[发明专利]一种基于低压用户的相别判定方法

权利要求书

1.一种基于低压用户的相别判定方法，其特征在于，包括：

选取一配电台区，在时间T内以周期t同时获取所述配电台区公变和用户的负荷数据；

设定电流阈值，以同时间点获取的数据为一数据组，剔除所述负荷数据中包含电流大于阈值的数据组，获得第一数据包；

根据所述第一数据包内的数据，计算用户的理论功率因数并抄录实际功率因数；

计算所述理论功率因数和实际功率因数的相关性，根据相关性对所述第一数据包进行筛选，获得第二数据包；

计算所述第二数据包中用户电压的可信度P_x和所述第二数据包中公变电压的可信度P_y，建立基于P_x和P_y的相别判定模型，判定用户相别。

2.根据权利要求1所述的基于低压用户的相别判定方法，其特征在于，所述设定电流阈值的方法包括：

获取所述配电台区用户的日用电量，计算日用电流，设定预设阈值。

3.根据权利要求1或2所述的基于低压用户的相别判定方法，其特征在于，所述理论功率因数计算式为

其中，P_户为用户的有功功率，U_A、U_B、U_C分别为用户A相、B相以及C相电压，I_A、I_B、I_C分别为用户A相、B相以及C相电流。

4.根据权利要求1所述的基于低压用户的相别判定方法，其特征在于，所述理论功率因数和实际功率因数的相关性计算式为

，i＝1，2...N，

其中，m_i为第一数据包中第i个理论功率因数，n_i为第一数据包中第i个实际功率因数，为第一数据包中理论功率因数的算数平均值，为第一数据包中实际功率因数的算数平均值，剔除序列数为第一数据包和第二数据包两次筛选剔除的序列总和。

5.根据权利要求4所述的基于低压用户的相别判定方法，其特征在于，对所述第一数据包的筛选的方法包括：

若计算得到相关性r＜0.8，则计算理论功率因数与实际功率因数的差值，剔除差值的绝对值大于0.1的数据，获得第二数据包；

若计算得到相关性r≥0.8，则保留全部数据，作为第二数据包。

6.根据权利要求1所述的基于低压用户的相别判定方法，其特征在于，所述相别判定模型中P_x和P_y的计算式为

P_x＝1-(|F(x，μ，σ)|-0.5)*2

其中，x为所述第二数据包中的用户电压，F(x，μ，σ)为所述第二数据包中用户电压正态分布的累积分布函数；

P_y＝1-(|F(y，μ，σ)|-0.5)*2

其中，y为所述第二数据包中的公变电压，F(y，μ，σ)为所述第二数据包中公变电压正态分布的累积分布函数。

7.根据权利要求6所述的基于低压用户的相别判定方法，其特征在于，所述用户电压正态分布的累积分布函数关系式为

，i＝1，2...N，

其中，x_i为所述第二数据包用户电压第i个电压，μ为所述第二数据包用户电压随机变量的期望，σ²为所述第二数据包公变电压随机变量的标准差，剔除序列数为第一数据包和第二数据包两次筛选剔除的序列总和；

所述公变电压正态分布的累积分布函数关系式为

，i＝1，2...N，

其中，y_i为所述第二数据包公变电压第i个电压，μ为所述第二数据包用户电压随机变量的期望，σ²为所述第二数据包公变电压随机变量的标准差。