[发明专利]一种基于负载特性可视化的电气负载分类方法和系统

权利要求书

1.一种基于负载特性可视化的电气负载分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）采集用电设备在稳态下的电压数据和电流数据，并对该电压和电流数据进行滤波和采样处理，以分别得到处理后的用电设备的电流数据和电压数据，寻找电压过零上升点为起始点，保留一周期采样点数的电压数据，对应保留一周期采样点数的电流数据，并添加一列长度为一周期采样点数的自增序列作为时间数据，从而获得完整的一周期采样点数的电流数据、电压数据和时间数据；

（2）对步骤（1）得到的一周期采样点数的电流数据、电压数据和时间数据分别进行Min-max标准化处理，以分别得到标准化后的电流数据、电压数据和时间数据，将标准化后的电流数据、电压数据和时间数据分别根据时域的顺序进一步排列成大小为M×N的二维矩阵，以得到数值范围在0到255内的三个二维矩阵，并通过PIL库将三个矩阵分别转换为三张灰度图像；

（3）将步骤（2）得到的三张灰度图像作为R/G/B通道合成一张彩色图像，并将该彩色图像输入训练好的卷积神经网络模型中，以得到用电设备的种类。

2.根据权利要求1所述的基于负载特性可视化的电气负载分类方法，其特征在于，每次采集电压数据和电流数据的持续时间是1秒，采样频率是25到44.1KHz之间。

3.根据权利要求1所述的基于负载特性可视化的电气负载分类方法，其特征在于，步骤（1）中对电压数据和电流数据进行滤波和采样处理具体是，首先将采集到的一系列电压数据和电流数据中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，以去除电压数据和电流数据中的突变点，然后使用均值滤波对中值滤波处理后的电压数据和电流数据分别进行平滑处理，以去除电压数据和电流数据中的不相关数据点。

4.根据权利要求1所述的基于负载特性可视化的电气负载分类方法，其特征在于，步骤（1）中寻找电压过零上升点为起始点，保留一周期采样点数的电压数据，对应保留一周期采样点数的电流数据这一过程具体为，在用电设备的电压数据中截取10个完整周期的电压数据，并获取这10个完整周期的电流数据；随后，对这10个周期的电压数据和电流数据分别以2个周期长度进行叠加后求其均值，从而分别形成完整2个周期的电压数据和电流数据，随后，在这2个周期的电压数据中寻找电压过零上升点，保留该点后一周期采样点数的电压数据，并获取其对应的一周期采样点数的电流数据。

5.根据权利要求1所述的基于负载特性可视化的电气负载分类方法，其特征在于，步骤（2）中执行Min-max标准化处理，以分别得到标准化后的电流数据、电压数据和时间数据，将标准化后的电流数据、电压数据和时间数据分别根据时域的顺序进一步排列成大小为M×N的二维矩阵这一过程具体是采用以下公式：

X(i,j)=

其中X(i,j)是M×N矩阵的元素，为标准化后的电流数据、电压数据或时间数据，i为M×N矩阵的行序号，取值范围为[1,M]，j为M×N矩阵的列序号，取值范围为[1,N]，M×N在数值上等于一周期采样点数。