[发明专利]基于主成分分析和逐步回归的电器设备负荷曲线分离方法

摘要

本发明提供了一种基于主成分分析和逐步回归的电器设备负荷曲线分离方法，包括对居民全年电力负荷数据进行滤波，得到每位用户用电数据中的低频分量；将得到的低频分量转化为一个高维向量；计算每位用户的用电量特征；拟合家用电器数量的统计数据与用电量特征，得到家用电器数量与用电量特征量的线性关系，并计算拟合系数；通过坐标变换矩阵将拟合系数还原至高维空间，得到高维向量，所述高维向量即为用电设备的负荷曲线；依据用电设备的负荷曲线为此地区用户制定节能方案。本发明能够分析指定地区多种用电设备负荷曲线，得到特定地区电力用户用电习惯，为此地区用户定制电价方案，有针对性的引导用户改变用电习惯，达到节约电能的目的。

主权项

一种基于主成分分析和逐步回归的电器设备负荷曲线分离方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：根据获取到的用户家用电器数量的统计数据、居民全年电力负荷数据建立数据样本集合；步骤2：对每位用户的全年电力负荷数据进行滤波，得到每位用户的全年电力负荷数据中的低频分量；步骤3：将得到的低频分量转化为第一高维向量；步骤4：将高维向量合并为第一矩阵，使用主成分分析法分解该矩阵后得到该矩阵的特征值与特征向量，将特征值从大到小排序，从最大的特征值处开始，取多个特征值作为所述较大的特征值，将较大的特征值所对应的特征向量组合成第二矩阵，作为高维空间与低维空间的坐标变换矩阵；步骤5：通过坐标变换矩阵将每位用户对应的第一高维向量映射到低维空间，计算每位用户的第一高维向量映射到低维空间的坐标，所述坐标作为用电量特征；步骤6：使用逐步线性回归分析拟合家用电器数量的统计数据与用电量特征，得到家用电器数量与用电量特征量的线性关系，并计算拟合系数；步骤7：通过坐标变换矩阵将拟合系数还原至高维空间，得到第二高维向量，所述第二高维向量即为用电设备的负荷曲线；步骤8：依据用电设备的负荷曲线为用户制定节能方案。