[发明专利]一种电力负荷监测方法及系统

权利要求书

1.一种电力负荷监测方法，其特征在于，包括：

获取待测用电设备的电压电流迹线颜色编码图像，所述电压电流迹线颜色编码图像通过HSV色彩空间对电压电流迹线进行编码得到；

基于训练好的负荷识别模型，对所述电压电流迹线颜色编码图像进行识别，获取所述待测用电设备的用电信息，以用于进行电力负荷监测，所述训练好的负荷识别模型是由样本电压电流迹线颜色编码图像训练得到，其中，所述样本电压电流迹线颜色编码图像是通过对样本色调图像、样本饱和度图像和样本明度图像进行级联处理得到的，所述样本色调图像通过以下公式得到：

其中，H_j表示样本电压电流迹线中两个连续轨迹点的运动角度，A表示第a个样本电压电流迹线的质点经过像素网格坐标的集合，|·|表示集合A中的元素个数，j表示样本电压电流迹线中第j个轨迹点，j＝1,2,…，j；

所述样本饱和度图像通过以下公式得到：

其中，K表示采样点数，P_active表示有功功率，P_apparent表示视在功率，V_rms表示电压有效值，I_rms表示电流有效值，v_j表示样本电压电流迹线中第j个轨迹点对应的电压值，i_j表示样本电压电流迹线中第j个轨迹点对应的电流值；

所述样本明度图像通过以下公式得到：

其中，W_m表示M个周波的电压和电流形成M个二值图像，m＝1,2，…，M，M表示M个周波。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练好的负荷识别模型通过以下步骤训练得到：

获取样本电压电流迹线颜色编码图像；

将所述样本电压电流迹线颜色编码图像输入到负荷识别模型中进行训练，得到训练好的负荷识别模型，其中，所述负荷识别模型通过预训练的AlexNet模型构建得到。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取样本电压电流迹线颜色编码图像之前，所述方法还包括：

根据样本电压波形和样本电流波形，获取样本电压电流迹线；

通过HSV色彩空间对所述样本电压电流迹线进行处理，得到所述样本电压电流迹线的样本色调图像、样本饱和度图像和样本明度图像；

将所述样本色调图像、所述样本饱和度图像和所述样本明度图像进行级联处理，得到样本电压电流迹线颜色编码图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据样本电压波形和样本电流波形，获取样本电压电流迹线，包括：

获取样本负荷的样本电压波形和样本电流波形；

根据所述样本电压波形和所述样本电流波形，对所述样本负荷进行事件检测，并通过事件检测结果，对所述样本负荷进行分离，得到不同用电设备的样本电压电流迹线。