CN109902961A - 用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波方法及***，通过设置合适的阈值删除具有较小数值的投影，从而可以在母函数域中滤除噪声。采用本发明多尺度滤波方法及***可以有效地滤除功率信号中的背景噪声，尤其是非平稳非高斯类型的噪声(含脉冲噪声)，滤波方法简单且具有较快的计算速度，解决了现有功率信号滤波器对非平稳非高斯类型的噪声滤波效果差的问题。

Description

用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波方法及***

技术领域

本发明涉及功率信号滤波技术领域，特别是涉及一种用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波方法及***。

背景技术

随着智能电网的发展，家庭用电负荷的分析变得越来越重要。通过用电负荷的分析，家庭用户可以及时获得每个电器的用电信息，以及电费的精细化清单；电力部门可以获得更详尽的用户用电信息，并可以提高用电负荷预测的准确度，为电力部门提供统筹规划的依据。同时，利用每个电器的用电信息，可获知用户的用电行为，这对于家庭能耗评估和节能策略的研究具有指导意义。

电网的能量分解是指将电表处读取的功率值分解为单个负载所消耗的功率值。负载开关事件是指打开负载(电气设备)电源开关或关闭电源开关的动作。负载开关事件检测是能量分解中最为重要的一步，既要检测到事件发生，同时还能确定事件发生的时刻。但是开关事件检测的精度受功率信号(功率序列)中噪声的影响较大，尤其是随着非线性电器的应用和普及(例如使用马达的果汁机、咖啡机和豆浆机等)，背景噪声中出现了越来越多的脉冲噪声，此类噪声的瞬时功率很大，呈现出较为明显的非平稳性和非高斯特性，进一步影响了事件检测精度。因此，对功率信号滤波是开关事件检测中非常重要的一步，常用的功率信号噪声消除方法是低通滤波器和中值滤波器。然而，常用的低通滤波器和中值滤波器在越来越明显的非平稳和非高斯的强噪声环境中难以达到理想的滤波效果，严重影响了开关事件的检测。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波方法及***，以解决现有功率信号滤波器对非平稳非高斯类型的噪声滤波效果差的问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波方法，所述方法包括：

获取实测的功率信号序列；

将所述功率信号序列转换为矩阵形式，生成功率信号矩阵；

根据所述功率信号矩阵生成母函数矩阵；

根据所述功率信号矩阵和所述母函数矩阵求取功率信号在母函数下的投影矩阵；

根据预设阈值对所述投影矩阵中的元素进行滤波处理，生成滤波后的功率信号矩阵；

将所述滤波后的功率信号矩阵转换为滤波后的功率信号序列。

可选的，所述根据所述功率信号矩阵生成母函数矩阵，具体包括：

根据所述功率信号矩阵求取基函数的离散傅立叶变换；

根据所述基函数的离散傅立叶变换求取基函数的离散值；

根据所述基函数的离散值求取母函数的离散值；

将所述母函数的离散值转换为矩阵形式，生成母函数矩阵。

可选的，所述根据所述功率信号矩阵和所述母函数矩阵求取功率信号在母函数下的投影矩阵，具体包括：

将所述功率信号矩阵与所述母函数矩阵做点乘运算，得到功率信号在母函数下的投影矩阵。

可选的，所述根据预设阈值对所述投影矩阵中的元素进行滤波处理，生成滤波后的功率信号矩阵，具体包括：

判断所述投影矩阵中第i行第j列的元素是否小于所述预设阈值，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果为所述元素小于所述预设阈值，令所述元素生成阈值判断后的新矩阵；

根据所述阈值判断后的新矩阵生成所述滤波后的功率信号矩阵。

可选的，所述根据所述阈值判断后的新矩阵生成所述滤波后的功率信号矩阵，具体包括：

采用公式将所述阈值判断后的新矩阵中第i行第j列的元素转换为所述滤波后的功率信号矩阵中第i行第j列的元素P_ij，生成所述滤波后的功率信号矩阵P₁＝[P_ij]。

一种用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波***，所述***包括：

实测数据获取模块，用于获取实测的功率信号序列；

矩阵转换模块，用于将所述功率信号序列转换为矩阵形式，生成功率信号矩阵；

母函数矩阵生成模块，用于根据所述功率信号矩阵生成母函数矩阵；

投影矩阵求取模块，用于根据所述功率信号矩阵和所述母函数矩阵求取功率信号在母函数下的投影矩阵；

矩阵滤波模块，用于根据预设阈值对所述投影矩阵中的元素进行滤波处理，生成滤波后的功率信号矩阵；

信号转换模块，用于将所述滤波后的功率信号矩阵转换为滤波后的功率信号序列。

可选的，所述母函数矩阵生成模块具体包括：

离散傅立叶变换单元，用于根据所述功率信号矩阵求取基函数的离散傅立叶变换；

反傅立叶变换单元，用于根据所述基函数的离散傅立叶变换求取基函数的离散值；

母函数离散值求取单元，用于根据所述基函数的离散值求取母函数的离散值；

母函数矩阵转换单元，用于将所述母函数的离散值转换为矩阵形式，生成母函数矩阵。

可选的，所述投影矩阵求取模块具体包括：

投影矩阵求取单元，用于将所述功率信号矩阵与所述母函数矩阵做点乘运算，得到功率信号在母函数下的投影矩阵。

可选的，所述矩阵滤波模块具体包括：

阈值判断单元，用于判断所述投影矩阵中第i行第j列的元素是否小于所述预设阈值，得到第一判断结果；

新矩阵生成单元，用于若所述第一判断结果为所述元素小于所述预设阈值，令所述元素生成阈值判断后的新矩阵；

滤波后功率信号矩阵生成单元，用于根据所述阈值判断后的新矩阵生成所述滤波后的功率信号矩阵。

可选的，所述滤波后功率信号矩阵生成单元具体包括：

滤波后功率信号矩阵生成子单元，用于采用公式将所述阈值判断后的新矩阵中第i行第j列的元素转换为所述滤波后的功率信号矩阵中第i行第j列的元素P_ij，生成所述滤波后的功率信号矩阵P₁＝[P_ij]。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明提供一种用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波方法及***，通过设置合适的阈值删除具有较小数值的投影，从而可以在母函数域中滤除噪声。采用本发明方法及***可以有效地滤除功率信号中的背景噪声，尤其是非平稳非高斯类型的噪声(含脉冲噪声)，滤波方法简单且具有较快的计算速度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波方法的流程图；

图2为本发明提供的用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波方法的实施过程示意图；

图3为本发明提供的功率信号矩阵的数据分段和矩阵排列方式示意图；

图4为本发明提供的用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波***的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波方法及***，以解决现有功率信号滤波器对非平稳非高斯类型的噪声滤波效果差的问题。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明提供的用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波方法的流程图，图2为本发明提供的用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波方法的实施过程示意图。参见图1和图2，本发明提供的用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波方法具体包括：

步骤101：获取实测的功率信号序列。

获取实测的功率信号序列{P₁,P₂,...P_N}，P_k(1≤k≤N)表示所述功率信号序列中的第k个实测的功率信号，N为功率信号序列的长度。

步骤102：将所述功率信号序列转换为矩阵形式，生成功率信号矩阵。

将所述功率信号序列{P₁,P₂,...P_N}中的功率信号数据进行分段，并将分段后的数据重新排列为一个功率信号矩阵P，具体包括：

(1)将所述功率信号序列{P₁,P₂,...P_N}中的所有数据分为N_R段，一般情况下，N_R＝256或512或1024。

(2)按照数据先后次序分段：每段含有N_C个数据。其中符号表示上取整。例如这样做的目的是使功率信号序列中所有的数据都参与运算，不舍弃数据。

(3)如果N＜N_R×N_C，则将不足的部分补零，即向最后一段数据末尾补入N_R×N_C-N个零，补足后的分段后的数据为N_R×N_C个。

(4)将分段后的N_R×N_C个数据重新排列为矩阵的形式，一段数据为一行，故所述功率信号矩阵P共有N_R行，N_C列。数据分段和矩阵排列方式如图3所示，所述功率信号矩阵P的第一行元素为所述功率信号序列{P₁,P₂,...P_N}中的第1个至第N_C个功率信号数据{P₁,P₂,...P_NC}，以此类推，所述功率信号矩阵P共有N_R行，N_C列数据。

步骤103：根据所述功率信号矩阵生成母函数矩阵。

所述步骤103根据所述功率信号矩阵生成母函数矩阵，具体包括：

1)根据所述功率信号矩阵求取基函数的离散傅立叶变换。

基函数的离散傅立叶变换如下：

其中：

Z表示所有的整数

k是集合Z中的元素，即所有整数。

2)根据所述基函数的离散傅立叶变换求取基函数的离散值。

定义函数的反傅立叶变换为基函数。本发明中，先求取函数然后再求取其反傅立叶变换，并定义其为基函数

根据所述基函数的离散傅立叶变换求取基函数的离散值：

其中IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)表示逆傅立叶变换或者反傅立叶变换，参数即为公式(1)中的

3)根据所述基函数的离散值求取母函数的离散值。

采用下式(3)求取母函数的离散值ψ_lmij：

其中

4)将所述母函数的离散值转换为矩阵形式，生成母函数矩阵。

将母函数的离散值ψ_lmij转换为矩阵形式：

其中母函数矩阵Γ_lm的第i行第j列元素是ψ_lmij。

步骤104：根据所述功率信号矩阵和所述母函数矩阵求取功率信号在母函数下的投影矩阵。

将所述功率信号矩阵与所述母函数矩阵做点乘运算，得到功率信号在母函数下的投影矩阵：

其中为功率信号在母函数下的投影。

步骤105：根据预设阈值对所述投影矩阵中的元素进行滤波处理，生成滤波后的功率信号矩阵。具体包括：

①计算阈值λ_lm：

其中median[ψ_lmij]表示变量l和m固定，在i,j取所有值的情况下ψ_lmij的中值。

②遍历所述投影矩阵中的所有元素，并判断所述投影矩阵中第i行第j列的元素是否小于所述预设阈值，如果中的任何一个元素小于预设阈值λ_lm，则令此元素为0。经过如此处理之后得到阈值判断后的新矩阵新矩阵的第i行第j列元素表示为

根据所述阈值判断后的新矩阵生成所述滤波后的功率信号矩阵P₁：

其中为所述阈值判断后的新矩阵中第i行第j列的元素，P_ij为所述滤波后的功率信号矩阵P₁中第i行第j列的元素。

步骤106：将所述滤波后的功率信号矩阵转换为滤波后的功率信号序列。

将所述滤波后的功率信号矩阵P₁的第一行数据作为第一段，第2行数据作为第二段，以此类推，最后一行数据作为最后一段，将这些段按照顺序连接起来，并截取前面的N个数据组成一数据序列，此数据序列就是滤除了背景噪声(尤其是强脉冲噪声)后的功率信号序列，即所述滤波后的功率信号序列。

功率信号(表现为阶跃函数)在多尺度母函数中的投影较大，而背景噪声(含脉冲噪声)在多尺度母函数中的投影较小，根据这一差别，本发明提供的多尺度滤波算法通过设置合适的阈值删除具有较小数值的投影，从而可以在母函数域中滤除噪声。因此采用本发明的多尺度滤波方法可以有效地滤除功率信号中的背景噪声，尤其是非平稳非高斯类型的噪声(含脉冲噪声)，并且具有较快的计算速度，结构简单。

基于本发明提供的多尺度滤波方法，本发明还提供一种用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波***。图4为本发明提供的用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波***的结构示意图，参见图4，所述***包括：

实测数据获取模块401，用于获取实测的功率信号序列；

矩阵转换模块402，用于将所述功率信号序列转换为矩阵形式，生成功率信号矩阵；

母函数矩阵生成模块403，用于根据所述功率信号矩阵生成母函数矩阵；

投影矩阵求取模块404，用于根据所述功率信号矩阵和所述母函数矩阵求取功率信号在母函数下的投影矩阵；

矩阵滤波模块405，用于根据预设阈值对所述投影矩阵中的元素进行滤波处理，生成滤波后的功率信号矩阵；

信号转换模块406，用于将所述滤波后的功率信号矩阵转换为滤波后的功率信号序列。

其中，所述母函数矩阵生成模块403具体包括：

离散傅立叶变换单元，用于根据所述功率信号矩阵求取基函数的离散傅立叶变换；

反傅立叶变换单元，用于根据所述基函数的离散傅立叶变换求取基函数的离散值；

母函数离散值求取单元，用于根据所述基函数的离散值求取母函数的离散值；

母函数矩阵转换单元，用于将所述母函数的离散值转换为矩阵形式，生成母函数矩阵。

所述投影矩阵求取模块404具体包括：

投影矩阵求取单元，用于将所述功率信号矩阵与所述母函数矩阵做点乘运算，得到功率信号在母函数下的投影矩阵。

所述矩阵滤波模块405具体包括：

阈值判断单元，用于判断所述投影矩阵中第i行第j列的元素是否小于所述预设阈值，得到第一判断结果；

新矩阵生成单元，用于若所述第一判断结果为所述元素小于所述预设阈值，令所述元素生成阈值判断后的新矩阵；

滤波后功率信号矩阵生成单元，用于根据所述阈值判断后的新矩阵生成所述滤波后的功率信号矩阵。

所述滤波后功率信号矩阵生成单元具体包括：

滤波后功率信号矩阵生成子单元，用于采用公式将所述阈值判断后的新矩阵中第i行第j列的元素转换为所述滤波后的功率信号矩阵中第i行第j列的元素P_ij，生成所述滤波后的功率信号矩阵P₁＝[P_ij]。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的***而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波方法，其特征在于，所述方法包括：

获取实测的功率信号序列；

将所述功率信号序列转换为矩阵形式，生成功率信号矩阵；

根据所述功率信号矩阵生成母函数矩阵；

根据所述功率信号矩阵和所述母函数矩阵求取功率信号在母函数下的投影矩阵；

根据预设阈值对所述投影矩阵中的元素进行滤波处理，生成滤波后的功率信号矩阵；

将所述滤波后的功率信号矩阵转换为滤波后的功率信号序列。

2.根据权利要求1所述的用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波方法，其特征在于，所述根据所述功率信号矩阵生成母函数矩阵，具体包括：

根据所述功率信号矩阵求取基函数的离散傅立叶变换；

根据所述基函数的离散傅立叶变换求取基函数的离散值；

根据所述基函数的离散值求取母函数的离散值；

将所述母函数的离散值转换为矩阵形式，生成母函数矩阵。

3.根据权利要求1所述的用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波方法，其特征在于，所述根据所述功率信号矩阵和所述母函数矩阵求取功率信号在母函数下的投影矩阵，具体包括：

将所述功率信号矩阵与所述母函数矩阵做点乘运算，得到功率信号在母函数下的投影矩阵。

4.根据权利要求1所述的用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波方法，其特征在于，所述根据预设阈值对所述投影矩阵中的元素进行滤波处理，生成滤波后的功率信号矩阵，具体包括：

判断所述投影矩阵中第i行第j列的元素是否小于所述预设阈值，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果为所述元素小于所述预设阈值，令所述元素生成阈值判断后的新矩阵；

根据所述阈值判断后的新矩阵生成所述滤波后的功率信号矩阵。

5.根据权利要求4所述的用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波方法，其特征在于，所述根据所述阈值判断后的新矩阵生成所述滤波后的功率信号矩阵，具体包括：

采用公式将所述阈值判断后的新矩阵中第i行第j列的元素转换为所述滤波后的功率信号矩阵中第i行第j列的元素P_ij，生成所述滤波后的功率信号矩阵P₁＝[P_ij]。

6.用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波***，其特征在于，所述***包括：

实测数据获取模块，用于获取实测的功率信号序列；

矩阵转换模块，用于将所述功率信号序列转换为矩阵形式，生成功率信号矩阵；

母函数矩阵生成模块，用于根据所述功率信号矩阵生成母函数矩阵；

投影矩阵求取模块，用于根据所述功率信号矩阵和所述母函数矩阵求取功率信号在母函数下的投影矩阵；

矩阵滤波模块，用于根据预设阈值对所述投影矩阵中的元素进行滤波处理，生成滤波后的功率信号矩阵；

信号转换模块，用于将所述滤波后的功率信号矩阵转换为滤波后的功率信号序列。

7.根据权利要求6所述的用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波***，其特征在于，所述母函数矩阵生成模块具体包括：

离散傅立叶变换单元，用于根据所述功率信号矩阵求取基函数的离散傅立叶变换；

反傅立叶变换单元，用于根据所述基函数的离散傅立叶变换求取基函数的离散值；

母函数离散值求取单元，用于根据所述基函数的离散值求取母函数的离散值；

母函数矩阵转换单元，用于将所述母函数的离散值转换为矩阵形式，生成母函数矩阵。

8.根据权利要求6所述的用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波***，其特征在于，所述投影矩阵求取模块具体包括：

投影矩阵求取单元，用于将所述功率信号矩阵与所述母函数矩阵做点乘运算，得到功率信号在母函数下的投影矩阵。

9.根据权利要求6所述的用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波***，其特征在于，所述矩阵滤波模块具体包括：

阈值判断单元，用于判断所述投影矩阵中第i行第j列的元素是否小于所述预设阈值，得到第一判断结果；

新矩阵生成单元，用于若所述第一判断结果为所述元素小于所述预设阈值，令所述元素生成阈值判断后的新矩阵；

滤波后功率信号矩阵生成单元，用于根据所述阈值判断后的新矩阵生成所述滤波后的功率信号矩阵。

10.根据权利要求9所述的用于能量分解中功率信号滤波的多尺度滤波***，其特征在于，所述滤波后功率信号矩阵生成单元具体包括：

滤波后功率信号矩阵生成子单元，用于采用公式将所述阈值判断后的新矩阵中第i行第j列的元素转换为所述滤波后的功率信号矩阵中第i行第j列的元素P_ij，生成所述滤波后的功率信号矩阵P₁＝[P_ij]。