申请/专利权人：福建网能科技开发有限责任公司;国网信息通信产业集团有限公司

申请日：2023-08-21

公开（公告）日：2024-01-12

公开（公告）号：CN117388594A

主分类号：G01R31/00

分类号：G01R31/00;H04L67/12;G16Y40/10;G16Y10/35;G16Y40/20;G16Y40/35;G01R22/06;G06F18/2131;G06F18/2134;G06F18/2135;G06Q10/20;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于EMD信号处理技术的智能电表功率信号分解方法，包括以下步骤：①采集信号：使用智能电表收集电力信号，收集的电力信号包括电压和电流的时间序列数据；②预处理信号：在收集信号后，对数据进行必要的预处理，包括滤波噪声、去除异常值以及归一化；③经验模态分解：使用EMD技术将预处理后的信号分解为多个固有模式函数；④使用希尔伯特‑黄变换（HHT）进行特征提取：对EMD的结果进行HHT变换，以便在频率尺度上分析信号，提取时频特性信息；基于EMD信号处理技术的智能电表功率信号分解方法具有高效、准确和实时的特征提取与诊断能力，有助于提高设备可靠性、优化能源管理，并最终实现能源系统的高效运行。

主权项：1.一种基于EMD信号处理技术的智能电表功率信号分解方法，其特征在于，包括以下步骤：①采集信号：使用智能电表收集电力信号，收集的电力信号包括电压和电流的时间序列数据；②预处理信号：在收集信号后，对数据进行必要的预处理，包括滤波噪声、去除异常值以及归一化；③经验模态分解：使用EMD技术将预处理后的信号分解为多个固有模式函数；④使用希尔伯特-黄变换HHT进行特征提取：对EMD的结果进行HHT变换，以便在频率尺度上分析信号，提取时频特性信息；⑤独立成分分析ICA：将HHT变换的结果进行ICA分析，进一步将信号分解为多个统计独立的子信号；每一个子信号都可以反映出一种特定的负荷特征；⑥特征分析：对ICA得到的子信号进行分析，包括功率分析、相位分析和频率分析；这一步骤可以得到电器设备的功率贡献、运行状态和工作状态；⑦电器设备的实时监测和诊断：根据分析结果，对电器设备进行实时监测和诊断，帮助提前发现问题，防止设备故障，并优化能源使用；⑧反馈：将分析结果反馈给智能电网系统或家庭能源管理系统，以改进能源管理策略和设备维护计划；上述步骤在实际环境中反复进行，不断调整并优化参数，以达到最佳的信号分解和设备诊断效果。

全文数据：

权利要求：

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