[发明专利]事件过程多设备同时投切决策的混合整数规划计算方法

权利要求书

1.事件过程多设备同时投切决策的混合整数规划计算方法，其特征在于：混合整数规划计算公式为：

y1_i，τ1表示状态集Q中第i个状态，在时刻τ1是否开启，为投入状态0-1变量，y1_i，τ1＝1表示第i个状态从时刻τ1开始投入，y1_i，τ1＝0表示第i个状态在τ1时刻没有投入；y2_i，τ2表示第i个状态，在时间τ2是否切除，为切除状态0-1变量，y2_i，τ2＝1表示第i个状态从τ2时刻开始切除，y1_i，τ2＝0表示第i个状态在τ2时刻没有切除；

P_i，t为状态i在事件窗内在时刻t的功率；

设用户的电力入口处测得的负荷特征由有功功率P(t)给出，对于每个时间t，负荷分解问题可以表示为式(1-1)；NILM负荷识别方法是将有功功率P(t)分解为若干个功率状态；i∈{1，2，...，n}，n是所有用电设备功率状态总数；P(t)＝P₁(t)+P₂(t)+…+P_n(t)；(1-1)；整个事件窗记为时间集

所有设备共有n个非OFF状态，记为状态集Q，i∈{1，2，...，n}；第i个状态从启动到稳态所需的时间记为t1_i，从切除到稳态所需的时间记为t2_i；事件窗内，第i个状态可能的投入时刻集合记为S1_i，切除时刻集合记为S2_i；P_i为第i个非OFF状态的稳态值；通过第三章双边累计和事件检测方法检测到的任意一个事件开始时刻记为T_start，事件进入稳态的时刻记为T_stable，整个事件窗记为时间集

每个用电设备都有相应的功率状态，开关型负载用一个功率状态来表示；有限状态型负载由多个功率状态来表示，此种类型负载的功率特征随时间变化；最终，NILM负荷识别问题可以转化为经典的组合优化问题(式1-2)；其中x_i(t)是表示功率状态i的状态的0-1变量，1表示功率状态i在t时刻运行，相应的0表示该状态不运行；

整个事件窗记为时间集

式(1-2)目的是找到测量值P(t)的最佳功率状态组合，当有其他负荷特征时，式(1-2)可以表示为矢量形式；式(1-3)包含有功功率P(t)和无功功率Q(t)，带入到CO模型中：整个事件窗记为时间集

所有设备共有n个非OFF状态，记为状态集Q，i∈{1，2，...，n}；Q_i为第i个非OFF状态，P_i为第i个非OFF状态的稳态值；

式(1-2)中的问题可重新描述为MILP问题，如式(1-4)-式(1-6)所示，式(1-4)-式(1-6)可使用线性求解器求解：

式1-4中的δ_P(t)为时间t测量的功率与组合功率的差值。

2.根据权利要求1所述的事件过程多设备同时投切决策的混合整数规划计算方法，其特征在于：将设备状态投切过程的有功功率建立功率向量作为该状态的特征量，以此去进行负荷识别；设某一状态i启动与关闭的功率特征向量可分别表示为式(1-7)、式(1-8)：

其中

所有设备共有n个非OFF状态，记为状态集Q，i∈{1，2，...，n}；第i个状态从启动到稳态所需的时间记为t1_i，从切除到稳态所需的时间记为t2_i；事件窗内，第i个状态可能的投入时刻集合记为S1_i，切除时刻集合记为S2_i；P_i为第i个非OFF状态的稳态值；通过第三章双边累计和事件检测方法检测到的任意一个事件开始时刻记为T_start，事件进入稳态的时刻记为T_stable，整个事件窗记为时间集