摘要
本发明涉及电力系统用电监测与分析技术领域,且公开了一种基于电力信号相似性聚类的负载识别方法,利用部署于用户侧进线处的采集器或专变终端,采用小波滤波算法对采集到的电压和电流波形数据进行去噪处理,从预处理后的电压和电流波形数据中分别提取时域特征、频域特征和时频域特征,运用欧氏距离和余弦相似度相结合的度量方式;本发明利用电压与电流波形的特征相似性进行非侵入式用电设备识别,部署于采集器或专变终端,实现用户侧用能结构分析,用户可以凭借用能结构分析,清晰知晓每个用电设备的能耗状况与使用规律,从而制定出更为科学合理的用电方案,避开用电高峰期使用高耗能设备,减少不必要的电力浪费,进而大幅降低用电成本。
技术关键词
负载识别方法
设备特征
波形
电力系统用电监测
设备识别
时域特征
峰值因数
滤波算法
信号
大数据分析技术
空间聚类算法
采集器
频域特征提取
度量
电流
模板
电压
系统为您推荐了相关专利信息
动态调配方法
售电企业
波动特征
峰谷时段
需求预测模型
黎曼
梯度下降算法
恒模波形设计方法
发射天线
网络
光纤加速度计
噪声抑制方法
深度神经网络架构
样本
周边环境参数