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一种基于改进TOPSIS算法的稳态负载识别方法 

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申请/专利权人:江苏业力科技有限公司

摘要:本发明公开了一种基于改进TOPSIS算法的稳态负载识别方法,在保证识别准确率的前提下,用于改善当今非侵入式识别算法计算量高,硬件开销大的问题。首先获取一段时间负载稳定工作时的基本电气数据,根据这些电气数据计算负载的稳态工作特征信息,并建立特征库;将待测负载的稳态特征与特征库通过相似度计算公式求取相似度贴合系数,并归一化;按照改进组合赋权公式计算各稳态特征在负载识别中所占据的权重,与归一化贴合系数相乘得到带权贴合系数;对带权贴合系数使用TOPSIS算法进行最优理想解匹配,得到负载相似度接近指数序列;按照相似度接近指数阈值进行判断,若全部低于阈值则视为判断失败,无匹配样本。与现有技术相比,本发明综合考虑多种特征信息,能够在轻量化设备下实现高准确率的负载识别,对非侵入式负载终端设备的开发具有重要意义。

主权项:1.一种基于改进TOPSIS算法的稳态负载识别方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:获取一段时间负载稳定工作时的基本电气数据;步骤2:根据电器数据以及基本的电气特征计算公式计算相应的特征值,并建立负载特征库;步骤3:将待测负载的稳态特征与步骤2所得特征库通过相似度计算公式求取相似度贴合系数,得到相似度贴合矩阵A;步骤4:在步骤3中的相似度贴合矩阵A的基础上,按照改进组合赋权公式计算各稳态特征在负载识别中所占据的权重ωj;步骤5:对步骤3中所得相似度贴合矩阵进行归一化处理,得归一化矩阵R;步骤6:将步骤4所计算得到的权重系数与步骤5计算的归一化矩阵相乘,得到带权贴合系数矩阵V;步骤7:对步骤6计算的带权贴合系数矩阵使用TOPSIS决策算法进行最优理想解匹配,得到负载相似度接近指数序列Di;步骤8:根据相似度接近指数判断决策结果;所述步骤2中电气特征值包括电流有效值、电压与电流的比值即伏安比、电流三次谐波、电流五次谐波、电流谐波畸变、有功功率;其中电流谐波畸变THD和有功功率P的计算公式为: P=UIcosα其中Ik为第k次谐波电流,I1为基波电流,IK为总的谐波电流含量;U为电压有效值,I为电流有效值,α为电压与电流对应的绝对相位差;所述步骤4中的改进组合赋权公式为独立性权重法与变异系数法相结合的组合赋权法,组合方式采取线性加权合成的方法;其中独立性权重法的计算公式为: 其中Ri为复相关系数,Xi为第i个特征值向量,为Xi的最优线性组合,为Xi的均值,pi为对应权重系数;变异系数法的计算公式为: 其中μj和σj为第j个特征在所有样本下的均值和方差,vj为变异系数,qj为对应的权重系数;其中组合权重系数ωj的计算公式为:ωj=λpj+1-λqj其中λ为比例因子。

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