基于扩展微变量的数据阶跃时间辨识方法与流程

技术特征：
1.一种基于扩展微变量的数据阶跃时间辨识方法，其特征在于包括如下步骤：(1)读取阶跃测试试验数据，得到一组含时间序列的含扰数据：x＝{t
i
,x
i
},i＝1,2,
…
,n；其中t
i
为等间隔时间序列，时间序列间隔为δt，x
i
为数据序列，n为大于等于3的正整数；(2)按如下公式计算扩展微变量序列：e(x)＝{e
i
},i＝1,2,
…
,n其中e
i
为时刻t
i
处的扩展微变量：e
i
＝(x
i m
x
i m 1
x
i m 2
... x
i m l-1
x
i-m
x
i-m-1
x
i-m-2
... x
i-m-l 1-2lx
i
)
×
sign(x
i m l-1-x
i-m-l 1
)，1≤m＜n,2≤l＜n其中(3)比较扩展微变量的数值，取其中最大值对应时刻t
s
为阶跃发生时刻：t
s
＝t
j
|(e
j
＝max{e
i
})。2.如权利要求1所述的基于扩展微变量的数据阶跃时间辨识方法，其特征在于：计算扩展微变量序列时，其中m和l的取值范围为：其中m，l为正整数，δ
m
为扰动最大值，k为在采样时间间隔δt上的阶跃上升值。

技术总结
本发明提供一种基于扩展微变量的数据阶跃时间辨识方法，包括如下步骤：(1)读取阶跃测试试验数据，得到一组含时间序列的含扰数据：(2)计算扩展微变量序列；(3)比较扩展微变量的数值，取其中最大值对应时刻t


技术研发人员：万黎 周鲲鹏 丁凯 陈乔 钱一民 蔡德福 王涛 董航 刘海光 王文娜 王莹 饶渝泽 余笑东 陈汝斯
受保护的技术使用者：国家电网有限公司
技术研发日：2022.02.26
技术公布日：2022/7/1