一种负荷事件识别方法及系统与流程

本发明涉及数据识别，尤其涉及一种负荷事件识别方法及系统。

背景技术：

1、非侵入式负荷监测（nilm）是一种计算技术，用于从单个电表估算单个设备的功率需求，该电表测量多个设备的组合需求，最终目的可能是帮助用户减少能耗；或是找出有故障的电器；或是调查设备的使用行为；随着用电设备日益多样化，特别是变频设备的普及，对于非侵入式负荷识别，在混有变频设备情况下，由于变频设备运行有功功率波动比较大，与部分非变频设备的启动和停止的功率波动幅度相近，因此，目前的非侵入式负荷检测存在大量错检的事件。

2、申请号为202010546690.6的中国发明专利公开了一种非侵入式负荷检测方法、终端设备及存储介质，根据有功功率序列中各有功功率得到各时间点的功率差值，得到与设备启停状态的暂态区间，设定预设功率波动值、第一预设阈值和第二预设阈值，使用最大波动值和最小波动值与预设功率波动值进行对比，判断设备启停状态是非变频设备启动还是停止，减少错检事件，有效提高检测的准确率。

3、但现有专利技术中仅依据有功功率的变化情况和预先设置的多个阈值进行比较获得暂态区间，并不能准确判断出暂态区间的边界点位置，且对于非变频设备和变频设备在正式稳定启动或停止之前，其功率变化无法进行有效识别，导致识别到的边界点并不是真正启动或停止的原始边界点，导致降低检测结果准确性。

技术实现思路

1、本申请通过提供一种负荷事件识别方法及系统，解决了现有技术中无法准确得到启停状态边界点的问题，实现了准确得到设备启停状态边界点，提高检测结果准确性的技术效果。

2、本申请提供了一种负荷事件识别方法，所述方法包括：

3、s100：获取由多个有功功率依采集时间顺序排列得到的有功功率序列，并根据各采集时间对应的有功功率计算得到各时间点对应的功率差值；

4、s200：将功率差值与标准功率范围阈值比较，得到与设备启停状态对应的初始暂态区间；根据所述初始暂态区间起始点和结束点，分别获取所述起始点和所述结束点的检测窗口，根据所述检测窗口分别获取所述起始点和所述结束点的变化趋势，生成趋势分析结果，根据所述趋势分析结果重新确定所述起始点和所述结束点，得到稳定暂态区间；

5、步骤s200中还包括：获取初始暂态区间，对功率差值序列进行分段处理，判断每段数据是否符合协变曲线特征，若被识别为符合协变曲线特征，则标记为协变区间，提取协变指标，确定设备状态，根据设备状态生成检测窗口；

6、其中，所述变化趋势是指初步确定的所述起始点和所述结束点在所述检测窗口内的功率差值的变化趋势状况，所述变化趋势状况包括判断变化是否显著且持续以及方向是否一致；通过将功率差值的绝对值与恒定功率阈值进行比较，生成趋势分析结果；

7、s300：计算所述稳定暂态区间内各时间点对应的功率波动值，并根据所述设备启停状态确定最大波动值或最小波动值，同时计算端点差值，根据所述最大波动值和所述最小波动值确定设备稳定启停状态；

8、s400：重复s100和s200的步骤，获取多个设备启停事件的所述稳定暂态区间，根据每个所述稳定暂态区间的起始点和结束点的时间点以及对应的功率值，设置统计指标，生成分析报告；根据所述分析报告建立关联分析表，用于对后续的暂态区间进行预测。

9、进一步地，所述功率波动值具体计算公式如下：

10、

11、所述功率平均值计算公式如下：

12、

13、其中，所述稳定暂态区间内的功率序列为，n是该区间内的采样点数量，是功率波动值，是功率平均值；表示每个时间点i对应的有功功率。

14、进一步地，在步骤s200中还包括：计算所述检测窗口内的功率差值的均值和标准差，设定多个阈值调整因子，在每次迭代过程中使用所述阈值调整因子动态调整所述标准功率范围阈值。

15、进一步地，所述协变曲线特征是指在功率差值的变化曲线在短时间内的出现由大变小再变大的曲线特征；所述协变指标包括功率差值的变化率、功率波动值的极值点位置、功率变化的转折点。

16、进一步地，根据设备状态生成检测窗口具体包括：根据设备状态获得设备的预启动时间点或预停止时间点，设定初始检测窗口大小，确定数据采样频率，计算每个数据点之间的时间间隔，根据状态特征分析结果和预先设定的基准窗口得到最终检测窗口，所述基准窗口是用于调整初始检测窗口的基础步长。

17、进一步地，所述分析报告包括设备启停事件、每个事件对应的统计指标数据、相邻边界点之间的变化趋势分析以及异常事件检测结果；所述关联分析表是用于表示不同稳定暂态区间之间的关联规则，当新的所述稳定暂态区间出现时，将其特征与所述关联分析表进行匹配，预测新的所述稳定暂态区间的特征状态。

18、进一步地，根据所述分析报告和所述关联分析表识别出不同稳定暂态区间的设备信息和特征数据，并建立特征库，用于表示不同稳定暂态区间和不同设备之间的映射关系，标注不同的运行状态数据信息。

19、进一步地，所述特征库是将检测到的所述稳定暂态区间数据按照设备和运行状态进行分类整理，对每个分类下的所述稳定暂态区间数据提取统计指标作为特征，将提取的特征及其对应的分类信息存储在特征库中。

20、一种负荷事件识别系统，所述系统包括：

21、数据采集处理模块，用于实时采集有功功率数据，并按照时间进行排序生成有功功率序列，对有功功率序列数据进行预处理，得到前样本功率平均值、后样本功率平均值和功率差值；

22、初始暂态区间生成模块，用于接收数据采集处理模块，并生成初始暂态区间；

23、稳定暂态区间生成模块，用于接收初始暂态区间，并设置检测窗口生成趋势分析结果，输出稳定暂态区间；

24、状态识别模块，用于计算功率波动值并根据设备启停状态确定最大波动值或最小波动值，同时计算端点差值，根据最大波动值和所最小波动值确定设备启停状态。

25、进一步地，所述稳定暂态区间生成模块还包括：动态更新单元，用于计算检测窗口内的功率差值的均值和标准差，设定多个阈值调整因子，在每次迭代过程中使用阈值调整因子动态调整标准功率范围阈值。

26、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

27、通过在初步确定的暂态区间起始点和结束点周围设置检测窗口，分析这些点周围功率差值的变化趋势，通过比较功率差值的绝对值与恒定功率阈值，结合线性回归分析方法，找到功率变化的转折点，从而精确确定暂态区间的起始点和结束点，解决了变频设备干扰的问题，也避免因区间边界不准确导致精准度降低的问题，实现了提高检测准确性的效果。

1.一种负荷事件识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的一种负荷事件识别方法，其特征在于，所述功率波动值具体计算公式如下：

3.如权利要求1所述的一种负荷事件识别方法，其特征在于，在步骤s200中还包括：计算所述检测窗口内的功率差值的均值和标准差，设定多个阈值调整因子，在每次迭代过程中使用所述阈值调整因子动态调整所述标准功率范围阈值。

4.如权利要求1所述的一种负荷事件识别方法，其特征在于，所述协变曲线特征是指在功率差值的变化曲线在短时间内的出现由大变小再变大的曲线特征；所述协变指标包括功率差值的变化率、功率波动值的极值点位置、功率变化的转折点。

5.如权利要求1所述的一种负荷事件识别方法，其特征在于，根据设备状态生成检测窗口具体包括：根据设备状态获得设备的预启动时间点或预停止时间点，设定初始检测窗口大小，确定数据采样频率，计算每个数据点之间的时间间隔，根据状态特征分析结果和预先设定的基准窗口得到最终检测窗口，所述基准窗口是用于调整初始检测窗口的基础步长。

6.如权利要求1所述的一种负荷事件识别方法，其特征在于，所述分析报告包括设备启停事件、每个事件对应的统计指标数据、相邻边界点之间的变化趋势分析以及异常事件检测结果；所述关联分析表是用于表示不同稳定暂态区间之间的关联规则，当新的所述稳定暂态区间出现时，将其特征与所述关联分析表进行匹配，预测新的所述稳定暂态区间的特征状态。

7.如权利要求1所述的一种负荷事件识别方法，其特征在于，根据所述分析报告和所述关联分析表识别出不同稳定暂态区间的设备信息和特征数据，并建立特征库，用于表示不同稳定暂态区间和不同设备之间的映射关系，标注不同的运行状态数据信息。

8.如权利要求7所述的一种负荷事件识别方法，其特征在于，所述特征库是将检测到的所述稳定暂态区间数据按照设备和运行状态进行分类整理，对每个分类下的所述稳定暂态区间数据提取统计指标作为特征，将提取的特征及其对应的分类信息存储在特征库中。

9.一种负荷事件识别系统，应用于如权利要求1至权利要求8中任一项所述的一种负荷事件识别方法，其特征在于，所述系统包括：

10.如权利要求9所述的一种负荷事件识别系统，其特征在于，所述稳定暂态区间生成模块还包括：动态更新单元，用于计算检测窗口内的功率差值的均值和标准差，设定多个阈值调整因子，在每次迭代过程中使用阈值调整因子动态调整标准功率范围阈值。