[发明专利]一种负荷分析的用户用电行为分析方法

权利要求书

1.一种负荷分析的用户用电行为分析方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：采集待用电行为分析用户的用户用电负荷数据，并对采集的用户用电负荷数据进行预处理；

S2：利用非线性概率分析方法从预处理后的用户用电负荷数据中提取用户用电特征图，包括：

利用非线性概率分析方法从预处理后的用户用电负荷数据中提取用户用电特征图，所述非线性概率分析方法流程为：

S21：计算预处理后的用户用电负荷数据中每个子区间x(n)的均方误差：

其中：

x′(t_i+(n-1)×L/N)表示子区间x(n)中t_i+(n-1)×L/N时刻的预处理后用电负荷数据，y_n(t_i+(n-1)×L/N)表示对应线性回归模型的回归结果；

L表示所采集用户用电负荷数据的时刻总数，N表示所划分的子区间总数；

m(n)表示子区间x(n)的均方误差，n∈[1，N]；

y_n(t)表示子区间x(n)的线性回归模型，t表示线性回归模型的输入值；

S22：计算用户用电负荷数据的波动函数值：

其中：

σ(x)表示所采集用户用电负荷数据x的标准差，表示波动阈值；

q表示波动函数的阶数；

S23：基于用户用电负荷数据的波动函数值，构建用户用电负荷数据的概率指数谱F_q：

其中：

L表示所采集用户用电负荷数据的时刻总数，N表示所划分的子区间总数；

S24：将用户用电负荷数据的概率指数谱转换为用户用电特征图，其中所述用户用电特征图即为用户用电负荷数据的多重分形谱，用户用电特征图的转换公式为：

g_q(a)＝q(a-F_q)+1

a＝F_q+qF_q′

其中：

g_q(a)表示用户用电特征图，F_q′表示概率指数谱的求导结果；

a表示奇异指数；

所述用户用电特征图的横坐标表示为奇异指数，纵坐标表示为对应奇异指数的用户用电特征结果；

S3：对提取的用户用电特征图进行多维投影，得到多维用户用电投影特征；

S4：对得到的多维用户用电投影特征进行变异聚类处理，得到降维后的用户用电特征；

S5：构建不同用电行为类别的用电行为模板；

S6：构建用电行为识别模型，将降维后的用户用电特征以及用电行为模板输入到用电行为识别模型中，模型输出用电行为相似度，若相似度小于指定阈值，则表示待用电行为分析用户的用电行为类别为用电行为模板所对应的用电行为类别，否则不是。