[发明专利]一种基于DFHSMM非侵入式电力负荷监测方法及系统

摘要

本发明于电力负荷监测领域，尤其涉及基于DFHSMM的非侵入式电力负荷监测方法及系统，本发明将DFHMM和HSMM这两种模型结合成DFHSMM模型，利用DFHSMM模型对电力负荷及其内部所含用电设备进行建模，并提供了新方法用于求解DFHSMM模型，最终实现用电设备工作状态辨识。本发明的有益效果：能够同时考虑用电设备的稳态功率特征和工作状态持续时长特征，适用于存在未建模用电设备的场合，具有较高的实用性和鲁棒性；利用负荷事件增加约束条件大幅度减少负荷监测优化模型的解空间，提高模型的求解速度；根据功率特征对用电设备进行分类，对每个用电设备集群分别求解负荷监测优化模型，提高整体的求解速度。

主权项

基于DFHSMM的非侵入式电力负荷监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、基于DFHSMM的电力负荷与用电设备模型训练与用电设备集群划分：利用历史用电数据训练基于DFHSMM的电力负荷与用电设备模型参数φ，并根据用电设备的功率特征对用电设备进行分类，将功率混叠的用电设备归为一个集群，用电设备集群总数为N；步骤二、参数预设：设置监测时间窗长度T、负荷事件差分有功功率阈值ΔPth、未建模负荷事件观测概率密度Pumo；步骤三、电力负荷原始功率数据获取与电力负荷功率序列预处理：实时采集电力负荷用电功率数据，包括各次谐波有功功率和各次谐波无功功率，并将不同时刻采集到的各次谐波有功功率数据点和各次谐波无功功率数据点分别共同构成对应的功率时间序列，并对实时采集到的电力负荷用电功率数据进行异常值修正和滤波；步骤四、计算电力负荷差分功率序列ΔY，检测电力负荷事件Te：通过判断电力负荷差分有功功率的大小来检测电力负荷事件；步骤五、令n＝1；步骤六、在电力负荷事件检测的基础上，根据用电设备集群划分结果对于任意第n个用电设备集群，检测集群n的负荷事件并计算集群n的等效电力负荷差分功率序列ΔY(n)；步骤七、求解关于集群n的基于DFHSMM的非侵入式电力负荷监测模型，得到集群n的用电设备工作状态辨识结果；步骤八、判断n值，若n＜N，令n＝n+1，返回执行步骤六；否则，结束流程。