[發明專利]一種非侵入式的電力負荷智能檢測及分層分類方法

有效

• 申請號: 201810048734.5
• 申請日: 2018-01-18
• 公開（公告）號: CN108181533B
• 公開（公告）日: 2020-02-04
• 發明（設計）人: 殷波;王淑美;叢艷平;朱治丞
• 申請（專利權）人: 中國海洋大學
• 主分類號: G01R31/00
• 分類號: G01R31/00
• 代理公司: 32331 蘇州國卓知識產權代理有限公司
• 代理人: 陸曉鷹

1.一種非侵入式的電力負荷智能檢測及分層分類方法，其特征在于，包括如下步驟：

1)系統初始化，其中，初始化內容包括：開啟閾值、關閉閾值、頻域特征樣本庫、時域特征樣本庫1、時域特征樣本庫2；所述頻域特征樣本庫的頻域特征包括頻域能量、諧波向量、諧波畸變；所述時域特征樣本庫1的時域特征包括：電流最大值、電流平均值、電流均方根、暫態周期、波形系數、暫態能量；所述時域特征樣本庫2的時域特征包括波峰因數、峰-峰值、峰值因數、瞬時功率、低電平比率、高電平比率；

2)負荷信號的采集、轉換和濾波，即對采集到的初始負荷信號進行A/D轉換為數字信號，然后進行切比雪夫低通濾波；轉步驟3)；

3)檢測數字信號，判斷是否有開事件、關事件發生，如有事件發生時，轉步驟4)，否則轉步驟3)；

4)截取事件發生的暫態過程，并提取事件暫態過程的時域特征和頻域特征，轉步驟5)；

5)利用頻域分類器對負荷進行分類，即以事件暫態過程的頻域特征作為測試集，以頻域特征樣本庫作為樣本集，利用SVM算法對負荷分類，若負荷匹配度大于90％，則分類成功，轉步驟9)，否則，轉步驟6)；

6)利用時域分類器1對負荷進行分類，即以事件暫態過程的時域特征作為測試集，以時域特征樣本庫1作為樣本集，利用SVM算法對負荷分類，若負荷匹配度大于90％，則分類成功，轉步驟9)，否則，轉步驟7)；

7)利用時域分類器2對負荷進行分類，即以事件暫態過程的時域特征作為測試集，以時域特征樣本庫2作為樣本集，利用SVM算法對負荷分類，若負荷匹配度大于90％，則分類成功，轉步驟9)，否則，轉步驟8)；

8)分類不成功，報告出錯信息，轉步驟3)；

9)負荷分類成功。

2.如權利要求1所述的非侵入式的電力負荷智能檢測及分層分類方法，其特征在于，所述步驟3)中，判斷是否有事件發生的方法是：

3.1)計算電流信號前后兩個周期的電流強度的差值；

3.2)若差值大于開啟閾值則檢測到開事件；

3.3)若差值小于關閉閾值則檢測到關事件。