本發(fā)明涉及負(fù)荷辨識(shí)，特別地，涉及一種居民用充電設(shè)施負(fù)荷辨識(shí)方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀取的存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著充電設(shè)施的快速建設(shè)，居民用充電設(shè)施狀態(tài)異常監(jiān)測(cè)與安全管理已成為制約電動(dòng)汽車發(fā)展的關(guān)鍵難題，如何對(duì)充電設(shè)施的充電負(fù)荷特性進(jìn)行分析以準(zhǔn)確判斷充電設(shè)施的種類，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)居民用充電設(shè)施的智能辨識(shí)已成為亟待解決的問題。目前，充電設(shè)施的負(fù)荷辨識(shí)方法主要有最優(yōu)化算法與模式識(shí)別算法，其中，隨著特征庫(kù)負(fù)荷類型的增加，最優(yōu)化算法難以滿足精確性和實(shí)時(shí)性的要求；而現(xiàn)有的模式識(shí)別算法通常包括收集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練和負(fù)荷辨識(shí)等步驟，過程較為復(fù)雜，并且現(xiàn)有的模式識(shí)別算法僅簡(jiǎn)單地使用時(shí)域特征和頻域特征進(jìn)行模型訓(xùn)練，缺乏對(duì)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性進(jìn)行分析，使得負(fù)荷辨識(shí)的準(zhǔn)確性不高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種居民用充電設(shè)施負(fù)荷辨識(shí)方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀取的存儲(chǔ)介質(zhì)，可以挖掘出不同充電設(shè)施的用電特性數(shù)據(jù)與其充電狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的深層次關(guān)聯(lián)關(guān)系，大大提高了負(fù)荷辨識(shí)的準(zhǔn)確度。

2、根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供一種居民用充電設(shè)施負(fù)荷辨識(shí)方法，包括以下內(nèi)容：

3、獲取不同類型居民用充電設(shè)施的歷史日用電特性數(shù)據(jù)和歷史充電狀態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建得到每種居民用充電設(shè)施的歷史日用電特性數(shù)據(jù)序列和歷史充電狀態(tài)數(shù)據(jù)序列；

4、計(jì)算每種居民用充電設(shè)施的歷史日用電特性數(shù)據(jù)序列和歷史充電狀態(tài)數(shù)據(jù)序列之間的相關(guān)性，得到每種居民用充電設(shè)施在每個(gè)時(shí)刻的相關(guān)性數(shù)列；

5、將相關(guān)性數(shù)列作為特征向量并根據(jù)居民用充電設(shè)施的類型添加標(biāo)簽，構(gòu)建得到每種居民用充電設(shè)施對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

6、構(gòu)建支持向量機(jī)模型，并利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)支持向量機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練后得到負(fù)荷辨識(shí)模型；

7、采集待識(shí)別居民用充電設(shè)施的實(shí)時(shí)日用電特性數(shù)據(jù)序列和實(shí)時(shí)充電狀態(tài)數(shù)據(jù)序列，并計(jì)算得到其相關(guān)性數(shù)列，將該相關(guān)性數(shù)列輸入至負(fù)荷辨識(shí)模型中進(jìn)行負(fù)荷辨識(shí)。

8、進(jìn)一步地，所述計(jì)算每種居民用充電設(shè)施的歷史日用電特性數(shù)據(jù)序列和歷史充電狀態(tài)數(shù)據(jù)序列之間的相關(guān)性，得到每種居民用充電設(shè)施在每個(gè)時(shí)刻的相關(guān)性數(shù)列的過程包括以下內(nèi)容：

9、對(duì)歷史日用電特性數(shù)據(jù)序列進(jìn)行無量綱化處理；

10、計(jì)算無量綱化處理后的每種歷史日用電特性數(shù)據(jù)與歷史充電狀態(tài)數(shù)據(jù)在每個(gè)時(shí)刻的單體相關(guān)度；

11、基于所有的單體相關(guān)度計(jì)算得到歷史日用電特性數(shù)據(jù)與歷史充電狀態(tài)數(shù)據(jù)在每個(gè)時(shí)刻的整體相關(guān)度；

12、基于每個(gè)時(shí)刻的單體相關(guān)度和整體相關(guān)度，構(gòu)建得到每種居民用充電設(shè)施在每個(gè)時(shí)刻的相關(guān)性數(shù)列。

13、進(jìn)一步地，基于下式計(jì)算單體相關(guān)度：

14、

15、其中，ρ(xi(m),y(m))表示第i種歷史日用電特性數(shù)據(jù)與充電狀態(tài)數(shù)據(jù)在第m個(gè)時(shí)刻的單體相關(guān)度，δmxiy＝|xi(m)-y(m)|，其表示第i種歷史日用電特性數(shù)據(jù)與充電狀態(tài)數(shù)據(jù)在第m個(gè)時(shí)刻的絕對(duì)差，δmini和δmaxi分別表示第i種歷史日用電特性數(shù)據(jù)與充電狀態(tài)數(shù)據(jù)在所有時(shí)刻的絕對(duì)差中的最小值和最大值，ξ表示調(diào)節(jié)系數(shù)。

16、進(jìn)一步地，基于下式計(jì)算整體相關(guān)度：

17、

18、其中，γm(x,y)表示歷史日用電特性數(shù)據(jù)與歷史充電狀態(tài)數(shù)據(jù)在第m個(gè)時(shí)刻的整體相關(guān)度，n表示歷史日用電特性數(shù)據(jù)的數(shù)量。

19、進(jìn)一步地，支持向量機(jī)模型的數(shù)量與居民用充電設(shè)施的類型數(shù)量一致，并利用對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)每個(gè)支持向量機(jī)模型單獨(dú)進(jìn)行訓(xùn)練，得到每種居民用充電設(shè)施對(duì)應(yīng)的負(fù)荷辨識(shí)模型。

20、進(jìn)一步地，居民用充電設(shè)施的日用電特性數(shù)據(jù)包括充電電壓、充電電流、充電有功功率、充電無功功率、開始充電時(shí)間、日充電次數(shù)、總充電量和每日充電時(shí)長(zhǎng)中的至少一種。

21、進(jìn)一步地，居民用充電設(shè)施包括電瓶車、電動(dòng)汽車和戶用儲(chǔ)能。

22、另外，本發(fā)明還提供一種居民用充電設(shè)施負(fù)荷辨識(shí)系統(tǒng)，包括：

23、歷史數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取不同類型居民用充電設(shè)施的歷史日用電特性數(shù)據(jù)和歷史充電狀態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建得到每種居民用充電設(shè)施的歷史日用電特性數(shù)據(jù)序列和歷史充電狀態(tài)數(shù)據(jù)序列；

24、序列相關(guān)性計(jì)算模塊，用于計(jì)算每種居民用充電設(shè)施的歷史日用電特性數(shù)據(jù)序列和歷史充電狀態(tài)數(shù)據(jù)序列之間的相關(guān)性，得到每種居民用充電設(shè)施在每個(gè)時(shí)刻的相關(guān)性數(shù)列；

25、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建模塊，用于將相關(guān)性數(shù)列作為特征向量并根據(jù)居民用充電設(shè)施的類型添加標(biāo)簽，構(gòu)建得到每種居民用充電設(shè)施對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

26、模型構(gòu)建及訓(xùn)練模塊，用于構(gòu)建支持向量機(jī)模型，并利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)支持向量機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練后得到負(fù)荷辨識(shí)模型；

27、實(shí)時(shí)負(fù)荷辨識(shí)模塊，用于采集待識(shí)別居民用充電設(shè)施的實(shí)時(shí)日用電特性數(shù)據(jù)序列和實(shí)時(shí)充電狀態(tài)數(shù)據(jù)序列，并計(jì)算得到其相關(guān)性數(shù)列，將該相關(guān)性數(shù)列輸入至負(fù)荷辨識(shí)模型中進(jìn)行負(fù)荷辨識(shí)。

28、另外，本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，包括處理器和存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器通過調(diào)用所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的所述計(jì)算機(jī)程序，用于執(zhí)行如上所述的方法的步驟。

29、另外，本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)可讀取的存儲(chǔ)介質(zhì)，用于存儲(chǔ)進(jìn)行居民用充電設(shè)施負(fù)荷辨識(shí)的計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行時(shí)執(zhí)行如上所述的方法的步驟。

30、本發(fā)明具有以下有益效果：

31、本發(fā)明的居民用充電設(shè)施負(fù)荷辨識(shí)方法，先采集不同類型充電設(shè)施的歷史日用電特性數(shù)據(jù)和歷史充電狀態(tài)數(shù)據(jù)，以構(gòu)建得到每種居民用充電設(shè)施的歷史日用電特性數(shù)據(jù)序列和歷史充電狀態(tài)數(shù)據(jù)序列；然后，計(jì)算每種居民用充電設(shè)施的歷史日用電特性數(shù)據(jù)序列和歷史充電狀態(tài)數(shù)據(jù)序列之間的相關(guān)性，得到每種居民用充電設(shè)施在每個(gè)時(shí)刻的相關(guān)性數(shù)列，通過對(duì)歷史日用電特性數(shù)據(jù)序列和歷史充電狀態(tài)數(shù)據(jù)序列之間的相關(guān)性進(jìn)行計(jì)算分析，可以挖掘出不同充電設(shè)施的用電特性數(shù)據(jù)與其充電狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的深層次關(guān)聯(lián)關(guān)系；再將相關(guān)性數(shù)列作為特征向量并根據(jù)居民用充電設(shè)施的類型添加標(biāo)簽，構(gòu)建得到每種居民用充電設(shè)施對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，并利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)支持向量機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到負(fù)荷辨識(shí)模型；最后，采集待識(shí)別充電設(shè)施的實(shí)時(shí)用電特性數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)充電狀態(tài)數(shù)據(jù)并提取特征后即可進(jìn)行實(shí)時(shí)負(fù)荷辨識(shí)，大大提高了負(fù)荷辨識(shí)的準(zhǔn)確度。

32、另外，本發(fā)明的居民用充電設(shè)施負(fù)荷辨識(shí)系統(tǒng)同樣具有上述優(yōu)點(diǎn)。

33、除了上面所描述的目的、特征和優(yōu)點(diǎn)之外，本發(fā)明還有其它的目的、特征和優(yōu)點(diǎn)。下面將參照?qǐng)D，對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。

技術(shù)特征：

1.一種居民用充電設(shè)施負(fù)荷辨識(shí)方法，其特征在于，包括以下內(nèi)容：

2.如權(quán)利要求1所述的居民用充電設(shè)施負(fù)荷辨識(shí)方法，其特征在于，所述計(jì)算每種居民用充電設(shè)施的歷史日用電特性數(shù)據(jù)序列和歷史充電狀態(tài)數(shù)據(jù)序列之間的相關(guān)性，得到每種居民用充電設(shè)施在每個(gè)時(shí)刻的相關(guān)性數(shù)列的過程包括以下內(nèi)容：

3.如權(quán)利要求2所述的居民用充電設(shè)施負(fù)荷辨識(shí)方法，其特征在于，基于下式計(jì)算單體相關(guān)度：

4.如權(quán)利要求3所述的居民用充電設(shè)施負(fù)荷辨識(shí)方法，其特征在于，基于下式計(jì)算整體相關(guān)度：

5.如權(quán)利要求1所述的居民用充電設(shè)施負(fù)荷辨識(shí)方法，其特征在于，支持向量機(jī)模型的數(shù)量與居民用充電設(shè)施的類型數(shù)量一致，并利用對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)每個(gè)支持向量機(jī)模型單獨(dú)進(jìn)行訓(xùn)練，得到每種居民用充電設(shè)施對(duì)應(yīng)的負(fù)荷辨識(shí)模型。

6.如權(quán)利要求1所述的居民用充電設(shè)施負(fù)荷辨識(shí)方法，其特征在于，居民用充電設(shè)施的日用電特性數(shù)據(jù)包括充電電壓、充電電流、充電有功功率、充電無功功率、開始充電時(shí)間、日充電次數(shù)、總充電量和每日充電時(shí)長(zhǎng)中的至少一種。

7.如權(quán)利要求1所述的居民用充電設(shè)施負(fù)荷辨識(shí)方法，其特征在于，居民用充電設(shè)施包括電瓶車、電動(dòng)汽車和戶用儲(chǔ)能。

8.一種居民用充電設(shè)施負(fù)荷辨識(shí)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括處理器和存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器通過調(diào)用所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的所述計(jì)算機(jī)程序，用于執(zhí)行如權(quán)利要求1～7任一項(xiàng)所述的方法的步驟。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀取的存儲(chǔ)介質(zhì)，用于存儲(chǔ)進(jìn)行居民用充電設(shè)施負(fù)荷辨識(shí)的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行時(shí)執(zhí)行如權(quán)利要求1～7任一項(xiàng)所述的方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種居民用充電設(shè)施負(fù)荷辨識(shí)方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法先采集每種居民用充電設(shè)施的歷史日用電特性數(shù)據(jù)序列和歷史充電狀態(tài)數(shù)據(jù)序列，然后，通過對(duì)歷史日用電特性數(shù)據(jù)序列和歷史充電狀態(tài)數(shù)據(jù)序列之間的相關(guān)性進(jìn)行計(jì)算分析，可以挖掘出不同充電設(shè)施的用電特性數(shù)據(jù)與其充電狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的深層次關(guān)聯(lián)關(guān)系，再將相關(guān)性數(shù)列作為特征向量并根據(jù)居民用充電設(shè)施的類型添加標(biāo)簽，構(gòu)建得到每種居民用充電設(shè)施對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，并利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)支持向量機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到負(fù)荷辨識(shí)模型，最后，采集待識(shí)別充電設(shè)施的實(shí)時(shí)用電特性數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)充電狀態(tài)數(shù)據(jù)并提取特征后即可進(jìn)行實(shí)時(shí)負(fù)荷辨識(shí)，大大提高了負(fù)荷辨識(shí)的準(zhǔn)確度。

技術(shù)研發(fā)人員：劉謀海,楊帥,曾偉杰,熊德智,黃瑞,曾文偉,馬瑞
受保護(hù)的技術(shù)使用者：國(guó)網(wǎng)湖南省電力有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6