[發(fā)明專利]基于非侵入式負荷監(jiān)測的電壓暫降類別識別方法及設備

在審

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• 申請日: 2022-10-17
• 公開（公告）號: CN115688015A
• 公開（公告）日: 2023-02-03
• 發(fā)明（設計）人: 潘玲;沈冰;張鵬;陳冉;鄒曉峰;馮倩;肖先勇;潘愛強;陳韻竹;田英杰;宋杰;楊心剛
• 申請（專利權）人: 國網(wǎng)上海市電力公司;華東電力試驗研究院有限公司;四川大學
• 主分類號: G06F18/2411
• 分類號: G06F18/2411;G06N3/006;G06Q10/0639;G06Q50/06
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 翁惠瑜

1.一種基于非侵入式負荷監(jiān)測的電壓暫降類別識別方法，其特征在于，該方法包括：獲取用戶監(jiān)測數(shù)據(jù)，從所述用戶監(jiān)測數(shù)據(jù)提取軌跡特征，將該軌跡特征與預先構建的敏感負荷損失率評估特征庫進行比對，得到對應的敏感負荷損失率，基于所述敏感負荷損失率獲得該用戶電壓暫降類型，所述電壓暫降類型反映該用戶遭受電壓暫降的嚴重程度；

其中，所述敏感負荷損失率評估特征庫的構建過程包括：

獲取歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)，該歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)包括電壓暫降事件發(fā)生時的電壓序列和有功功率序列，構建電壓和有功功率隨時間的變化軌跡，從所述變化軌跡中提取軌跡特征；

根據(jù)電壓暫降事件發(fā)生時用戶負荷情況，計算對應的敏感負荷損失率；

以基于歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)獲得的軌跡特征和對應的敏感負荷損失率構建訓練樣本，訓練獲得一敏感負荷損失率評估模型，該敏感負荷損失率評估模型的輸出為軌跡特征和敏感負荷損失率的對應關系；

基于所述敏感負荷損失率評估模型獲得多組軌跡特征和敏感負荷損失率的對應關系，生成所述敏感負荷損失率評估特征庫。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于非侵入式負荷監(jiān)測的電壓暫降類別識別方法，其特征在于，所述軌跡特征包括電壓暫降幅值、電壓暫降持續(xù)時間、有功功率跌落最大值、有功功率變化時長、有功功率恢復時長、事件結束前后有功功率差和有功功率變換時延。

3.根據(jù)權利要求1所述的基于非侵入式負荷監(jiān)測的電壓暫降類別識別方法，其特征在于，采用MK突變點檢測算法提取所述軌跡特征。

4.根據(jù)權利要求1所述的基于非侵入式負荷監(jiān)測的電壓暫降類別識別方法，其特征在于，所述敏感負荷損失率的計算公式為：

式中，P₁表示用戶因電壓暫降導致生產過程中斷損失的有功功率，P₂表示用戶在電壓暫降后自行恢復或手動恢復的有功功率，P₃表示用戶總額定功率。

5.根據(jù)權利要求1所述的基于非侵入式負荷監(jiān)測的電壓暫降類別識別方法，其特征在于，所述敏感負荷損失率評估模型基于支持向量機構建。

6.根據(jù)權利要求5所述的基于非侵入式負荷監(jiān)測的電壓暫降類別識別方法，其特征在于，采用粒子群算法對所述支持向量機的參數(shù)進行尋優(yōu)。

7.根據(jù)權利要求1所述的基于非侵入式負荷監(jiān)測的電壓暫降類別識別方法，其特征在于，提取所述軌跡特征時，先所述變化軌跡中獲取電壓和有功功率的強相關軌跡，根據(jù)所述強相關軌跡提取軌跡特征。

8.根據(jù)權利要求7所述的基于非侵入式負荷監(jiān)測的電壓暫降類別識別方法，其特征在于，采用最大互信息系數(shù)量化電壓和有功功率之間的相關性，獲取所述強相關軌跡。

9.根據(jù)權利要求8所述的基于非侵入式負荷監(jiān)測的電壓暫降類別識別方法，其特征在于，獲取所述強相關軌跡具體包括：

1)針對同一時間段內的電壓U和有功功率P的數(shù)據(jù)，利用滑動窗口取值，得到一系列[U；P]離散化數(shù)據(jù)，計算最大互信息I^*(U；P)：

式中，p(U)、p(P)分別為U、P的概率密度函數(shù)，p(U,P)為U與P的聯(lián)合概率分布函數(shù)；

2)對最大互信息值歸一化處理，得到M(U；P)：

3)選擇不同尺度下互信息M(U；P)的最大值作為MIC值：

其中，T是[U；P]樣本大小，MIC∈[0,1]，值越大，表明U-P的相關性越強。

10.一種電子設備，其特征在于，包括一個或多個處理器、存儲器和被存儲在存儲器中的一個或多個程序，所述一個或多個程序包括用于執(zhí)行如權利要求1-9任一所述基于非侵入式負荷監(jiān)測的電壓暫降類別識別方法的指令。