专利摘要

本发明公开了一种基于智能电表数据的负荷参数辨识系统，包括采集器、比较器、分析器、汇集器和存储器，采集器与多个智能电表连接，采集多个智能电表数据，进行分析比较，从中得到各类负荷数据，计算得到不同点的各类负荷成分参数，然后汇集得到负荷的整体成分及参数，最后把不同点、不同时段负荷参数进行分类存储。本发明对大量的智能电表的负荷用电数据进行大数据分析，从而辨识得到与客观实际相符合、真实的负荷参数，以用于电网的仿真计算，及电网调度、规划等；利用本发明系统进行电网负荷的参数辨识，无需购置新的负荷数据采集设备，智能电表的实时及历史数据均可从电网的用电信息系统中得到，从而节省了设备投资。

权利要求

1.一种基于智能电表数据的负荷参数辨识系统，其特征在于：包括采集器、比较器、分析器、汇集器和存储器，其中：

（1）采集器：每个采集器连接不同地点的多个智能电表，采集所管辖的每个智能电表的负荷用电数据，连接的智能电表越多，最后负荷参数分析结果越准确；采集器获取智能电表中记录负荷特性的各类数据，按照电压、电流、功率、功率因数数据类型，进行初步分类，安排不同的数据通道；

（2）比较器：针对不同地区特定种类的用电数据，按负荷类型进行数据分类，分为居民、工业、商业、农业和行政五大种类；考虑到季节、温度的影响，对不同种类的负荷数据分别进行比较，得到不同地点、不同时段下的负荷数据变化差值；同一地点的负荷在不同时段进行自身比较，确定负荷增量中的成分，针对空调负荷；对不同地点的智能电表在同一时段负荷数据进行比较，根据负荷数据的差值，确定负荷成分中的分布式电源的大小及变化特性；

（3）分析器：根据比较器中得到负荷数据的差值，进行负荷成分的分析；分析器利用基于负熵最大化的模型匹配方法对总体数据进行估计，计算得到每一种类的用电数据，进而得到各类负荷的负荷成分及参数；

（4）汇集器：根据分析器中得到的各种类不同负荷的参数，进行汇集计算，通过加权平均计算，得到不同地点的负荷成分及参数；根据当前智能电表的实际用电数据，从而辨识得到电网实时运行时各种类负荷的参数，应用于电网的调度运行及稳定计算；

（5）存储器：辨识得到各种类负荷的参数后，按照负荷类型及分布位置、运行时段进行归类，存储到服务器中；实行参数分类的存储器实现不同地点在不同时段的负荷成分的分类存储，便于电网分析计算时灵活查询各个参数，用于仿真计算；同时，实时参数也与历史存储参数结合，得到不同时期的负荷参数，用于负荷预测及电网规划设计。

说明书

技术领域

本发明涉及电气检测领域，尤其是涉及一种基于智能电表数据的负荷参数辨识系统。

背景技术

当前电网中以电动汽车为代表的各类新负荷出现，电网中接入负荷类型越来越多，负荷成分也越来越复杂。配网中各类分布式电源的接入，主要是从负荷端接入，在配网分析计算时一般等值为负荷处理，这些使得负荷成分越来越复杂。如何识别各类不同负荷中的不同成分结构，建立准确负荷模型是保证电网仿真计算正确的基础，也是电网调度和规划的重要基础。

目前，获取负荷特性参数的常规方法，是对各类负荷进行大量的测试，根据测试数据分析得到其特性参数。但是这种方法只能对典型的负荷设备进行分析测试，负荷类型和数量非常庞大，不可能对所有负荷设备进行测试，而且负荷设备在实际运行中参数也会发生变化。当前电网中智能电表已基本普及，智能电表记录了负荷设备的实际运行数据，且可记录各种不同情况下的负荷用电数据，可以得到不同时段的长期数据，全部都是反映负荷设备的真实数据。因此，如何利从智能电表的负荷用电数据中提炼负荷特征数据、识别负荷成分，成了科研人员急需解决的一个重大问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于智能电表数据的负荷参数辨识系统，该系统对大量的智能电表的负荷用电数据进行大数据分析，从而辨识得到与客观实际相符合、真实的负荷参数，以用于电网的仿真计算，及电网调度、规划等。

本发明的目的是这样实现的：

一种基于智能电表数据的负荷参数辨识系统，特征是：包括采集器、比较器、分析器、汇集器和存储器，其中：

（1）采集器：每个采集器连接不同地点的多个智能电表，采集所管辖的每个智能电表的负荷用电数据，连接的智能电表越多，最后负荷参数分析结果越准确；采集器获取智能电表中记录负荷特性的各类数据，按照电压、电流、功率、功率因数数据类型，进行初步分类，安排不同的数据通道；

（2）比较器：针对不同地区特定种类的用电数据，按负荷类型进行数据分类，分为居民、工业、商业、农业和行政五大种类；考虑到季节、温度的影响，对不同种类的负荷数据分别进行比较，得到不同地点、不同时段下的负荷数据变化差值；同一地点的负荷在不同时段进行自身比较，确定负荷增量中的成分，主要针对空调负荷；对不同地点的智能电表在同一时段负荷数据进行比较，根据负荷数据的差值，确定负荷成分中的分布式电源的大小及变化特性；

（3）分析器：根据比较器中得到负荷数据的差值，进行负荷成分的分析；分析器利用基于负熵最大化的模型匹配方法对总体数据进行估计，计算得到每一种类的用电数据，进而得到各类负荷的负荷成分及参数；

（4）汇集器：根据分析器中得到的各种类不同负荷的参数，进行汇集计算，通过加权平均计算，得到不同地点的负荷成分及参数；根据当前智能电表的实际用电数据，从而辨识得到电网实时运行时各种类负荷的参数，应用于电网的调度运行及稳定计算；

（5）存储器：辨识得到各种类负荷的参数后，按照负荷类型及分布位置、运行时段进行归类，存储到服务器中；实行参数分类的存储器实现不同地点在不同时段的负荷成分的分类存储，便于电网分析计算时灵活查询各个参数，用于仿真计算；同时，实时参数也与历史存储参数结合，得到不同时期的负荷参数，用于负荷预测及电网规划设计。

本发明具有如下优点：

（1）不同于传统的负荷参数识别方法，本发明考虑使用历史、在线智能电表的数据识别负荷成分及参数，对大量的智能电表的负荷用电数据进行大数据分析，从而辨识得到与客观实际相符合、真实的负荷参数，以用于电网的仿真计算，及电网调度、规划等；

（2）利用本发明系统进行电网负荷的参数辨识，无需购置新的负荷数据采集设备，智能电表的实时及历史数据均可从电网的用电信息系统中得到，从而节省了设备投资。

附图说明

图1为本发明的结构框图。

具体实施方式

下面对照实施例对本发明作进一步的说明。

一种基于智能电表数据的负荷参数辨识系统，具体工作流程如下：

（1）智能电表的数据采集及分类。电网中在各个地点安装有智能电表，采集器D1、D2…DN连接不同地点的智能电表，采集每个智能电表的用电数据。对不同类型的负荷使用不同的采集分辨率，对负荷变化频繁且负荷较为重要的地区设置高分辨率，对负荷曲线平稳的地区设置低分辨率。按照电压V、电流I、功率P、功率因数η数据类型，根据V、I、P、η的变化特性进行初步分类，安排不同的数据通道；

（2）将采集器D1、D2 …DN采集到的用电数据分别送到各自对应的比较器C1、C2 …CN中。针对居民、工业、商业、农业和行政五大种类的负荷数据。比较器C对不同种类的负荷数据分别进行自身不同时段、邻近地点的负荷数据变化差值进行比较。同一地点的负荷在不同时段在比较器C中进行自身比较，确定负荷增量中的成分，考虑季节对负荷的影响，得到季节性负荷变化的特点。比较器C对不同地点的智能电表在同一时段的负荷数据进行比较，根据负荷数据的差值，确定负荷成分中分布式能源的大小及变化特性；

（3）将比较器C1、C2 …CN得到的负荷数据分别送到各自的分析器A1、A2 …AN中，识别负荷成分及参数。根据比较器C1、C2 …CN中得到的各类负荷数据差值，进行负荷成分分析。分析器A1、A2 …AN利用基于负熵最大化的模型匹配方法对总体数据进行估计，计算得到每一种类的负荷参数，进而得到各种类不同负荷中相应的成分及参数；

（4）将分析器A1、A2 …AN中得到参数集中到汇集器T中，形成各点的负荷参数。分析在每个智能电表数据下的负荷成分，得到对应的负荷参数，根据分析器A中得到各种类不同负荷的参数，进行汇集计算，通过加权平均计算，得到不同点负荷综合负荷成分、参数。从小用户的负荷模型开始逐步向更高电压等级的负荷点拓展，最终汇集建立得到一个能够表征总体负荷成分变化的负荷参数；

（5）将汇集器T中的参数分类存入存储器S中。得到各类负荷的参数后，按照负荷类型及分布位置、运行时段，进行归类，存储到数据服务器中。以输出的功率数据和系统电压构建模型库，作为数据分离之后匹配的依据，进而提取足够的负荷运行时的特征，利用递推最小二乘法建立相应的模板库。根据数据的特征值，再将负荷参数与模型匹配，检验匹配程度，引入用残差来检验负荷参数识别的效果，效果好的参数分类存储到S中。参数分类存储器实现不同地点在不同时段的负荷成分的分类存储，便于电网分析计算时灵活查询各个参数。

一种基于智能电表数据的负荷参数辨识系统专利购买费用说明

Q：办理专利转让的流程及所需资料

A：专利权人变更需要办理著录项目变更手续，有代理机构的，变更手续应当由代理机构办理。

1：专利变更应当使用专利局统一制作的“著录项目变更申报书”提出。

2：按规定缴纳著录项目变更手续费。

3：同时提交相关证明文件原件。

4：专利权转移的，变更后的专利权人委托新专利代理机构的，应当提交变更后的全体专利申请人签字或者盖章的委托书。

Q:专利著录项目变更费用如何缴交

A：（1）直接到国家知识产权局受理大厅收费窗口缴纳,（2）通过代办处缴纳，（3）通过邮局或者银行汇款,更多缴纳方式

Q：专利转让变更，多久能出结果

A：著录项目变更请求书递交后，一般1-2个月左右就会收到通知，国家知识产权局会下达《转让手续合格通知书》。