摘要
本发明公开了一种周期性负荷环境下电动自行车的负荷辨识方法及系统,其在获取用户的负荷变化曲线后,先利用滑动窗口在负荷变化曲线上检测是否存在频繁启停的周期性负荷,若存在则对滑动窗口内的负荷变化曲线进行增量均值滤波处理,过滤掉频繁启停周期性负荷的负荷值,得到仅包含电动自行车和其它干扰噪声的负荷变化曲线,再利用CUSUM算法基于滤波处理后的负荷变化曲线进行事件检测,由于排除了频繁启停周期性负荷的干扰,大大提高了频繁启停周期性负荷环境下电动自行车投切事件的检测准确度。在检测到电动自行车投入事件后提取负荷特征对构建的分类模型进行训练,再利用训练好的分类模型进行实时负荷辨识,可以获得良好的负荷辨识准确度。
技术关键词
负荷辨识方法
周期性
自行车
滑动窗口
负荷特征
曲线
构建分类模型
滤波
特征提取模块
算法
辨识系统
辨识模块
数据获取模块
噪声
时间段
存储器
功率值
计算机