[发明专利]一种稳态工况下的非侵入式电力负载识别优化算法

摘要

本发明涉及电力负荷监测领域，公开了一种稳态工况下的非侵入式电力负载识别优化算法，用于解决目前侵入式电力负荷监测需要在各个负载前加装传感器，成本高、破坏原有线路的问题。本发明先调研实际使用环境中可能存在的电器种类以及各类电器的最大可能数量；再生成电器数量数组，并对数组中的电器生成随机数量再分别建立单个用电设备的M域矩阵M1，根据多个电器同时运行的电流稳态数据建立电流复合波的M域矩阵M2；通过M1和M2建立带约束的估计方程组；基于电器数量的编码方法以及适应度函数，通过最优解迭代的获得各电器稳态电流的权重系数的最优解，得出最优的电器数量数组，得到可能的各电器运行数量。本发明适用于非侵入式电力负载识别。

主权项

1.一种稳态工况下的非侵入式电力负载识别优化算法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：调研实际使用环境中可能存在的电器种类以及各类电器的最大可能数量；步骤2：生成电器数量数组，并对数组中的电器生成随机数量，各类电器生成的随机数量不超过步骤1调研的最大可能数量；步骤3：使每个设备单独运行，对电器平稳运行时的电流数据进行采样，得到稳态电流数据：样本为单个电器的电流复合波的幅值数据；步骤4：分别建立单个用电设备的M域矩阵M1[n][m]，其中n为用电设备个数，m为采样周期内电流幅值的极高点与极低点的总个数；步骤5：根据多个电器同时运行的电流稳态数据建立电流复合波的M域矩阵M2[n][m]；步骤6：对所述M域矩阵M1[n][m]加权求和，并与所述M域矩阵M2[n][m]建立带约束的估计方程组；步骤7：基于所述带约束的估计方程组，建立引入电器数量后的适应度函数；步骤8：将步骤2生产的随机数量带入所述适应度函数中，求出随机生成的多个电器数量数组的估计值Q'；步骤9：计算估计值Q'与实际监值Q的距离d；步骤10：选择d较小的电器数量数组作为局部最优解并放弃d较大的电器数量数组；步骤11：在局部最优解的电器数量数组的某些位上随机改变数值，得到新的电器数量数组，使用新的电器数量数组计算Q'与实际监测到的Q的距离d，并与之前选出的局部最优的电器数量数组相比较，保留更优的电器数量数组；步骤12：重复步骤11，得出最优的电器数量数组，得到可能的各电器运行数量。