[发明专利]基于特征排序向量内积的单通道多电器叠加电流信号分离方法

权利要求书

1.基于特征排序向量内积的单通道多电器叠加电流信号分离方法，

设家庭内部共有M个电器，每个电器包含N_k种工作状态，N_k为正整数，不同电器N_k会存在差异，记为s_mi(t){m＝1，2，...，M i＝1，2，...，I}；如果所有电器都处于工作状态，则观测信号x(t)应为M个电器中的每个电器的某种状态的组合，其与源信号之间的关系如下：

x(t)=As(t)+v(t)=Σm=1Mkmamsmi(t)+v(t),{i=1,2,...,I}---(1)]]>

式(1)中k_m表征电器m的开/关状态，k_m＝{0，1}，由于家庭内部无中间传感器，故权值系数a_m＝1；v(t)为噪声信号；即可得到式(2)：

x(t)=Σm=1Mkmsmi(t)+v(t),{i=1,2,...,I}---(2)]]>

记各电器对应的工作状态s_mi(t)的FFT变换为s_mi(k)，噪声v(t)的FFT变换为V(k)，观测信号x(t)的FFT变换为X(k)，下式中N为FFT点数；

smi(k)=Σn=0N-1smi(n)e-j2πNnk---(3)]]>

V(k)=Σn=0N-1v(n)e-j2πNnk---(4)]]>

X(k)=Σn=0N-1x(n)e-j2πNnk---(5)]]>

将式(2)-(4)代入式(5)可得：

X(k)=Σn=0N-1x(n)e-j2πNnk=Σn=0N-1(Σm=1Mkmsmi(n)+v(n))e-j2πNnk=Σn=0N-1(Σm=1Mkmsmi(n)e-j2πNnk)+v(n))e-j2πNnk=Σm=1M(Σn=0N-1kmsmi(n)e-j2πNnk)+v(n))e-j2πNnk=Σm=1Mkmsmi(k)+v(k)---(6)]]>

由式(6)可知：观测信号x(t)的频谱X(k)的主成分必然来自于某一个或几个信号源；

本方法利用此线性叠加性质进行单通道盲源分离，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：对电器工作电压电流进行采样，采用跟踪电压基频的方式采样，即保证一个工频周期为128或256点；如果非跟踪采样，则采样率选择大于10KHz以上频率，并对采样数据进行降采样，将采样频率降至6.4KHz。初始化，并置i＝1，m＝1；输入电压信号u＝[u₀，u₁，...，u_N-1]及M种电器的叠加电流信号x＝[x₀，x₁，...，x_N-1]，此处N代表工频周期的点数；波形的截取以电压信号为参考基准，即以最靠近采样起始时刻的第一个正向过零点作为0时刻，以下的盲源分离步骤是针对单周期进行的；

步骤2：对x进行N点FFT变换，将0～(N/2-1)次谐波含量组成向量F＝[c₀，c₁，...，c_N/2-1]；把谐波幅值排名前k₁所对应的向量元素置1，其余元素置0，得到特征排序向量F；k₁取值范围为15～30；

步骤3：计算特征排序向量F与各标准状态样本s_j所对应的特征排序向量F_j的内积d_j＝<F，F_j>；

步骤4：判断d_j最大值对应的状态个数number1；若number1＝1且对应状态ID号为j，则提取j对应的标准状态波形为主分量，即p_i＝s_j；若number1＞1，则首先选择各电器内积排名前k₂名所对应的标准状态s_j作为待选主分量，k₂取值范围为1～3；然后判断状态s_j的基波幅值A(s_j)是否满足A(s_j)≥A(x)/(M_on-m+1)andA(s_j)≤A(x)，若满足，保存标准状态s_j，若不满足，剔除坏点；最后判断满足上一步的标准状态个数number2，若number2＝1，提取此状态ID号对应的标准状态波形为主分量，即p_i＝s_j；若number2＞1，则计算各状态s_j所对应的谐波幅值排名k₁的谐波能量按max(E_j)所对应的标准状态波形作为主分量p_i＝s_j；

步骤5：分别求取叠加电流信号x和主分量p_i的周波最大值所对应的时间点位置，记为t_x和若对主分量p_i所对应的标准状态样本s_j进行修正，将s_j的周波最大值对应的时间点修正到t_x处，从而获得修正后的p_i，计算残差e_m＝x-p_i，进入下一步；若直接计算残差e_m＝x-p_i，进入下一步；

步骤6：判断m是否满足m≤M_on，其中M_on为开启电器种类；若m＞M_on，进入下一步；若m≤M_on，i＝i+1，x＝e_m，m＝m+1，返回步骤(2)；

步骤7：判断残差e_m的平均功率若p(e_m)＜threshold，此时的残差e_m等同于噪声v；循环结束；反之，补偿修正基波幅值判定条件，返回步骤(4)。