[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

说明书

本申请公开了一种适用于工商业用户的负荷分解的方法及系统。其中，该方法包括：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；基于DBSCAN聚类，对预处理后的特征时序序列进行聚类操作，获得聚类结果，根据聚类结果提取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；对优化特征差值时序序列进行差值匹配，确定差值匹配结果；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，根据负荷辨识结果，得到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。

技术领域

本申请涉及电力系统技术领域，特别是涉及一种适用于工商业用户的负荷 分解的方法及系统。

背景技术

工商业用户作为电力用户的重要组成部分，其用电负荷特征呈高占比、多 样化的发展趋势，对电网源、网、荷、储的升级、运行和维护都有着重要的影 响。目前基于非介入式负荷智能感知技术，利用用户计量点处的总线侧电气信 息，对用户内部各类用电设备的工作状态、功率等用电信息进行识别和监测， 从而为环保监测、能效服务、异常源定位等各类需求提供更多技术手段。对于 工商业用户，由于不同行业涉及的用电设备繁多，用电特征复杂，难以建立一 个完备的设备特征库，难以实现不同行业的负荷分解。

针对上述的现有技术中存在的对于工商业用户，由于不同行业涉及的用电 设备繁多，用电特征复杂，难以建立一个完备的设备特征库，难以实现不同行 业的负荷分解的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本公开的实施例提供了一种适用于工商业用户的负荷分解的方法及系统， 以至少解决现有技术中存在的对于工商业用户，由于不同行业涉及的用电设备 繁多，用电特征复杂，难以建立一个完备的设备特征库，难以实现不同行业的 负荷分解的技术问题。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种适用于工商业用户的负荷分解 的方法，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。

根据本公开实施例的另一方面，还提供了一种适用于工商业用户的负荷分 解的系统，包括：形成特征时序序列模块，用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；确定 预处理后的特征时序序列模块，用于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；确定优化特征差值时序序列模块，用于基于 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；确定差值匹配结果模块，用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；确定负荷辨识结果模块，用于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；得到设备负荷功耗占比模块，用于对 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。