[发明专利]一种适用于工商业用户的负荷分解的方法及系统

权利要求书

1.一种适用于工商业用户的负荷分解的方法，其特征在于，包括：

按照固定时间周期提取波形数据的特征，形成特征时序序列，所述波形数据为总线侧高频采集的数据；

对所述特征时序序列进行数据预处理，确定预处理后的特征时序序列；

基于DBSCAN聚类，对所述预处理后的特征时序序列进行聚类操作，获得聚类结果，根据所述聚类结果提取所述预处理后的特征时序序列的序列点，重新组建特征差值时序序列，确定优化特征差值时序序列；

基于最优搜索算法对所述优化特征差值时序序列进行差值匹配，确定差值匹配结果；

基于差值匹配结果对归属于同一种设备的启停状态事件进行映射，优化特征维度，辨识设备的电气类型，确定负荷辨识结果，建立工商业用户的专属模型特征库；

对于待分析的一段时间的总线侧波形数据，根据所述负荷辨识结果，得到所述一段时间的各类设备负荷功耗占比，实现工商业用户总线负荷的分解。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照固定时间周期提取波形数据的特征，形成特征时序序列，所述波形数据为总线侧高频采集的数据，包括：

设定所述波形数据的特征计算时间窗口，进行分相特征计算；

对于高供高计用户，计算AC两相负荷特征，形成特征时序序列；

对于高供低计用户，计算ABC三相负荷特征，形成特征时序序列；

所述特征时序序列包括三相电流有效值、三相电流3次谐波含量、三相电流5次谐波含量、三相电流7次谐波含量、三相电流9次谐波含量、三相电流11次谐波含量、三相功率因数以及三相电压畸变率。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述特征时序序列进行数据预处理，包括：

确定预先设定的特征时序序列的各特征维度中的最大阈值；

当所述特征时序序列的特征超过所述最大阈值时，利用与所述特征时序序列对应的前一单位时间内的特征，代替所述所述特征时序序列的特征；

对所述特征时序序列按照特征维度进行中值滤波，保留突变点，完成数据预处理。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于DBSCAN聚类，对所述预处理后的特征时序序列进行聚类操作，获得聚类结果，根据所述聚类结果提取所述预处理后的特征时序序列的序列点，重新组建特征差值时序序列，确定优化特征差值时序序列，包括：

基于DBSCAN聚类，对所述预处理后的特征时序序列进行聚类操作，获得聚类结果，所述聚类结果包括最小邻域点数和邻域半径；

根据所述聚类结果对所述预处理后的特征时序序列点进行标定，仅保留所述预处理后的特征时序序列中归属为同一类的起始点和结束点；

按时间顺序依次计算不同类别之间的特征差值，得到特征差值时序序列，并计算发生类别突变的时间差值，作为特征时序序列中新增的暂态时间的特征量；

确定预设设备的三相电流有效值/功率最小判定阈值，根据所述三相电流有效值/功率最小判定阈值，对所述特征差值时序序列中部分差值进行依次合并，确定优化特征差值时序序列。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于最优搜索算法对所述优化特征差值时序序列进行差值匹配，确定差值匹配结果，包括：

基于最优搜索方法，根据优先匹配单一差值原则、优先匹配最早时刻原则及连续差值冗余搜索原则，对所述优化特征差值时序序列进行差值匹配，完成匹配的差值组合；

若所述差值组合为非单一正负差值组合，进行类差值匹配，确定差值匹配结果；

若所述差值组合为单一正负差值组合，不进行类差值匹配。