[发明专利]非活性电流谐波结合XGBoost的非侵入式负荷辨识方法

说明书

本发明公开了非活性电流谐波结合XGBoost的非侵入式负荷辨识方法，包括：利用非侵入式负荷监测系统采集待识别的电力系统负荷稳态电流数据和稳态电压数据，对采集到的稳态电流数据和稳态电压数据中值滤波处理，根据中值滤波后的稳态电流数据和稳态电压数据提取总有功功率特征、总无功功率特征及非活性电流各次谐波分量特征，利用核主成分分析KPCA对非活性电流各次谐波分量特征降维，提取主要谐波信息，与总有功功率特征、总无功功率特征结合形成XGBoost分类模型的多特征目标函数，将提取总有功功率特征、总无功功率特征及非活性电流各次谐波分量特征输入XGBoost分类模型，识别不同的负荷。该方法用于非侵入式负荷辨识，实现了负荷高效且快速准确识。

技术领域

本发明涉及负荷识别技术领域，更具体的涉及非活性电流谐波结合XGBoost的非侵入式负荷辨识方法。

背景技术

伴随智能电网的迅速发展，为了实现电网与用户间的和睦互动，用户用电负荷信息的在线识别成为用电可视化的基础。非侵入式负荷识别是运用负荷分解和识别算法处理和分析从电力用户入口端获取的总线信息，从而获取用电设备的用电状态和能耗情况。在电网侧，非侵入式电力负荷数据的获取有利于分析电力系统的负荷结构，实现国家电力资源的优化配置。在用户侧，用户可以根据各类用电设备信息，有针对地合理制定节能计划，实现用能管理。

目前，人工智能算法已经应用在非侵入式负荷辨识，但很多研究基于负荷暂态特征，而暂态数据的获取对芯片精度和频率要求高，成本也高，因不同用电器的干扰因素互不相同，故其间的非活性电流存在着较大的差异，当用电器的功率、电压和电流等稳态特征具有较高的相似度时，并不能有效地区分不同的用电器，识别效果较差。

发明内容

本发明实施例提供非活性电流谐波结合XGBoost的非侵入式负荷辨识方法，包括：

利用非侵入式负荷监测系统采集待识别的电力系统负荷稳态电流数据和稳态电压数据；

对采集到的稳态电流数据和稳态电压数据中值滤波处理；

根据中值滤波后的稳态电流数据和稳态电压数据提取总有功功率特征、总无功功率特征及非活性电流各次谐波分量特征；

利用核主成分分析KPCA对非活性电流各次谐波分量特征降维，提取谐波信息，与总有功功率特征、总无功功率特征结合形成XGBoost分类模型的多特征目标函数；

将提取的总有功功率特征、总无功功率特征及非活性电流各次谐波分量特征输入XGBoost分类模型，识别不同的负荷。

近一步，对采集到的稳态电流数据和稳态电压数据中值滤波处理，包括：

将一组稳态电流数据或稳态电压数据序列{x_i1，x_i2，…，x_in}，按升序排列后其数组为x_i1≤x_i2≤…≤x_in；

利用算法y＝med{x₁，x₂，…，x_n}进行中值处理，当n为偶数时，其中值表示为当n为奇数时，其中值表示为

近一步，提取总有功功率特征、总无功功率特征，其计算公式包括：

其中，P和Q分别表示总有功功率和总无功功率；P_k、Q_k、U_k和I_k分别表示第k次谐波电流对应的有功功率、无功功率、电压和电流；为电压和电流的相角差。

近一步，非活性电流各次谐波分量特征计算步骤，包括：

将稳态电流分解为非活性电流i_a(t)和活性电流i_b(t)，即