一種非侵入式空調負荷監測方法技術

本發明專利技術提供了一種非侵入式空調負荷監測方法，其包括步驟：采集用戶待監測時間段內的總有功功率數據；根據采集到的總有功功率數據形成可能的開關事件序列集合X；對于X中的每一個可能的開關事件序列，確定并計算空調開關狀態辨識參數指標集；建立支持向量機空調開關狀態辨識模型；訓練和驗證支持向量機空調開關狀態辨識模型；利用訓練好的辨識模型，辨識空調的開關狀態；根據辨識得到的空調開關狀態與用戶所安裝空調的輸入功率，計算該時間段內空調消耗的電能，完成對空調負荷的監測。本發明專利技術僅需利用用戶低采樣率(分鐘級)下的總有功功率數據就能實現對空調負荷的非侵入式監測，降低了空調負荷的監測成本，為空調的優化運行提供了科學依據。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及一種非侵入式空調負荷監測方法，屬于智能電網高級量測體系領域。
技術介紹
空調負荷作為一種典型的居民用電負荷，近年來大幅度增長。據統計，在我國部分大中城市，夏季高峰時段的空調負荷比例可達30％～40％，個別城市甚至超過50％，給電力系統的安全、經濟運行造成較大影響。高峰時段城市電力供應難以滿足空調等負荷快速增長的需求，智能用電方案被陸續推出，以保證正常的電力供應，維持電網的穩定運行。空調負荷的主動響應是智能用電環節的重要組成部分，對于有效降低電網高峰負荷，引導居民合理用電，提高電網穩定性具有重要意義。對空調負荷進行監測，掌握其變化規律是實現空調負荷主動響應的基礎與前提。傳統的居民電力負荷監測技術是為每個電器配備一個傳感器來獲取其用電信息，屬于侵入式負荷監測。這種監測方法需要安裝大量的傳感器，安裝維護成本高，不易推廣。與侵入式負荷監測不同，非侵入式負荷監測技術僅需在用戶入口處安裝一個傳感器，通過采集和分析用戶用電總電流和端電壓來監測戶內每個或每類電器的用電功率和工作狀態，從而知曉居民家中每個或每類電器的耗電狀態和用電規律。該項技術因其具有簡單、經濟、數據完整性好和易于迅速推廣應用等優勢而受到廣泛關注。現有的非侵入式負荷監測算法需要利用除有功功率信息外的其他信息(無功功率、暫態信息等)。現有的智能電表難以獲取無功功率信息，且為了不遺漏暫態信息(通常暫態過程僅持續0.2s左右)，需要采樣設備對負荷進行不間斷的監測，這對采樣設備的采樣率提出了很高的要求。故現有的監測系統對軟、硬件的要求很高，大大增加了整套設備的投資，不利于推廣。
技術實現思路
本專利技術的目的在于針對現有技術之弊端，提供一種非侵入式空調負荷監測方法，其僅利用低采樣率(分鐘級)下的總有功功率數據就能實現對空調負荷的非侵入式監測，為空調的優化運行提供科學依據。本專利技術上述目的是通過下述技術方案實現的：一種非侵入式空調負荷監測方法，其包括步驟：S1：采集用戶待監測時間段內的總有功功率數據；S2：根據采集到的總有功功率數據確定可能的空調開啟、關閉時間點，形成可能的開關事件序列集合X；S3：對于所述開關事件序列集合X中的每一個可能的開關事件序列，確定并計算空調開關狀態辨識參數指標集；S4：以空調開關狀態辨識參數指標集中的變量作為輸入，以實際的空調開關信息作為輸出，建立支持向量機(Support Vector Machine，SVM)空調開關狀態辨識模型；S5：利用已知空調開關狀態的歷史數據，訓練和驗證支持向量機空調開關狀態辨識模型；S6：利用步驟S5中訓練好的支持向量機空調開關狀態辨識模型，辨識空調的開關狀態；S7：根據步驟S6中辨識得到的空調開關狀態與用戶所安裝空調的輸入功率，計算該時間段內空調消耗的電能，完成對空調負荷的監測。優選地，步驟S1中：對于每個電力用戶，通過用戶的智能電表采集得到待監測時間段內的總有功功率數據，記為p(i)，i＝1,2,...,n，其中p(i)代表第i個采樣點的總有功功率值，n為采樣點個數，以ti表示第i個采樣點的采樣時刻，則采樣間隔表示為T＝ti-ti-1。優選地，步驟S2中：將相鄰兩個采樣點的總有功功率差值與預設定的閾值進行比較，從而找出所有可能的空調開啟、關閉時間點，具體判斷方式如下：如果p(i+1)-p(i)>δs,i＝1,2,...,n，則ti∈S，如果p(i)-p(i-1)<δe,i＝1,2,...,n，則ti∈E，其中，S為待監測時間段內所有可能的空調開啟時間點的集合，E為待監測時間段內所有可能的空調關閉時間點的集合，δs為預設定的開啟閾值，δe為預設定的關閉閾值，所述開啟閾值和關閉閾值的大小需根據用戶所使用的空調型號來設定，開啟閾值設定為用戶所安裝空調輸入功率的25％，關閉閾值設定為用戶所安裝空調輸入功率的20％；其中，對于已確定的集合和集合si表示任一可能的開啟時間點，i＝1,2,…l1，l1是待監測時間段內所有可能的開啟時間點個數，ei表示任一可能的關閉時間點，i＝1,2,…l2，l2是待監測時間段內所有可能的關閉時間點個數，且有l2≥l1；將S中的每個元素與E中的元素進行匹配，從而確定可能的開關事件，這些開關事件形成可能的開關事件序列集合X。進一步地，將S中的每個元素與E中的元素進行匹配的方式為：對于集合S中的元素si,i＝1,2,...,l1，在集合E中找到一個滿足ej＝min{e|e-si>0本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種非侵入式空調負荷監測方法，其特征在于，包括步驟：S1：采集用戶待監測時間段內的總有功功率數據；S2：根據采集到的總有功功率數據確定可能的空調開啟、關閉時間點，形成可能的開關事件序列集合X；S3：對于所述開關事件序列集合X中的每一個可能的開關事件，確定并計算空調開關狀態辨識參數指標集；S4：以空調開關狀態辨識參數指標集中的變量作為輸入，以實際的空調開關信息作為輸出，建立支持向量機空調開關狀態辨識模型；S5：利用已知空調開關狀態的歷史數據，訓練和驗證支持向量機空調開關狀態辨識模型；S6：利用步驟S5中訓練好的支持向量機空調開關狀態辨識模型，辨識空調的開關狀態；S7：根據步驟S6中辨識得到的空調開關狀態與用戶所安裝空調的輸入功率，計算該時間段內空調消耗的電能，完成對空調負荷的監測。

【技術特征摘要】
1.一種非侵入式空調負荷監測方法，其特征在于，包括步驟：S1：采集用戶待監測時間段內的總有功功率數據；S2：根據采集到的總有功功率數據確定可能的空調開啟、關閉時間點，形成可能的開關事件序列集合X；S3：對于所述開關事件序列集合X中的每一個可能的開關事件，確定并計算空調開關狀態辨識參數指標集；S4：以空調開關狀態辨識參數指標集中的變量作為輸入，以實際的空調開關信息作為輸出，建立支持向量機空調開關狀態辨識模型；S5：利用已知空調開關狀態的歷史數據，訓練和驗證支持向量機空調開關狀態辨識模型；S6：利用步驟S5中訓練好的支持向量機空調開關狀態辨識模型，辨識空調的開關狀態；S7：根據步驟S6中辨識得到的空調開關狀態與用戶所安裝空調的輸入功率，計算該時間段內空調消耗的電能，完成對空調負荷的監測。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S1中：對于每個電力用戶，通過用戶的智能電表采集得到待監測時間段內的總有功功率數據，記為p(i)，i＝1,2,...,n，其中p(i)代表第i個采樣點的總有功功率值，n為采樣點個數，以ti表示第i個采樣點的采樣時刻，則采樣間隔表示為T＝ti-ti-1。3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，步驟S2中：將相鄰兩個采樣點的總有功功率差...

【專利技術屬性】
技術研發人員：王飛，李康平，蘇適，嚴玉廷，陸海，劉力銘，
申請(專利權)人：華北電力大學保定，云南電網有限責任公司電力科學研究院，
類型：發明
國別省市：河北;13