将电流有效值的所有第二方向子特征进行累加,得到检测窗口中电流有效值的方向特征;基于预置滑动步长滑动检测窗口,对检测窗口中的电流有效值进行更新,得到滑动后的检测窗口的方向特征;计算所有方向特征中最大的方向特征对应的电流有效值的置信度,在置信度小于阈值时,输出有效负荷事件。本申请解决了现有技术无法兼顾操作复杂度低,响应快与检测准确率等指标的技术问题。
Description
技术领域
本申请涉及电网系统领域,尤其涉及一种负荷辨识事件检测方法、装置及设备。
背景技术
负荷辨识是指在电力入口处安装监测设备,通过监测该处的电压、电流等信号就可以分析得到负荷集群中单个负荷的种类、运行状况、累计用电量等用电参数。这些用电信息具有很高的应用价值,可为电网公司、用户等多方带来效益,具备经济投入小,实用性强的优势。另外,在更多的非电能计量细分场景也可以定制出符合实际需求的产品与系统,如监测电气火灾的消防安全,农村非法窃电行为分析监控等。
负荷辨识技术可进一步分解为“事件检测”、“特征提取”与“分类辨识”等几个主要步骤,负荷状态切换事件的检测是整个技术方案的基础,直接影响后续环节的性能指标。现有的负荷状态切换事件的检测装置主要部署在单相电能表中,无法兼顾操作复杂度低,响应快与检测准确率等指标。
发明内容
本申请提供了一种负荷辨识事件检测方法、装置及设备,用于解决现有负荷事件检测技术无法兼顾操作复杂度低,响应快与检测准确率等指标的技术问题。
有鉴于此,本申请第一方面提供了一种负荷辨识事件检测方法,包括:
S1:获取多个满足预置负荷事件的检测时间周期的电流有效值,所述电流有效值的数量受所述预置负荷事件的检测窗口长度约束;
S2:计算所述检测窗口中每个所述电流有效值对应的多个第一方向子特征;
S3:将每个所述电流有效值对应的所述多个第一方向子特征进行累加,得到每个所述电流有效值的第二方向子特征;
S4:将所述电流有效值的所有所述第二方向子特征进行累加,得到所述检测窗口中所述电流有效值的方向特征;
S5:基于预置滑动步长滑动所述检测窗口,对所述检测窗口中的所述电流有效值进行更新,重复步骤S2-S4,得到滑动后的所述检测窗口中所述电流有效值的方向特征;
S6:计算步骤S4或步骤S5中最大的所述方向特征对应的所述电流有效值的置信度,在所述置信度小于阈值时,输出有效负荷事件。
优选地,所述获取多个满足预置负荷事件的检测时间周期的电流有效值,所述电流有效值的数量受所述预置负荷事件的检测窗口长度约束,之前还包括:
初始化预置负荷事件检测的参数,所述参数包括:检测时间周期和检测窗口长度。
优选地,所述计算所述检测窗口中每个所述电流有效值对应的多个第一方向子特征,具体包括:
通过第一方向子特征公式求取每个所述电流有效值对应的多个第一方向子特征,所述第一方向子特征公式如下:
其中,A为窗口内电流有效值,Sw为所述检测窗口长度,i和j则表示所述检测窗口中的不同电流有效值的索引号。
优选地,所述计算步骤S4中最大的所述方向特征对应的所述电流有效值的置信度,在所述置信度小于阈值时,输出有效负荷事件,包括:
通过置信度公式求取最大的所述方向特征对应的所述电流有效值的所述置信度,所述置信度公式如下:
N=max(S(x))
C=X×exp(Y×N2/Sw 3+Sw 2)
P=e-C
其中,P所述置信度指标,S(x)为所述方向特征,x表示所述检测窗口的标号,N是指最大的所述方向特征,X、Y为预设的所述置信度参数,Sw为所述检测窗口长度,C为所述置信度的中间量。
本申请第二方面提供了一种负荷辨识事件检测装置,包括:
获取模块,用于获取多个满足预置负荷事件的检测时间周期的电流有效值,所述电流有效值的数量受所述预置负荷事件的检测窗口长度约束;
计算模块,用于计算所述检测窗口中每个所述电流有效值对应的多个第一方向子特征;
第一累加模块,用于将每个所述电流有效值对应的所述多个第一方向子特征进行累加,得到每个所述电流有效值的第二方向子特征;
第二累加模块,用于将所述电流有效值的所有所述第二方向子特征进行累加,得到所述检测窗口中所述电流有效值的方向特征;
更新模块,用于基于预置滑动步长滑动所述检测窗口,对所述检测窗口中的所述电流有效值进行更新,触发所述计算模块,得到滑动后的所述检测窗口中所述电流有效值的方向特征;
判定模块,用于计算所述第二累加模块或所述更新模块中最大的所述方向特征对应的所述电流有效值的置信度,在所述置信度小于阈值时,输出有效负荷事件。
优选地,还包括:
初始化模块,用于初始化预置负荷事件检测的参数,所述参数包括:检测时间周期和检测窗口的长度。
优选地,所述计算模块包括:
第一计算子模块,用于通过第一方向子特征公式求取每个所述电流有效值对应的多个第一方向子特征,所述第一方向子特征公式如下:
其中,A为窗口内电流有效值,Sw为所述检测窗口长度,i和j则表示所述检测窗口中的不同电流有效值的索引号。
优选地,所述判断模块包括:
第二计算子模块,用于通过置信度公式求取最大的所述方向特征对应的所述电流有效值的所述置信度,所述置信度公式如下:
N=max(S(x))
C=X×exp(Y×N2/Sw 3+Sw 2)
P=e-C
其中,P所述置信度指标,S(x)为所述方向特征,x表示所述检测窗口的标号,N是指最大的所述方向特征,X、Y为预设的所述置信度参数,Sw为所述检测窗口长度,C为所述置信度的中间量。
本申请第三方面提供了一种负荷辨识事件检测设备,所述设备包括处理器以及存储器:
所述存储器用于存储程序代码,并将所述程序代码传输给所述处理器;
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行第一方面的任一种负荷辨识事件检测方法。
本申请第四方面提供了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用于存储程序代码,所述程序代码用于执行第一方面的任一种所述的负荷辨识事件检测方法。
从以上技术方案可以看出,本申请实施例具有以下优点:
本申请中,提供了一种负荷辨识事件检测方法,包括:获取多个满足预置负荷事件的检测时间周期的电流有效值,电流有效值的数量受所述预置负荷事件的检测窗口长度约束;计算检测窗口中每个电流有效值对应的多个第一方向子特征;将每个电流有效值对应的多个第一方向子特征进行累加,得到每个电流有效值的第二方向子特征;将电流有效值的所有第二方向子特征进行累加,得到检测窗口中电流有效值的方向特征;基于预置滑动步长滑动检测窗口,对检测窗口中的电流有效值进行更新,得到滑动后的检测窗口中电流有效值的方向特征;计算滑动后检测窗口的所有方向特征中最大的方向特征对应的电流有效值的置信度,在置信度小于阈值时,输出有效负荷事件。本申请提供的负荷辨识事件检测方法,通过求取电流有效值的方向子特征,然后进行累加,得到电流有效值的方向特征,通过最大的方向特征求取置信度来检测负荷事件,本申请的方法仅涉及简单的公式计算和累加操作,可操作性强,复杂度较低,因此,根据设置不同的负荷事件的检测时间周期均可以得到较快响应速度;采用置信度判定是否发生有效负荷事件,可以有效的避免典型脉冲的干扰,得到更为准确的判别结果,因此,本申请提出的一种负荷辨识事件检测方法解决了现有负荷事件检测技术无法兼顾操作复杂度低、响应快与检测准确率等指标的技术问题。
附图说明
图1为本申请提供的一种负荷辨识事件检测方法的一个实施例的流程示意图;
图2为本申请提供的一种负荷辨识事件检测方法的另一个实施例的流程示意图;
图3为本申请提供的一种负荷辨识事件检测装置的检测窗口示例图;
图4为本申请提供的一种负荷辨识事件检测装置的一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,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他实施例,都属于本申请保护的范围。
为了便于理解,请参阅图1,本申请提供的一种负荷辨识事件检测方法的一个实施例,包括:
步骤101、获取多个满足预置负荷事件的检测时间周期的电流有效值,电流有效值的数量受预置负荷事件的检测窗口长度约束;
步骤102、计算检测窗口中每个电流有效值对应的多个第一方向子特征;
步骤103、将每个电流有效值对应的多个第一方向子特征进行累加,得到每个电流有效值的第二方向子特征;
步骤104、将电流有效值的所有第二方向子特征进行累加,得到检测窗口中电流有效值的方向特征;
步骤105、基于预置滑动步长滑动检测窗口,对检测窗口中的电流有效值进行更新,重复步骤102-104,得到滑动后的检测窗口中电流有效值的方向特征;
步骤106、计算步骤104或步骤105中最大的方向特征对应的电流有效值的置信度,在置信度小于阈值时,输出有效负荷事件。
需要说明的是,预置负荷事件是指设定需要辨识的负荷事件,类似于定频空调设备启动事件、电水壶设备启动事件、电磁炉设备启动事件等,而最终输出的结果就是针对预置负荷事件的识别,辨识出预置的负荷事件是否有效,即可完成负荷的辨识任务。
需要说明的是,获取多个满足预置负荷事件的检测时间周期的电流有效值,具体为:从检测环境电路实时采集电流数据,以预置负荷事件的检测时间周期的频度计算电流有效值,举例说明,如果设定的检测时间周期为1,以周波为单位,那么就按照一个周波计算以及电流有效值,如果周期为5,就按照5个周波计算一个电流有效值。检测窗口是预先设定的大小,检测窗口的长度值就是容纳电流有效值的数量值,因此,只有在获取的电流有效值的数量达到了检测窗口的长度,才能进行下一步的计算操作。
需要说明的是,检测窗口中的每个电流有效值都对应了一个方向属性,定义每个检测窗口中的每个电流有效值的方向属性为第一方向子特征,第一方向子特征是当前研究电流有效值相对于对应检测窗口中每一个电流有效值的方向属性,包括相对于自身的方向属性,因此,每个电流有效值的第一方向子特征的数量由检测窗口中总的电流有效值的个数决定。
需要说明的是,将每个电流有效值的第一方向子特征都累加起来,可以得到该电流有效值在当前窗口中的第二方向子特征,所以每个电流有效值相对于当前对应窗口仅一个第二方向子特征。
需要说明的是,当前窗口中的每个电流有效值都对应一个第二方向子特征,将当前窗口的所有第二方向子特征累加就可以得到一个方向特征,用于描述当前窗口中电流有效值的方向属性,方向特征是针对当前整个窗口中的电流有效值而言的方向属性描述。
需要说明的是,检测窗口是在一条电流有效值链状数据上移动,检测窗口的滑动步长根据实际情况设定,每移动一次窗口,都可以得到一个新的方向特征,窗口更新的次数就是最终方向特征的个数。
需要说明的是,可以根据最大的一个方向特征的值确定某一个检测窗口,定位出最大方向特征值的位置,用这个最大的方向特征值可以求得一个置信度,置信度的取值范围是0-1,将预先设定的阈值与求得的置信度比较,得到负荷事件检测的结果,这里的检测结果,是针对前面的预置负荷事件而言的,用于辨识预置负荷事件的有效性。
本实施例提供的负荷辨识事件检测方法,通过求取电流有效值的方向子特征,然后进行累加,得到电流有效值的方向特征,通过最大的方向特征求取的置信度来检测负荷事件,本申请的方法仅涉及简单的公式计算和累加操作,可操作性强,复杂度较低,因此,根据设置不同的负荷事件检测的检测时间周期均可以得到较快响应速度;采用置信度判定预置负荷事件是否有效,可以有效的避免典型脉冲的干扰,得到更为准确的判别结果,因此,本申请提出的一种负荷辨识事件检测方法解决了现有负荷事件检测技术无法兼顾操作复杂度低、响应快与检测准确率等指标的技术问题。
为了便于理解,请参阅图2,本申请实施例中提供了一种负荷辨识事件检测方法的另一个实施例,包括:
步骤201、初始化预置负荷事件检测的参数,参数包括:检测时间周期和检测窗口长度。
需要说明的是,假设检测窗口长度为Sw,将检测时间周期设为Tr,如果Tr=1,以周波为单位,那么就按照一个周波计算以及电流有效值,如果Tr=5,就按照5个周波计算一个电流有效值。
步骤202、获取多个满足预置负荷事件的检测时间周期的电流有效值,电流有效值的数量受预置负荷事件的检测窗口长度约束。
需要说明的是,获取多个满足预置负荷事件的检测时间周期的电流有效值,具体为:从检测环境电路实时采集电流数据,以预置负荷事件的检测时间周期的频度计算电流有效值,窗口的长度就是容纳电流有效值的数量,因此,只有在获取的电流有效值的数量达到了窗口的长度Sw,才能进行下一步的计算操作。
步骤203、通过第一方向子特征公式求取检测窗口中每个电流有效值对应的多个第一方向子特征。
需要说明的是,检测窗口中的每个电流有效值都对应了一个方向属性,定义每个窗口中的每个电流有效值的方向属性为第一方向子特征,第一方向子特征是当前研究电流有效值相对于对应检测窗口中每一个电流有效值的方向属性,包括相对于自身的方向属性,因此,每个电流有效值的第一方向子特征数量由检测窗口中总的电流有效值的个数决定。第一方向子特征公式可以表示如下:
其中,A为窗口内电流有效值,Sw为检测窗口长度,i和j则表示检测窗口中的不同电流有效值的索引号。
步骤204、将每个电流有效值对应的多个方向子特征进行累加,得到每个电流有效值的第二方向子特征。
需要说明的是,将每个电流有效值的第一方向子特征都累加起来,可以得到该电流有效值在当前检测窗口中的第二方向子特征,所以每个电流有效值相对于当前对应检测窗口仅一个第二方向子特征。具体的累加公式如下:
其中,D(i)表示各电流有效值在当前检测窗口下的第二方向子特征,Sw为检测窗口的长度。
步骤205、将电流有效值的所有第二方向子特征进行累加,得到检测窗口中电流有效值的方向特征。
需要说明的是,当前检测窗口中的每个电流有效值都对应一个第二方向子特征,将当前检测窗口的所有第二方向子特征累加就可以得到一个方向特征,用于描述当前检测窗口中电流有效值的方向属性,方向特征是针对整个窗口中的电流有效值而言的方向属性描述。具体的累加公式如下:
其中,S是当前检测窗口的电流有效值的方向特征,x表示检测窗口的标号,是该窗口中所有电流有效值对应的第二方向子特征累加得到的。
步骤206、基于预置滑动步长滑动检测窗口,对检测窗口中的电流有效值进行更新,重复步骤203-205,得到滑动后的检测窗口中电流有效值的方向特征。
需要说明的是,请参阅图3,图3检测窗口示例图,分为实线框的当前检测窗口和虚线框的下一个检测窗口,窗口大小预设的为5,窗口滑动的步长为2;检测窗口是在一条电流有效值链状数据上移动,检测窗口的滑动步长根据实际情况设定,每移动一次窗口,都可以得到一个新的方向特征,窗口更新的次数就是最终方向特征的个数,用x表示。具体的更新窗口的方向特征可以表示为:
由上述公式可以得到x个方向特征,根据值大小可以区分不同检测窗口。
步骤207、通过置信度公式求取步骤205或步骤206中的最大的方向特征对应的电流有效值的置信度。
需要说明的是,以最大的一个方向特征的值确定一个对应的检测窗口,定位出最大方向特征的值的具体位置,用这个最大的方向特征的值可以求得一个置信度。首先求取最大的方向特征,公式如下:
N=max(S(x))
其中,S(x)为方向特征,x表示检测窗口的标号,N是指最大的方向特征;
其次,通过置信度公式求取方向特征最大值对应的电流有效值的置信度,具体计算公式如下:
C=X×exp(Y×N2/Sw 3+Sw 2)
P=e-C
其中,P置信度指标,X、Y为预设的检测置信度参数,Sw为检测窗口长度,C为置信度的中间量。
步骤208、在求得的置信度小于阈值时,输出有效负荷事件。
需要说明的是,将置信度与预先设定的阈值比较,根据预置负荷事件可以判定是否出现有效负荷事件。另外,除了检测时间周期和监测窗口长度需要进行初始化,本实施例中的预置滑动步长、置信度参数和阈值也需要同时进行初始化操作。
为了便于理解,请参阅图4,本申请中还提供了一种负荷辨识事件检测装置的一个实施例,包括:
初始化模块301,用于初始化预置负荷事件检测的参数,参数包括:检测时间周期和检测窗口的长度;
获取模块302,用于获取多个满足预置负荷事件的检测时间周期的电流有效值,电流有效值的数量受预置负荷事件的检测窗口长度约束;
计算模块303,用于计算检测窗口中每个电流有效值对应的多个第一方向子特征;
第一累加模块304,用于将每个电流有效值对应的多个第一方向子特征进行累加,得到每个电流有效值的第二方向子特征;
第二累加模块305,用于将电流有效值的所有第二方向子特征进行累加,得到检测窗口中电流有效值的方向特征;
更新模块306,用于基于预置滑动步长滑动检测窗口,对检测窗口中的电流有效值进行更新,触发计算模块303,得到滑动后的检测窗口中电流有效值的方向特征;
判定模块307,用于计算第二累加模块305或更新模块306中最大的方向特征对应的电流有效值的置信度,在置信度小于阈值时,输出有效负荷事件。
需要说明的是,计算模块303还包括第一计算子模块3031,用于通过第一方向子特征公式求取每个电流有效值对应的多个第一方向子特征,第一方向子特征公式如下:
其中,A为窗口内电流有效值,Sw为检测窗口长度,i和j则表示检测窗口中的不同电流有效值的标号。
需要说明的是,判定模块307还包括第二计算子模块3071,用于通过置信度公式求取最大的方向特征对应的电流有效值的置信度,置信度公式如下:
N=max(S(x))
C=X×exp(Y×N2/Sw 3+Sw 2)
P=e-C
其中,P置信度指标,S(x)为方向特征,x表示检测窗口的标号,N是指最大的方向特征,X、Y为预设的检测置信度参数,Sw为检测窗口的长度,C为置信度的中间量。
为了便于理解,本申请提供了一种负荷辨识事件检测设备的实施例,包括:处理器以及存储器;
存储器用于存储程序代码,并将程序代码传输给处理器;
处理器用于根据程序代码中的指令执行前述的负荷辨识事件检测方法实施例中任一种负荷辨识事件检测方法。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质,其特征在于,计算机可读存储介质用于存储程序代码,程序代码用于执行前述的负荷辨识事件检测方法实施例中任一种负荷辨识事件检测方法。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以通过一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(英文全称:Read-OnlyMemory,英文缩写:ROM)、随机存取存储器(英文全称:Random Access Memory,英文缩写:RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种负荷辨识事件检测方法,其特征在于,包括:
S1:获取多个满足预置负荷事件的检测时间周期的电流有效值,所述电流有效值的数量受所述预置负荷事件的检测窗口长度约束;
S2:计算所述检测窗口中每个所述电流有效值对应的多个第一方向子特征;
S3:将每个所述电流有效值对应的所述多个第一方向子特征进行累加,得到每个所述电流有效值的第二方向子特征;
S4:将所述电流有效值的所有所述第二方向子特征进行累加,得到所述检测窗口中所述电流有效值的方向特征;
S5:基于预置滑动步长滑动所述检测窗口,对所述检测窗口中的所述电流有效值进行更新,重复步骤S2-S4,得到滑动后的所述检测窗口中所述电流有效值的方向特征;
S6:通过置信度公式计算步骤S4或步骤S5中最大的所述方向特征对应的所述电流有效值的置信度,在所述置信度小于阈值时,输出有效负荷事件,所述置信度公式如下:
N=max(S(x))
P=e-C
其中,P为所述置信度指标,S(x)为所述方向特征,x表示所述检测窗口的标号,N是指最大的所述方向特征,X、Y为预设的所述置信度参数,Sw为所述检测窗口长度,C为所述置信度的中间量。
2.根据权利要求1所述的负荷辨识事件检测方法,其特征在于,所述获取多个满足预置负荷事件的检测时间周期的电流有效值,所述电流有效值的数量受所述预置负荷事件的检测窗口长度约束,之前还包括:
初始化预置负荷事件检测的参数,所述参数包括:检测时间周期和检测窗口长度。
4.一种负荷辨识事件检测装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取多个满足预置负荷事件的检测时间周期的电流有效值,所述电流有效值的数量受所述预置负荷事件的检测窗口长度约束;
计算模块,用于计算所述检测窗口中每个所述电流有效值对应的多个第一方向子特征;
第一累加模块,用于将每个所述电流有效值对应的所述多个第一方向子特征进行累加,得到每个所述电流有效值的第二方向子特征;
第二累加模块,用于将所述电流有效值的所有所述第二方向子特征进行累加,得到所述检测窗口中所述电流有效值的方向特征;
更新模块,用于基于预置滑动步长滑动所述检测窗口,对所述检测窗口中的所述电流有效值进行更新,触发所述计算模块,得到滑动后的所述检测窗口中所述电流有效值的方向特征;
判定模块,用于通过置信度公式计算所述第二累加模块或所述更新模块中最大的所述方向特征对应的所述电流有效值的置信度,在所述置信度小于阈值时,输出有效负荷事件,所述置信度公式如下:
N=max(S(x))
P=e-C
其中,P为所述置信度指标,S(x)为所述方向特征,x表示所述检测窗口的标号,N是指最大的所述方向特征,X、Y为预设的所述置信度参数,Sw为所述检测窗口长度,C为所述置信度的中间量。
5.根据权利要求4所述的负荷辨识事件检测装置,其特征在于,还包括:
初始化模块,用于初始化预置负荷事件检测的参数,所述参数包括:检测时间周期和检测窗口的长度。
7.一种负荷辨识事件检测设备,其特征在于,包括:处理器以及存储器;
所述存储器用于存储程序代码,并将所述程序代码传输给所述处理器;
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-3任一项所述的负荷辨识事件检测方法。
8.一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用于存储程序代码,所述程序代码用于执行权利要求1-3任一项所述的负荷辨识事件检测方法。
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Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN105823948A (zh) * | 2016-05-18 | 2016-08-03 | 国网上海市电力公司 | 一种非干预式居民负荷识别方法 |
CN105972761B (zh) * | 2016-05-25 | 2019-01-22 | 华北电力大学(保定) | 一种非侵入式空调负荷监测方法 |
KR101883276B1 (ko) * | 2016-10-17 | 2018-07-31 | 고려대학교 산학협력단 | 전압신호를 이용한 가전기기 식별 시스템 및 그 제어방법 |
CN106483370B (zh) * | 2016-10-21 | 2019-05-03 | 威胜集团有限公司 | 基于多特征融合的非侵入式家用负荷实时识别方法及装置 |
CN108021736B (zh) * | 2017-11-08 | 2020-06-16 | 天津大学 | 一种基于滑动窗残差模型的负荷投切动作监测方法 |
CN109461095A (zh) * | 2018-10-18 | 2019-03-12 | 深圳供电局有限公司 | 一种用于非侵入式负荷辨识的负荷事件检测的数据处理方法及设备 |
CN110488112A (zh) * | 2019-05-23 | 2019-11-22 | 杭州海兴电力科技股份有限公司 | 非侵入式负荷识别及其基于识别结果实现的分类计量方法 |
CN110426554B (zh) * | 2019-08-09 | 2022-03-18 | 威胜集团有限公司 | 家用负荷电气特征提取方法、装置及计算机可读存储介质 |
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