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公开(公告)号：CN113687164B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202110984291.2
申请日：2021-08-25
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明公开了一种非侵入式负荷事件两阶段自适应检测方法，包括：基于离群点分析利用原始负荷总功率数据计算得到每一时刻的自适应阈值，以动态自适应于电气信号稳态区段的波动程度，用于判定负荷事件的发生与否；通过改进边缘检测方法及邻近负荷事件分割方法进行第一阶段的阶跃型负荷事件检测；以负荷总功率数据中阶跃型负荷事件以外的各区段信号为检测对象，利用滑动平均与滑动t检验相结合的方法进行第二阶段的长暂态型负荷事件检测；汇集上述两阶段检测到的所有事件并逐一筛查，将起止点功率差小于自适应阈值的负荷事件认定为伪负荷事件并将其剔除，从而完成负荷事件自适应检测。
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公开(公告)号：CN113505465B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110560585.2
申请日：2021-05-21
Applicant: 天津大学
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种完全无监督的非侵入式电器状态模型自适应构建方法，根据一段时间内积累的未知负荷事件数目或相应未知电量预判是否满足电器建模过程的启动条件；当满足电器建模过程启动条件，进行负荷总量数据读入；利用频繁模式挖掘技术从未知负荷事件中挖掘电器的FES模式；电器SCES模式的筛选与分组；对于不同的电器SCES模式分组建立或更新电器的FSM模型拓扑图；进而根据电器的负荷事件数据及负荷总量数据估计或更新其FSM模型参数。本发明仅以负荷总量数据为处理对象，自适应地建立和更新负荷内部电器的FSM模型。即使面对用户负荷组成随机变化，实际场景复杂多样，该方法仍能准确地建立电器负荷模型，并保证其泛化能力。
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公开(公告)号：CN113447740A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110687957.8
申请日：2021-06-21
Applicant: 天津大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种非侵入式负荷事件全局优化匹配方法，首先，结合工程实际条件，将负荷运行全时段划分为不同等级和不同复杂度的平衡窗口，按层级由高到低、复杂度由低到高的原则递进式逐一处理，不仅提高了负荷事件匹配的效率，而且排除了不属于当前平衡区域的其他负荷事件可能带来的干扰；然后，逐一对每个平衡窗口内的负荷事件进行匹配及结果标记和特征提取，对窗内待匹配的负荷事件，首先根据电器完整工作循环的功率变化特性，利用深度优先搜索算法生成可能与之对应的候选负荷事件序列集合，然后，从候选负荷事件序列集合中选定满足负荷总功率最优拟合的负荷事件序列子集，提高了负荷事件匹配的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN113928158A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111018125.3
申请日：2021-08-31
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模型自学习的非侵入式电动自行车监测方法，包括：对用户总功率进行滤波、降频等预处理；对有功功率的差分进行密度聚类得到密度最大类的均值和时间上对应的无功功率均值以重构信号，采用双边滤波、状态转换移除、分段线性表示筛选出含充电缓坡的时间段；根据非侵入式负荷事件检测算法找到所有疑似充电的负荷事件，采用滑动窗确定所有电动自行车充电引起的负荷事件，并完成模型自学习；非侵入式负荷事件检测算法实时检测充电行为并预警；以充电模型为基础，实现荷电状态实时感知和充电电量计算。可根据用户总功率判断是否存在电动自行车充电行为，完成模型自学习，实现充电行为实时预警，荷电状态实时感知和充电电量计算。
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公开(公告)号：CN113687164A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110984291.2
申请日：2021-08-25
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明公开了一种非侵入式负荷事件两阶段自适应检测方法，包括：基于离群点分析利用原始负荷总功率数据计算得到每一时刻的自适应阈值，以动态自适应于电气信号稳态区段的波动程度，用于判定负荷事件的发生与否；通过改进边缘检测方法及邻近负荷事件分割方法进行第一阶段的阶跃型负荷事件检测；以负荷总功率数据中阶跃型负荷事件以外的各区段信号为检测对象，利用滑动平均与滑动t检验相结合的方法进行第二阶段的长暂态型负荷事件检测；汇集上述两阶段检测到的所有事件并逐一筛查，将起止点功率差小于自适应阈值的负荷事件认定为伪负荷事件并将其剔除，从而完成负荷事件自适应检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113505465A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110560585.2
申请日：2021-05-21
Applicant: 天津大学
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种完全无监督的非侵入式电器状态模型自适应构建方法，根据一段时间内积累的未知负荷事件数目或相应未知电量预判是否满足电器建模过程的启动条件；当满足电器建模过程启动条件，进行负荷总量数据读入；利用频繁模式挖掘技术从未知负荷事件中挖掘电器的FES模式；电器SCES模式的筛选与分组；对于不同的电器SCES模式分组建立或更新电器的FSM模型拓扑图；进而根据电器的负荷事件数据及负荷总量数据估计或更新其FSM模型参数。本发明仅以负荷总量数据为处理对象，自适应地建立和更新负荷内部电器的FSM模型。即使面对用户负荷组成随机变化，实际场景复杂多样，该方法仍能准确地建立电器负荷模型，并保证其泛化能力。
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公开(公告)号：CN113687140B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202110986372.6
申请日：2021-08-26
Applicant: 天津大学
IPC: G01R21/133 , G01R19/25 , G01R31/00 , G06F18/2321
Abstract: 本发明公开了一种基于电流空间轨迹的无监督非侵入式电视机辨识方法，本发明中按照电力消耗模式将电视机分为功率波动型和功率稳定型两种，按照电视机启动暂态过程中的功率变化波形将电视机分为阶跃启动型和长启动暂态型两种；并包括以下步骤：步骤一、基于功率波动区段的划分及波动特性计算结果进行功率波动型电视机预判；步骤二、采用动态变点检测的方法进行负荷事件检测；步骤三、电视机负荷印记提取和状态辨识，基于功率波动区段划分与负荷事件检测结果，利用所设计的组合功率特征和电流空间轨迹，并结合关于电视机运行特性的先验知识，完成电视机状态辨识；本发明具有较高的实用性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113687140A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110986372.6
申请日：2021-08-26
Applicant: 天津大学
IPC: G01R21/133 , G01R19/25 , G01R31/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于电流空间轨迹的无监督非侵入式电视机辨识方法，本发明中按照电力消耗模式将电视机分为功率波动型和功率稳定型两种，按照电视机启动暂态过程中的功率变化波形将电视机分为阶跃启动型和长启动暂态型两种；并包括以下步骤：步骤一、基于功率波动区段的划分及波动特性计算结果进行功率波动型电视机预判；步骤二、采用动态变点检测的方法进行负荷事件检测；步骤三、电视机负荷印记提取和状态辨识，基于功率波动区段划分与负荷事件检测结果，利用所设计的组合功率特征和电流空间轨迹，并结合关于电视机运行特性的先验知识，完成电视机状态辨识；本发明具有较高的实用性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113928158B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202111018125.3
申请日：2021-08-31
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模型自学习的非侵入式电动自行车监测方法，包括：对用户总功率进行滤波、降频等预处理；对有功功率的差分进行密度聚类得到密度最大类的均值和时间上对应的无功功率均值以重构信号，采用双边滤波、状态转换移除、分段线性表示筛选出含充电缓坡的时间段；根据非侵入式负荷事件检测算法找到所有疑似充电的负荷事件，采用滑动窗确定所有电动自行车充电引起的负荷事件，并完成模型自学习；非侵入式负荷事件检测算法实时检测充电行为并预警；以充电模型为基础，实现荷电状态实时感知和充电电量计算。可根据用户总功率判断是否存在电动自行车充电行为，完成模型自学习，实现充电行为实时预警，荷电状态实时感知和充电电量计算。
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公开(公告)号：CN115017205A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210534366.1
申请日：2022-05-17
Applicant: 天津大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/906 , G06N5/02 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种区域级多用户负荷用电场景联合生成方法，主要包括：将区域内的用户划分为不同类别的家庭类型，并建立区域级的电器信息数据库；对区域内各类型家庭均采用简单随机抽样的方式选择家庭样本，针对需要人为控制其开、关的电器建立区域级电器使用行为知识库；根据电器各种工作模式中完整的工作循环功率数据建立其功率变化模式样本库；确定生成多用户负荷用电场景功率数据集中各类型家庭的数量；生成所述数据集中多个用户负荷用电场景功率数据。本发明可确保所生成的用户负荷用电场景功率数据涵盖多种电器，数据样本数目足量且有标记信息，能够尽可能反映用户的真实用电习惯以及电器功耗方式，可支持相关理论方法研究与产品测试评价。
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