用于非侵入式电力监测的自适应负荷事件检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种用于非侵入式电力监测的自适应负荷事件检测方法，通过跟踪数据窗内负荷总功率信号的斜率的变化来判断负荷运行状态是否发生变化来检测负荷事件。基于总负荷分段，便可根据需要获取用电设备辨识所需的印记特征来最终完成负荷分解(辨识各用电设备的工作状态)。包括数据初始化；计算当前检测数据窗内负荷功率数据的斜率拟合值ki；判断是否有负荷事件发生或结束；标记出总负荷过渡区段和稳态区段的起止点；估算当前功率数据点之前的功率波动量度σp用于表征总负荷波动水平；自适应的更新检测阈值Kth；更新检测数据窗，循环上述过程直至停止检测。本方法解决了现有负荷事件检测技术中存在的不能准确有效完成总负荷分段的问题。
【专利说明】用于非侵入式电力监测的自适应负荷事件检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种非侵入式电力监测的负荷事件检测方法。
【背景技术】
[0002] 非侵入式电力负荷监测（Non-intrusiveLoadMonitoring,NILM)是一种新颖的 负荷监测方式，相较传统的侵入式监测方式（为每个用电设备分别安装独立的传感器），它 具有安装维护方便、经济性好、可靠性高等优势 [1]。如图1，以单相系统为例，NILM只需在电 力入口处（如居民小区电源总进口处、住户进线总开关处或工、商业负荷总线上）安装监测 设备，然后通过采集和分析此处的负荷量测信息（如端电压和总负荷电流）来获得总负荷 内部每个/类用电设备的用电信息（如工作状态，用电功率等），进而可以了解负荷的用电 规律。
[0003]NILM系统主要包括五部分，分别是：数据采集�？椤⑹菰ご砟？�、负荷特征提 取�？�、负荷分解�？榧按娲⑵髂？椋缤�1中框图所示。其中，负荷分解模块是NILM的 核心，其前提是从总负荷量测信息中准确提取能够可靠标志每种用电设备工作状态的印记 特征，由于用电设备的平稳运行过程和工作状态转换过程分别蕴含着性质不同的印记特征
[2]，因此，在负荷特征提取之前，需要进行负荷分段，即确定总负荷的过渡区段或稳态区段 的起止点，以使得有区分地获取用电设备的过渡区段和稳态区段印记特征成为可能，这里 总负荷的稳态区段内所有用电设备都处于平稳运行状态，过渡区段内至少包含一个用电设 备的工作状态转换过程 [1]。显然，负荷分段结果的好坏会直接影响负荷分解�？榈淖钪战� 果[1]_[4]。
[0004]
[0005] 通常，用电设备工作状态的转换过程被称为负荷事件，包括投入、关停和功率非零 的工作状态间相互转换这三种过程，从而负荷事件检测可望实现负荷分段。已报道的用于 NILM的负荷事件检测方法有作差法[3]、GLR算法[5]_[7]和基于滑动窗双边⑶SUM的暂态事件 检测算法[8]。其中，作差法虽然具有检测总负荷各个过渡区段或稳态区段的起止点的功能， 但是其抗负荷波动性较差，容易产生误检；GLR算法和基于滑动窗双边CUSUM的暂态事件检 测算法的抗扰动性虽然较强，但是它们不能准确检测过渡区段终点或稳态区段起点，更适 用于过渡区段长度相对于稳态区段长度较小或负荷事件较不频繁的场合。
[0006] 参考文献：
[0007] [1]余贻鑫，刘博，栾文鹏；非侵入式居民电力负荷监测与分解技术[J].南方电网 科技，2013, 7(4) : 1-5。
[0008] [2]LiangJjNgjSimonKKetal.LoadSignatureStudy-Part I:BasicConcept,Structure,andMethodology[J].IEEETransactionsonPower Delivery，2010, 25(2) :551-560。
[0009] [3]Hart,GW.NonintrusiveApplianceLoadMonitoring[J].Proceedingsof theIEEE, 1992,80(12) :1870-1891〇
[0010] [4]LeebSBjShawSRjKirtleyJLetal.TransientEventDetection inSpectralEnvelopeEstimatesforNonintrusiveLoadMonitoring[J].IEEE TransactionsonPowerDelivery，1995, 10 (3):1200-1210。
[0011] [5]BassevilleMjNikiforovIV.DetectionofAbruptChanges:Theoryand Application[M].Prentice-Hall, 1993:23-62〇
[0012] [6]HillR0·AppliedChangeofMeanDetectionTechniquesforHVACFault DetectionandDiagnosisandPowerMonitoring[D].MassachusettsInstituteof Technology， 1995。
[0013] [7]LuoD.DetectionandDiagnosisofFaultsandEnergyMonitoringof HVACSystemswithLeast-intrusivePowerAnalysis[D].MassachusettsInstituteof Technology, 2001〇
[0014] [8]牛卢璐；基于暂态过程的非侵入式负荷监测[D]，天津大学，2010。
【发明内容】
[0015] 针对上述现有技术，本发明提出了一种用于非侵入式电力监测的自适应负荷事件 检测方法，是采用在线检测方法--滑动窗斜率拟合法（简称为斜率法）。由于任意用电设 备的负荷事件的发生都会引起总负荷量测信息的相应变化，因此负荷事件检测通常是以印 记特征或某些特征指标的变化量为分析对象的，本发明中提出的斜率法通过分析总功率信 号斜率（以数据窗为单位）的变化来检测负荷事件，其能够准确地标记出总负荷过渡区段 和稳态区段的起止点，基于总负荷分段，便可根据需要准确获取用电设备辨识所需的印记 特征（诸如暂态功率波形、稳态谐波电流差量等特征） [M]来最终完成负荷分解（辨识各用 电设备的工作状态）。本发明中还给出了检测判别阈值的自适应变化计算方法。
[0016] 为了解决上述技术问题，本发明一种用于非侵入式电力监测的自适应负荷事件检 测方法，利用非侵入式电力负荷监测系统中的数据采集�？椋ㄒ韵虏街�：
[0017] 步骤一、数据初始化：设定用于检测功率数据变化的阈值ΛPth，ΛPth>0,设定检测 数据窗长度Wd，计算斜率阈值Kth，从数据采集�？橹卸寥」β适莩跏蓟觳馐荽埃�
[0018]
【权利要求】
1. 一种用于非侵入式电力监测的自适应负荷事件检测方法，利用非侵入式电力负荷监 测系统，其特征在于： 包括以下步骤： 步骤一、数据初始化：设定用于检测功率数据变化的阈值APth，APth>0,设定检测数据 窗长度Wd，计算斜率阈值Kth，从非侵入式电力负荷监测系统的数据采集�？橹卸寥」β适� 据初始化检测数据窗；
式（3)中，Wd为检测数据窗长度，{3,4,5，...}，余同； 步骤二、计算当前检测数据窗内负荷功率数据的斜率拟合值h;
式（1)中，Pi为当前检测数据窗的起点，ie{1，2,3，...}，{P」|j=i，i+l，...，i+Wd-l} 为当前检测数据窗所含的功率数据序列； 步骤三、判断斜率拟合值h与斜率阈值Kth的大小关系，进而判断是否有负荷事件发生 或结束： 负荷事件发生的判定条件为：
此时，为功率变化数据点，该功率变化数据点即为负荷事件的发生点； 负荷事件结束的判定条件为：
式（5)中，j=i-1或i-Wd+l，此时功率数据点Pi即为负荷事件的结束点； 若满足负荷事件发生或负荷事件结束的判定条件，则执行步骤四，否则执行步骤六； 步骤四、若步骤三获得的是负荷事件的发生点，则将其标记为总负荷过渡区段起点，并 将该总负荷过渡区段起点的前一个数据点标记为与该总负荷过渡区段相邻的前一个总负 荷稳态区段的终点，执行步骤五； 否则将步骤三获得的负荷事件的结束点标记为总负荷过渡区段终点，并将该总负荷过 渡区段终点的后一个数据点标记为与该总负荷过渡区段相邻的后一个总负荷稳态区段的 起点，执行步骤六； 步骤五、估算当前功率数据点之前的功率波动量度〇p，该功率波动量度％用于表征 总负荷波动水平； 根据式（15)计算所述功率波动量度〇 p:
式（15)中，Pi为当前检测到的总负荷过渡区段起点，Ws为用来估计功率波动量度 〇p的数据窗长度，若将与Pi相邻的前一个稳态区段所含功率数据点个数记为Ns，则有 ffsG{2,3,4,...,NS}； 据所得功率波动量度〇p，结合负荷事件检测对漏检概率ak和可靠检测的最小功率变 化绝对值APmin的要求，更新用于检测功率数据变化的斜率阈值Kth;
式（13)中，cKH*)为标准正态分布函数的反函数，本发明将本发明所述用于非侵入 式电力监测的自适应负荷事件检测方法执行时，真实负荷事件被漏检的概率记为ak，夂 是与要求可靠检测的最小功率变化绝对值APmin对应的斜率值，可根据下式（2)，令AP= APmin计算得到；
式（2)中，AP表示功率数据变化量； 步骤六、若继续执行检测，则从数据采集�？橹卸寥⌒鹿β适荩录觳馐荽埃� 回步骤二，否则结束。
【文档编号】G01R31/00GK104483575SQ201410812176
【公开日】2015年4月1日 申请日期:2014年12月22日 优先权日:2014年12月22日
【发明者】栾文鹏, 刘博 , 余贻鑫, 陈鸿川 申请人:天津求实智源科技有限公司
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