[发明专利]一种非侵入式负荷分解方法及系统

说明书

本发明公开一种非侵入式负荷分解方法及系统，方法包括：获取各负荷处于稳定状态时的电流数据；将所述电流数据量化分析，建立量化监测值的概率分布；根据所述概率分布识别各所述负荷状态；将各所述负荷状态进行组合，构成组合状态；根据所述各负荷处于稳定状态时的电流数据以及所述组合状态，分析出所述组合状态转变时的相关性，以及所述组合状态与总电流量监测值间的关联性，创建马尔可夫模型；将马尔可夫模型中的稀疏矩阵压缩，得到压缩向量；根据所述压缩后的稀疏矩阵结合数据查询算法和改进的维特比算法分解出各负荷所处于的运行状态。本发明中的上述方法及系统能够实现对家庭负荷准确分解，减少负荷分解时的数据存储量和计算量。

技术领域

本发明涉及电力系统负荷分解领域，特别是涉及一种非侵入式负荷分解方法及系统。

背景技术

电力负荷分解是智能用电领域的一个重要研究方向，对于国家，电网公司和电力用户都有重要意义。随着用户节能意识逐渐提高，迫切需要一种途径能够得到家庭内部各负荷具体的耗能信息，进而采取合理的节能措施，目前用户只能通过智能电子表了解家庭整体的能源消耗信息。而这种监测方式需要大量硬件设备，在采购、安装、维护时都需要耗费大量的成本。因此，非侵入式负荷分解应运而生。非侵入式负荷分解是指仅在电力系统的总端安装监测装置，通过采集总端的电气参数，分析得到系统内各负荷的含量和状态，变相实现对系统内每类负荷的状态监测，是基于电力复合入口处的电压，电流及功率的变化信息进行分解。目前很多分解方法需要以高频采样策略不间断的捕捉各负荷信息变化，存在设备昂贵，自身耗能高，准确率不够等缺点。

发明内容

本发明的目的是提供一种非侵入式负荷分解方法及系统，实现对家庭负荷准确分解，减少负荷分解时的数据存储量和计算量。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种非侵入式负荷分解方法，所述方法包括：

获取各负荷处于稳定状态时的电流数据；

将所述电流数据量化分析，建立量化监测值的概率分布；

根据所述概率分布识别各所述负荷状态，具体包括：

获取单个量化检测值的概率p(n)，n为量化监测值；

判断p(n)-p(n+1)以及p(n)-p(n-1)是否大于0，得到第一判断结果，若第一判断结果表示p(n)-p(n+1)以及p(n)-p(n-1)大于0时，p(n)为极大值；

当p(n)为极大值时，判断p(n)是否大于e，得到第二判断结果，当第二判断结果表示p(n)大于e时，则表示识别到负荷的一个状态e表示测量误差；

将各所述负荷状态进行组合，构成组合状态，具体包括：

W＝k⁽¹⁾k⁽²⁾k⁽³⁾...k^(M)其中W为组合状态，M为负荷总数，k^(M)为第M个负荷，将组合状态按照以下公式进行索引：

S为索引号，K⁽ⁱ⁾为第i个负荷具有量化状态总数，M为负荷总数，k^(m)为第m个负荷的量化状态索引；

根据所述各负荷处于稳定状态时的电流数据以及所述组合状态，分析出所述组合状态转变时的相关性，以及所述组合状态与总电流量监测值间的关联性，创建马尔可夫模型；

所述创建马尔可夫模型具体包括：

λ＝{P₀,A,B}