技术特征：
1.一种非侵入式轨道交通列车运行态势感知方法，其特征在于，包括：
获取量测值，所述量测值包括轨道交通电流有效值；
对所述量测值进行去噪处理和标幺化处理，得到处理后的量测值；
从所述处理后的量测值中提取出启停信号，所述启停信号包括启动信号和停止信号；
获取列车运行规则；
根据所述启停信号和所述列车运行规则，构建基于场景模拟的负荷识别和分解模型；根据所述基于场景模拟的负荷识别和分解模型，确定轨道交通列车的运行态势。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述处理后的量测值中提取出所述启动信号，包括：
识别出所述处理后的量测值中的爬坡段；
基于所述爬坡段获取极值点集合；
选取出所述极值点集合中的极大值；
确定所述极大值为所述启动信号。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，从所述处理后的量测值中提取出所述停止信号，包括：
计算每秒波动数，所述每秒波动数为所述处理后的量测值每秒钟电流的波动次数；
计算每秒特征值，所述每秒特征值为将所述处理后的量测值的每秒波形视为一个点，根据所述每秒波动数确定的所述点的特征值；
根据所述每秒特征值对所述点进行分类，类的长度为所包含点的个数；
将所述类的长度满足预定要求的点集合中的第一个点作为刹车点，所述点集合的持续时间作为刹车的持续时间；
根据所述刹车点和所述刹车的持续时间，确定所述停止信号。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取列车运行规则，包括：
构建单列车的状态转移模型；
构建双向多列车的状态转移模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，构建单列车的状态转移模型，包括：
所述单列车从停止态开始，接受所述启动信号后，从所述停止态转为启动态；
在经历一段启动加速的过程后，转为惰行态；
接受所述停止信号后，从所述惰行态转为停止状态。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，构建双向多列车的状态转移模型，包括：
从信号采集单元中获取信号；
若所述信号为所述启动信号，则挑选出需要启动的列车，且将所述启动信号发送至需要启动的所述列车；
所述列车接收到所述启动信号后，按照所述单列车的状态转移模型运行；
若所述信号为所述停止信号，则挑选出需要停止的列车，且将所述停止信号发送至需要停止的所述列车；
所述列车接收到所述停止信号后，按照所述单列车的状态转移模型运行；
实时判断列车运行状态是否符合规则；
在所述列车需要转换状态但未收到信号时，模拟生成信号，实现状态的强制转移。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述基于场景模拟的负荷识别和分解模型进行优化；
对所述基于场景模拟的负荷识别和分解模型进行优化具体包括如下步骤：
在电网所辖各站点，记录双向列车在各所述站点的启动时间；
综合各所述站点的记录数据，以预定时间为统计时长，统计所述统计时长下所述列车的启动数量；
以所述启动数量为调整目标，对所述模型进行优化，使得所述模型输出结果在对应时段的启动数量与目标值一致。
8.一种非侵入式轨道交通列车运行态势感知装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取量测值，所述量测值包括轨道交通电流有效值；
处理单元，用于对所述量测值进行去噪处理和标幺化处理，得到处理后的量测值；
提取单元，用于从所述处理后的量测值中提取出启停信号，所述启停信号包括启动信号和停止信号；
第二获取单元，用于获取列车运行规则；
构建单元，用于根据所述启停信号和所述列车运行规则，构建基于场景模拟的负荷识别和分解模型；
确定单元，用于根据所述基于场景模拟的负荷识别和分解模型，确定轨道交通列车的运行态势。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的非侵入式轨道交通列车运行态势感知方法。
10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述的非侵入式轨道交通列车运行态势感知方法。
技术总结
本申请提供了一种非侵入式轨道交通列车运行态势感知方法与装置。该方法包括：获取量测值，量测值包括轨道交通电流有效值；对量测值进行去噪处理和标幺化处理，得到处理后的量测值；从处理后的量测值中提取出启停信号，启停信号包括启动信号和停止信号；获取列车运行规则；根据启停信号和列车运行规则，构建基于场景模拟的负荷识别和分解模型；根据基于场景模拟的负荷识别和分解模型，确定轨道交通列车的运行态势。实现了对非侵入式轨道交通列车运行态势的精确确定。
技术研发人员：王宁;陈艳霞;李菁;谷君;于希娟;闻宇;吕丽平;杜晓雅;张金虎;刘漫雨;李鑫明;许琬昱
受保护的技术使用者：国网北京市电力公司;国家电网有限公司
技术研发日：2021.03.05
技术公布日：2021.06.15
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