(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211298505.1 (22)申请日 2022.10.24 (71)申请人 国网江苏省电力有限公司营销服 务 中心 地址 210019 江苏省南京市 建邺区奥体大 街9号 (72)发明人 黄艺璇　杨世海　黄奇峰　徐晴　 曹晓冬　方凯杰　程含渺　段梅梅　 孔月萍　丁泽诚　 (74)专利代理 机构 北京智绘未来专利代理事务 所(普通合伙) 11689 专利代理师 张红莲 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01)H02J 3/00(2006.01) (54)发明名称 面向多事件场景下的非介入负荷辨识事件 检测方法及装置 (57)摘要 本发明提供了一种面向多事件场景下的非 介入负荷辨识事件检测方法及装置， 首先通过负 荷辨识终端获取用户基本负荷数据； 然后将窗口 内用电数据分为 “稳定”和“冲击”状态， 并基于广 义极值分布检测出 “冲击”状态； 最后针对多设备 同时开启 （多事件） 的负荷辨识场景， 基于滑动窗 口边缘检测分离出多设备事件状态。 本发明所述 的方法及装置解决了在现场负荷辨识场景中多 设备开启事件无法分离而导致的设备误辨的问 题， 提高了事 件检测率。 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 CN 115439017 A 2022.12.06 CN 115439017 A 1.一种面向多事 件场景下的非介入式负荷辨识事 件检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1： 基于智能电表提取用户日常基本负荷数据， 负荷数据包括有功功率和无功功 率； 步骤2： 将所述用户日常基本负荷数据基于窗口分割， 窗口状态分为 “稳定”和“冲击”状 态， 即有无事 件发生； 步骤3： 面向多事件场景， 在冲击状态事件窗口内， 基于多窗口边缘检测分离出不同设 备事件。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述 步骤1包括： 步骤1.1： 用户侧安装非介入负荷辨识智能电表； 步骤1.2： 基于智能电表数据采集模块获取用户入户电压电流数据； 步骤1.3： 基于傅里叶变换获取用户有功功率 P和无功功率 Q的常规用电数据， 表示一个 家用设备的运行状态。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述步骤2中， 家庭用户一般状态为稳定状 态， 电器开启时， 用户有功 功率或无功 功率进入冲击状态。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述 步骤2包括： 步骤2.1： 假定窗口大小为 w， 用户有功功率 P与无功功率 Q， 得到不同窗口有功功率与无 功功率数据， 即 P = { P1,P2,…,Pn }, Q = { Q1,Q2,…,Qn }； 其中，Pj= { Pj1,Pj2,…,Pjw }；j  = {1,2,…  n }；n表示窗口数； 步骤2.2： 计算得到每个窗口内有功与无功的最大值序列， 即 MaxP与MaxQ， 其计算公式 为： 步骤2.3： 基于广义极值分布检测用户冲击状态。 5.根据权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述 步骤2.3包括： 步骤2.3.1： 假定任意最大值数据序列为 X={x1, x2,  …,xw}，x为窗口内采集 的有功或 无功数据， 广义极值 函数极值回归 模型如下式所示： 式中，k>0时，μ‑σ/k≤x<∞，k<0时，‑∞<x≤μ‑σ/k，μ指位置参数， σ为尺度参数， k为形状 参数； 步骤2.3.2： 基于最大似然估计求 解广义极值 函数参数μ，σ，k； 步骤2.3.3： 绘制关于 x的频数分布图， 并拟合获取概率分布曲线， 其中区域Ω1为平稳状 态， Ω2为冲击状态； 步骤2.3.4： 当 x处于Ω2区域时， 则认定其对应窗口存在冲击事 件； 步骤2.3.5： 标记当前冲击状态窗口， 并将连续冲击状态窗口合并。 6.根据权利要 求5所述的方法， 其特征在于， 所述步骤3包 括： 步骤3.1： 定义 设备1t1时刻 开启， 设备2 t2时刻开启， 基于步骤2检测出， t0‑t3时刻， 存在冲击状态， 即存在设备的开启或 关断；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115439017 A 2步骤3.2： 将 t0至t3时刻窗口基于重构小窗口进行滑动， 假定其窗口大小为 w1， 对每个窗 口基于步骤2.2进行冲击状态检测， 如果为冲击状态则为1， 若为平稳状态则为0， 形成{0, 0,…,1,…,1,0,…,1,…}的序列； 步骤3.3： 对相邻序列为1的事件作为一个簇类， 并对每个簇类边缘计算设备的有功、 无 功阶跃大小ΔP， ΔQ； 步骤3.4： 基于每个簇类特征， 对其进行事件分离， 即 cluster 1区域内设备1开启， cluster2区域内设备2开启。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 所述 步骤3.3中， 以第一个簇类为例， 假定其所有窗口有功功率序列为 Pj， 无功为Qj， 其阶跃大小计算如 下： 。 8.一种面向多事 件场景下的非介入式负荷辨识事 件检测装置， 用于实现权利 要求1‑7任一所述的方法， 其特 征在于， 所述装置包括： 检测模块： 基于智能电表提取用户日常基本负荷数据， 负荷数据包括有功功率和无功 功率； 分割模块： 将所述用户基本负荷数据基于窗口分割， 窗口状态分为 “稳定”和“冲击”状 态， 即有无事 件发生； 辨识模块： 面向多事件场景， 在冲击状态事件窗口内， 基于多窗口边缘检测分离出不同 设备事件。 9.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述一个或多个程 序包括指令， 所述指令当由计算设备执行时， 使得所述计算设备执行根据权利要求1至7所 述的方法中的任一方法。 10.一种计算设备， 其特 征在于， 包括： 一个或多个处理器、 存储器以及一个或多个程序， 其中一个或多个程序存储在所述存 储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行， 所述一个或多个程序包括用于执行根据 权利要求1至7 所述的方法中的任一方法的指令 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115439017 A 3