非侵入式电力负荷监测与分解的电流模式匹配方法

摘要

本发明公开了一种非侵入式电力负荷监测与分解的电流模式匹配方法，在建立负荷特征数据库的基础上，包括用电器登记和负荷状态字空间初始化，数据采集与预处理，基于查表的可行状态字空间搜索，电流模式（电流谐波特征）最优匹配和监测结果输出。由于本方法仅依靠电器正常工作时固有的稳态电流模式的统计特性和稳态有功功率、无功功率，从而通用性很强。解决了现有技术中存在的如果不同电器监测的电流波形相似程度较大，总功率分解精度就会下降的问题，提高了分解精度，而且可以准确辨识电器的不同工作状态；同时，由于本方法利用查表法而不是优化算法完成监测，降低了对监测系统中微处理器计算性能的要求，可有效降低成本。

主权项

一种非侵入式电力负荷监测与分解的电流模式匹配方法，其特征在于：建立一负荷特征数据库，该数据库中存储有以下负荷特征信息：(1)在基波参考电压U_ref下不同电器的用电状态和工作状态，(2)不同电器的每种工作状态的稳态电流谐波参数；负荷特征数据库中，确定不同电器的每种工作状态的稳态电流谐波参数的方法是：通过对实测所得的不同电器端电压和稳态电流进行谐波分析得到其稳态电流谐波参数，并定义电器ai的电流谐波参数矩阵H_ai：$H_{\mathrm{ai}}=\left[\begin{array}{ccccc}1\angle {\theta }_{l,1}& ···& 1\angle {\theta }_{l,s\left(i\right)}& ···& 1\angle {\theta }_{l,\mathrm{Si}}\\ ·& & ·& & ·\\ ·& ···& ·& ···& ·\\ ·& & ·& & ·\\ {\alpha }_{h,1}\angle {\theta }_{h,1}& ···& {\alpha }_{h,s\left(i\right)}\angle {\theta }_{h,s\left(i\right)}& ···& {\alpha }_{h,\mathrm{Si}}\angle {\theta }_{h,\mathrm{Si}}\\ ·& & ·& & ·\\ ·& ···& ·& ···& ·\\ ·& & ·& & ·\\ {\alpha }_{H,1}\angle {\theta }_{H,1}& ···& {\alpha }_{H,s\left(i\right)}\angle {\theta }_{H,s\left(i\right)}& ···& {\alpha }_{H,\mathrm{Si}}\angle {\theta }_{H,\mathrm{Si}}\end{array}\right]---\left(4\right)$公式(4)中：设电器ai除停机之外，共有Si种工作状态，则矩阵H_ai共有Si∈Z列，其中，Z表示整型数空间，有s(i)∈{1,2,…,Si}，H表示H_ai计及的最大谐波次数，h表示谐波次数，h∈{1,2,…,H}，α_h,s(i)表示ai在状态s(i)下稳态电流的第h次谐波幅值以该电流基波幅值为基值时的标幺值，故有α_1,s(i)＝1，θ_h,s(i)表示ai在状态s(i)下稳态电流的第h次谐波相对于电器设备端电压基波相位角的初相位角；并包括下述步骤：用电器登记与负荷状态字空间初始化步骤：1)确定总负荷内的所含电器设备，并从负荷特征数据库中获取负荷内每个电器的负荷特征信息，从而完成用电器登记；2)统计负荷所有可能的工作状态，并存储在一有序线性表[state]中，从而完成状态字空间Ω_SW的初始化；负荷状态字空间Ω_SW及对应的有序线性表[state]的获取方法是：首先，用由N个电器所消耗的基波功率组成的功率向量表示总负荷的用电状态，如下述公式(1)和公式(2)，分别为有功向量P¹(t)∈R^N和无功向量Q¹(t)∈R^N，R表示实数空间，其分量分别是N个电器在时刻t处于各自用电状态的基波有功功率或无功功率；在既定的N个电器的用电状态组合下，P¹(t)和Q¹(t)是一一对应的，所以仅用有功功率向量P¹(t)表示总负荷的用电状态，$P^1\left(t\right)={({P_1}^1,···{P_i}^1,···,P_N^1)}^T---\left(1\right)$$Q^1\left(t\right)={({Q_1}^1,···{Q_i}^1,···,Q_N^1)}^T---\left(2\right)$公式(1)和公式(2)中：各项上标1表示基波，N表示总负荷内部的电器总数，i表示电器ai，i∈{1,2,…,N}，进而，若以s(i)∈Z，表示电器ai的第s(i)种状态，其中，Z表示整型数空间，由于每个电器在某时刻t处于一种工作状态，因此，用一个N维状态字向量SW(t)∈Z^N来反映总负荷在时刻t的工作状态，其分量分别表示N个电器的工作状态，如公式(3)，SW(t)＝(s(1),…,s(i),…,s(N))^T   (3)公式(3)中：若电器ai处于停机状态，则令s(i)＝0，如上所述，一个P¹(t)或Q¹(t)唯一地对应一种总负荷工作状态SW(t)，反之亦然，基于以上，根据负荷特征数据库，在完成用电器登记的基础上，将负荷所有可能的工作状态(亦即负荷内部所有电器工作状态的组合)由状态字向量一一表示，并按与每个状态字向量对应的负荷基波有功总功率参考值的升序将所有状态字向量存储在一有序线性表[state]中，从而形成负荷的状态字空间Ω_SW；数据采集与数据预处理步骤：包括采集负荷端电压和稳态用电总电流，以及对采集到的电压和总电流进行信号去噪和谐波分析，从而得出：实测基波有功总功率P_l¹(t)：P_l¹(t)＝U₁I₁cos(θ_l1)   (6)实测基波无功总功率$Q_l^1\left(t\right)=U_1{I}_1\sin \left({\theta }_{l1}\right)---\left(7\right)$实测单元总电流模式$I_l({P_l}^1\left(t\right),Q_l^1\left(t\right))={(1·\angle {\theta }_{l1},···,{\alpha }_{\mathrm{lh}}·\angle {\theta }_{\mathrm{lh}},···,{\alpha }_{\mathrm{lH}}·\angle {\theta }_{\mathrm{lH}})}^T---\left(15\right)$公式(6)和公式(7)中：U₁表示实测负荷端电压u(t)的基波有效值，I₁表示实测负荷总电流i_l(t)的基波有效值，θ_l1表示i_l(t)的基波相对于负荷端电压基波相位角的初相位角，公式(15)中：α_lh表示电流i_l(t)的第h次谐波幅值以该电流基波幅值为基值时的标幺值，故α_l1＝1，θ_lh表示电流i_l(t)的第h次谐波相对于负荷端电压基波相位角的初相位角；基于查表的可行状态字空间搜索步骤：对有序线性表[state]进行搜索，在状态字空间Ω_SW中，根据实测负荷基波有功总功率P_l¹(t)和实测负荷基波无功总功率对负荷工作状态完成初选，最终得到满足基波总功率约束的可行状态字空间其中，Z表示整型数空间；电流模式最优匹配步骤：确定电流模式最优匹配的目标函数如下：$\underset{\forall {\mathrm{SW}}_k\in {\Omega }_{\mathrm{sw}}({P_l}^1\left(t\right),Q_l^1\left(t\right))}{\min }{\left|\right|I_l({P_l}^1\left(t\right),Q_l^1\left(t\right))-{\hat{I}}_l({\mathrm{SW}}_k,U_1)\left|\right|}^2---\left(16\right)$公式(16)中：||·||表示L₂范数；在上述可行状态字空间内，寻找一个使电流模式最优匹配的目标函数有最小值的状态字向量SW_min(t)作为对负荷当前工作状态的最优估值，实现电器工作状态辨识，并将与SW_min(t)一一地对应着的做为基波有功功率最优估值向量，至此实现了负荷基波总功率分解；监测与分解结果的显示输出步骤：最后，显示输出负荷内部每个电器的用电功率和所处工作状态。