申请/专利权人：浙江工业大学

申请日：2023-11-10

公开（公告）日：2024-02-27

公开（公告）号：CN117609760A

主分类号：G06F18/213

分类号：G06F18/213;G06F18/21;G06F18/24;G06N20/00;G01R31/00;G01R19/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开

摘要：本发明涉及非侵入式负荷识别领域，具体公开了一种基于滑动窗融合MK检验和迭代拟合的NILM事件检测方法，包括：采集高频电流数据，利用循环队列的方式将实时电流数据存储，循环队列形成滑动窗，队列内组建滑动窗口电流有效值序列；将滑动窗口内的数据分割成L段，对每段进行直线拟合，再将直线拟合过后的电流有效值序列I进行MK检验，判断序列I是否有显著单调趋势，若有则表明此滑动窗口内有事件发生；针对有事件发生的滑动窗，对其中的电流有效值序列I再进行迭代拟合直线找到该事件发生的时刻以及进入稳态的时刻；进行负荷识别。本发明可以避免由数据波动导致的多识别事件。

主权项：1.一种基于滑动窗融合MK检验和迭代拟合的NILM事件检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，采集高频电流数据，利用循环队列的方式将实时电流数据存储，循环队列形成滑动窗口，队列内组建滑动窗口的电流有效值序列式中n为滑动窗口在电流有效值序列I的起始位置，N为滑动窗口长度，t为时间；步骤2，将滑动窗口内的数据分割成L段，对每段进行直线拟合，再将直线拟合过后的电流有效值序列I进行MK检验，判断电流有效值序列I是否有显著单调趋势，若有显著单调趋势则表明此滑动窗口内有事件发生；步骤3，针对有事件发生的滑动窗口，对其中的电流有效值序列I再进行迭代拟合直线找到该事件发生的时刻以及进入稳态的时刻；步骤4，根据事件发生的时刻以及进入稳态的时刻来提取暂态和稳态特征，组成特征向量并利用机器学习方法进行负荷识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江工业大学 基于滑动窗融合MK检验和迭代拟合的NILM事件检测方法

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