[发明专利]一种居民用电负荷的非侵入分解方法

说明书

本发明公开了一种居民用电负荷的非侵入分解方法，该方法包括：通过普通智能电表采集用户预设时间内的总负荷有功功率时序信号作为待分解信号，并采集所述预设时间内各用电器单独运行时的有功功率时序信号作为先验信息；对总负荷时序信号建立图结构；构建每个用电器的图信号的先验信息；对于其中一个用电器，基于图信号的全局平滑性函数，来重构该用电器的图信号；利用该用电器各工作状态对应的有功数据及状态持续时间，并结合该用电器规整后的图信号重构出该用电器的有功功率时序信号；在总负荷时序信号中除去该用电器时序信号后，对上述过程进行循环操作，完成对剩余其他用电器的有功功率时序信号的重构。该方法实现非侵入式的负荷分解。

技术领域

本发明涉及用电负荷技术领域，特别是涉及一种居民用电负荷的非侵入分解方法。

背景技术

目前，负荷监测是智能配电网的主要功能之一。负荷监测是指通过采集到的负荷各种参数，来监测和分析用电负荷的运行状态，以备科学合理的调度和分配电能，保证电力系统的稳定运行。

低压配电网的电力负荷监测一般针对居民用电负荷，从负荷数据采集方式上可以分为侵入式和非侵入式两种。所谓侵入式负荷监测，即是针对每一个用电设备均装以采集装置(如智能电表或小型传感器)，从而采集详细而准确的用电器信息，以备分析和决策。另一种非侵入式负荷监测，也被称之为非侵入式负荷分解，是指只利用单个智能电表，通过采集用户的整体用电时序信号，同时利用某些先验性的信息(如各个用电器的特征和状态数据)，实现对该用户的总用电负荷的分解，而不需对每个用电器接入电表等采集装置(即侵入式负荷监测)。相对于侵入式，非侵入式负荷分解具有低成本、易维护的优势和装置简便的特点，其不足之处在于对负荷的分解精度较低。近年来对非侵入式负荷分解技术的改进主要着重点在于提高分解精度，主要方向上有基于稳态的分解模型，如基于稳态电流各次谐波，结合多目标规划算法的模型；以及基于暂态的识别分解模型，如基于事件检测、瞬时功率、瞬时电流、瞬时电压等的负荷识别模型。

现有的相关方法，多是基于高频的采样数据，采样频率要求大都不低于10秒一次，或者又要结合负荷开关事件检测和各用电器的相关特征，如稳态电流各次幅值等，从而实现总负荷的分解，其对采集装置硬件要求较高。而现有的采集装置多为一般的智能电表，其采样频率较低，无法达到那些算法的一般要求，因而现有的那些算法多是难以普及实用，无法广泛实现非侵入式的负荷分解。

发明内容

本发明的目的是提供一种居民用电负荷的非侵入分解方法，以实现非侵入式的负荷分解。

为解决上述技术问题，本发明提供一种居民用电负荷的非侵入分解方法，该方法包括：

通过普通智能电表采集用户预设时间内的总负荷有功功率时序信号作为待分解信号，并采集所述预设时间内各用电器单独运行时的有功功率时序信号作为先验信息；

利用总负荷时序信号相邻采样点差值对总负荷时序信号建立图结构；

利用各用电器单独运行信号的相邻采样点差值构建每个用电器的图信号的先验信息；

对于其中一个用电器，通过总负荷时序信号的图结构的加权邻接矩阵和用电器的图信号的先验信息，基于求图信号的全局平滑性函数最小值，来重构该用电器的图信号；

利用该用电器各工作状态对应的有功数据及状态持续时间，并结合该用电器规整后的图信号重构出该用电器的有功功率时序信号；

在总负荷时序信号中除去该用电器时序信号后，对上述过程进行循环操作，完成对剩余其他用电器的有功功率时序信号的重构。

优选的，通过求解图信号的全局平滑度函数的最小值来重构用电器的图信号。

优选的，所述采集所述预设时间内各用电器单独工作时的有功功率时序信号作为先验信息之后，还包括：