配电物联网用户负荷识别方法、系统、设备和存储介质与流程

技术特征：
1.一种配电物联网用户负荷识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待识别配电物联网用户的负荷特征数据；将得到的负荷特征数据输入预先建立的各用户负荷的逻辑回归模型中进行识别，得到待识别配电物联网用户的负荷识别结果；其中，所述用户负荷的逻辑回归模型根据各用户负荷的负荷特征样本数据训练得到，所述负荷特征样本数据包括时间特征、稳态特征以及暂态特征。2.如权利要求1所述的一种配电物联网用户负荷识别方法，其特征在于：所述稳态特征为p
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q特性指标，所述p
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q特性指标包括有功功率和无功功率；所述暂态特征为v
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i特性指标，所述v
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i特性指标包括功率因数、电流有效值、电流畸变率和电流峰值；所述时间特征包括用户负荷的启动时长、开启时间和使用时长。3.如权利要求2所述的一种配电物联网用户负荷识别方法，其特征在于，所述获取待识别配电物联网用户的负荷特征数据的方法，包括：达到预先设置的nilmd装置的数据采集触发阈值时，nilmd装置的智能电表获取待识别配电物联网用户的负荷数据，包括p
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q特性指标、v
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i特性指标和启动时长；基于获得的p
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q特性指标、v
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i特性指标和启动时长数据以及各用户负荷的开启时间和使用时长数据，得到其负荷特征数据；其中所述各用户负荷的开启时间和使用时长数据通过统计得到。4.如权利要求3所述的一种配电物联网用户负荷识别方法，其特征在于，所述基于获得的p
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q特性指标、v
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i特性指标和启动时长数据以及各用户负荷的开启时间和使用时长数据，得到其负荷特征数据的方法，包括：采用差量特征提取的方法提取各用户负荷启动前后p
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q特性指标中各参数的变化值；对稳态区段的电气特征量变化值、暂态区段的v
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i特性指标、启动时长以及各用户负荷对应的开启时间和使用时长数据进行标准化处理，得到该用户的负荷特征数据。5.如权利要求1所述的一种配电物联网用户负荷识别方法，其特征在于，所述将得到的负荷特征数据输入预先建立的各用户负荷的逻辑回归模型中进行识别，得到待识别配电物联网用户的用户负荷识别结果的方法，包括以下步骤：将得到的负荷特征数据输入预先建立的各用户负荷的逻辑回归模型中进行识别，得到各用户负荷的逻辑回归模型的输出值；将各个用户负荷的逻辑回归模型的输出值为正例的设备类型计入合格集；比较合格集中各个用户负荷的逻辑回归模型的预测函数值，选择合格集中预测函数值最大的设备类型用户负荷作为所识别出的用户负荷。6.如权利要求1所述的一种配电物联网用户负荷识别方法，其特征在于，所述各用户负荷的逻辑回归模型的建立方法，包括：基于预先建立的负荷特征指标体系提取负荷特征样本数据，基于所述负荷特征样本数据得到训练集和测试集；对得到的训练集和测试集中的所有数据进行标准化处理；建立各用户负荷的逻辑回归模型；基于标准化处理后的训练集和测试集，利用梯度下降算法求解各用户负荷的逻辑回归
模型，得到各用户负荷的逻辑回归模型。7.一种配电物联网用户负荷识别系统，其特征在于，包括：数据获取模块，用于基于获取的待识别配电物联网用户的负荷数据，得到其负荷特征数据；负荷识别模块，用于将得到的负荷特征数据输入预先建立的各用户负荷的逻辑回归模型中进行识别，得到待识别配电物联网用户的负荷识别结果；其中，所述用户负荷的逻辑回归模型根据各用户负荷的负荷特征样本数据训练得到，所述负荷特征样本数据包括时间特征、稳态特征以及暂态特征。8.如权利要求7所述的一种配电物联网用户负荷识别系统，其特征在于：所述稳态特征为p
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q特性指标，所述p
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q特性指标包括有功功率和无功功率；所述暂态特征为v
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i特性指标，所述v
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i特性指标包括功率因数、电流有效值、电流畸变率和电流峰值；所述时间特征包括用户负荷的启动时长、开启时间和使用时长。9.一种处理设备，所述处理设备至少包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现权利要求1到6任一项所述配电物联网用户负荷识别方法的步骤。10.一种计算机存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现根据权利要求1到6任一项所述一种配电物联网用户负荷识别方法的步骤。

技术总结
本发明涉及一种配电物联网用户负荷识别方法、系统、设备和存储介质，包括以下步骤：获取待识别配电物联网用户的负荷特征数据；将得到的负荷特征数据输入预先建立的各用户负荷的逻辑回归模型中进行识别，得到待识别配电物联网用户的用户负荷识别结果；其中，所述用户负荷的逻辑回归模型根据各用户负荷的负荷特征样本数据训练得到，所述负荷特征样本数据包括时间特征、稳态特征以及暂态特征本发明采用逻辑回归算法进行用户负荷的识别，实现简单，可广泛用于现实问题；本发明解决了相近用户负荷难以准确识别的问题，能够较为准确的识别配电物联网用户的负荷。电物联网用户的负荷。电物联网用户的负荷。


技术研发人员：韩柳 李金超 谷毅 李军 刘序 张翼 张明理 肖智宏 王勇 刘文轩 刘思革 梁毅 庄博 韩震焘 冯腾 董茵 江璟 郑志杰 梁荣 吴聪颖 杨博 史喆
受保护的技术使用者：国网经济技术研究院有限公司 华北电力大学 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 国网山东省电力公司经济技术研究院
技术研发日：2021.09.08
技术公布日：2021/12/7