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user: 4. 试验与分析 4.1. 参数设置 4.1.1. 窗口设置 CUSUM_1负责检测周期负荷事件，窗口长度设置较小，取均值计算窗口长度m为2，检测窗口长度n为2。本算例除洗衣机外，事件发生间隔大多数在50个采样点以上，因此CUSUM_2窗口长度设置为50，取均值计算窗口长度m为40，检测窗口长度n为10。shapeDTW算法中形状特征采用一维的梯度直方图 [ 20 ]。对比算法CUSUM和GLR算法的窗口均设置为50。 4.1.1. 阈值设置 设CUSUM的阈值为H，GLR的阈值为h。本节CUSUM_1、CUSUM_2的阈值H 1 、H 2 分别设置为1和3.5，对比算法CUSUM，GLR的阈值分别为H 3 = 3.5，h = 2。shapeDTW的阈值T设置为185。H、h、T的取值可通过训练获得，训练过程可参考附录3。 本节通过2个实例的研究来验证所述算法的有效性。实例1是在洗衣机运行的基础上，投入吹风机、电磁炉、电视机、热水壶。测量其事件检测效果和特征误差，并与当前常用的CUSUM、GLR算法进行对比。实例2是在洗衣机运行的基础上，投入13种不同特性的电器，重复算例1的试验。 4.2. 评价指标 事件检测可以看成一个二分类问题，即对每一时刻的检测结果只有两种可能：发生或未发生负荷事件。因此引入二分类算法性能评价中常用的混淆矩阵(Confusion Matrix)，将检测结果分成四类：真正类(TP，实际的负荷事件被检测出)、假正类(FP，未发生负荷事件却被误检为有发生)、假负类(FN，实际发生的负荷事件被漏检)和真负类(TN，实际未发生负荷事件，且与检测结果一致)。在进行有限次负荷投切操作的情况下，TN的值一定是远大于其他三类的。为了规避这种样本类别失衡的影响，选取的评估指标应不依赖于TN类的值。因此，以精确率(Precision)、召回率(Recall)和F_Score作为测试算例结果的评价指标，三种评价指标可分别按照式(9)、式(10)和式(11)计算求得。 Precision = | T P | | T P | + | F P | (9) Recall = | T P | | T P | + | F N | (10) F_Score = 2 1 Precision + 1 Recall (11) 如式(9)和式(10)所示，精确率表示所有被检测为发生的负荷事件中实际发生的事件的占比，其衡量事件检测方法能否检测准确的能力；召回率表示检测出的负荷事件占所有实际发生的事件的比例，其衡量事件检测方法能否检测全面的能力。如式(11)所示，F_Score是精确率和召回率的调和平均值，其能综合衡量事件检测算法在精确率和召回率这两个指标上的得分。 4.3. 实例1 本算例采用用户在某个时间段的电流数据作为算例，如图4(a)所示，共包含167，585个采样点，采样 图4. 洗衣机、吹风机、电磁炉、电视机、热水壶混合运行电流有效值曲线 频率为50 Hz，包括洗衣机、吹风机、电磁炉、电视机、热水壶5个电器，除洗衣机外共有10个负荷事件。为测试事件检测对特征提取的影响，分别对每次事件提取功率特征。表2为吹风机、电磁炉、电视机、热水壶单独运行时的特征。 如图4(b)所示，经过3.4节的第3步处理后，洗衣机运行所产生的周期性波形几乎都被删除，仅剩下洗衣机甩干2阶段的波形与其他电器运行数据。第3步处理过程见附录2。再进行3.4第4步处理，结果如表1所示。根据表1提取差量特征，结果如表3所示。 Table 1 Results of event detectio 电器 事件检测属性 本文算法 CUSUM GLR 吹风机 打开(低档) √ / √ 低档→高档 √ √ √ 高档→中档 √ √ √ 关闭 √ √ √ 电磁炉 打开 √ √ √ 关闭 √ √ √ 电视机 打开 √ √ / 关闭 √ √ √ 热水壶 打开 √ √ √ 关闭 √ √ √ 表1. 事件检测结果 Table 2 Operating power of hair dryer， induction cooker， TV set and hot kettl 电器 事件检测属性 特征提取/功率 吹风机 低档 82.4189919 低档转中挡 375.9587837 中挡转高挡 376.337626 低档转高挡 756.789123 低档关闭 −80.113430 中挡关闭 −455.990558 高挡关闭 −833.334390 电磁炉高档位 打开 809.7102178 关闭 -806.390558 电视机 打开 53.0343093 关闭 −50.975868 热水壶 打开 1173.465605 关闭 −1121.69973 表2. 吹风机、电磁炉、电视机、热水壶运行功率 Table 3 Comparison of feature extraction result 电器 吹风机 电磁炉 电视机 热水壶 事件检测 属性 打开 (低档) 低档→ 高档 高档→ 中档 中档 关闭 打开 关闭 打开 关闭 打开 关闭 功率 特征 (W) 本文算法 81.07 774.33 −378.97 −456.42 809.09 −811.74 52.14 −53.84 1176.58 −1115.76 CUSUM − 764.79 −658.21 −477.92 1154.65 −1106.88 415.15 −49.13 1454.42 −1504.71 GLR 456.36 764.77 −651.13 −478.15 1155.11 −1106.87 − −50.15 1454.42 −1504.71 特征 相似度(%) 本文算法 0.0164 0.0232 0.007 0.0009 0.0008 0.0066 0.0169 0.0562 0.0027 0.0053 CUSUM − 0.0106 0.749 0.0481 0.426 0.3726 6.828 0.0362 0.2394 0.3415 GLR 4.5371 0.0105 0.7302 0.0486 0.4266 0.3726 − 0.0162 0.2394 0.3415 表3. 特征提取结果对比 由表1、表2可知，本文算法与CUSUM、GLR在事件的检测效果相似，但在电器特征提取的准确性上表现更优。由表3可知，基于本文算法提取的特征与电器单独运行时特征相近，而基于CUSUM与GLR算法所提取的特征与电器单独运行时特征存在较大的差距。通过分析发现：CUSUM和GLR所检测到的事件包含洗涤波形，如图5所示。CUSUM算法与GLR算法即使检测到该事件，特征提取会包含2个电器的特征叠加，导致负荷识别错误。而本文算法，是在剥离周期性波形的基础上进行事件检测，因此不存在特征叠加问题。因此，本文算法可保证特征提取以及负荷识别的准确性。由于删除了洗衣机波形，检测到的时间点与实际事件发生的时间点相差大约1 s，即一个波形的时间。 图5. 吹风机与洗衣机混合运行的电流有效值曲线 4.4. 实例2 本算例以仿真实验室连续测量十次洗衣机运行的电流数据作为算例，如图6所示，共包含1，800，000个采样点，采样频率为50 Hz，包括洗衣机、吹风机、电磁炉、电视机、热水壶、电饭煲、电风扇、热水器、消毒柜、油烟机、定频空调、微波炉、电暖气、电烤箱14个电器，除洗衣机外共有73个负荷事件。事件检测结果如表4所示。 图6. 有效值曲线 Table 4 Results of event detectio 本文算法 CUSUM GLR 事件数 74 70 69 误检 4 5 7 漏检 3 8 11 TP 70 65 62 FP 4 5 7 FN 3 8 11 精确率 0.9459 0.9286 0.8986 召回率 0.9589 0.8904 0.8493 F_score 0.9524 0.9091 0.8732 表4. 事件检测结果 由表4可得，本文算法在精确率上与CUSUM算法相似，但在召回率和F_score上的表现更优(分别提高了6.85%和4.33%)。而与GLR算法相比，本文算法在三个指标上都有更优的表现(分别提高了4.74%、10.96%和7.91%)。基于上述分析，在含有洗衣机等周期性电器的家庭中，本文提出的基于CUSUM与shapeDTW混合事件检测算法具有比CUSUM与GLR更好的事件检测效果，更能保证特征提取的准确性和有效性。