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申请/专利权人：贵州电网有限责任公司

摘要：本发明公开了一种基于电气特征序列分析的电瓶车充电状态分析方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、获取电瓶车充电时电压、电流采样数据；步骤S2、设置时间区间，则将步骤S1得到的电压、电流采样数据分为若干个数据集；步骤S3、计算每个时间区间的电气特征量；步骤S4、将步骤S3计算结果加入温度传感值，并生成整个充电周期的电气特征序列；步骤S5、将电瓶车的电气特征序列依次输入至训练好的时间循环神经网络得到结果，若结果为1则说明正常，若为0则说明异常；相比传统的电瓶车温度监控，本发明利用电气监测量分析电瓶车充电状态，能够快速发现电瓶车充电异常情况，并且在电器特征序列分析时考虑了历史数据和特征的时序变化情况，能够提高状态分析的准确率。

主权项：1.一种基于电气特征序列分析的电瓶车充电状态分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1、获取电瓶车充电时电压、电流采样数据；步骤S2、设置时间区间，则将步骤S1得到的电压、电流采样数据分为若干个数据集；步骤S3、计算每个时间区间的电气特征量；步骤S3计算得到的电气特征向量包括有功功率P、无功功率Q、视在功率S、功率因素电压谐波Ui、电流谐波Ii其中的一个或者多个的组合，其中电压谐波Ui、电流谐波Ii根据步骤S1所获取的电压采样数据、电流采样数据经过快速傅里叶变换FFT得到，电压谐波Ui和电流谐波Ii为相量形式，i取0至11；有功功率Pi：Pi＝UiIi其中Ui为i次谐波电压幅值，Ii为i次谐波电流幅值，将各次谐波有功功率求和得到总有功功率P： 接着根据电压电流的有效值计算视在功率S、无功功率Q和功率因数cosφ；S＝UI 其中U和I分别是电压有效值和电流有效值，则每1s计算得到的特征有：有功功率P、视在功率S、无功功率Q和功率因数cosφ、0-11次谐波电压HV、0-11次谐波电流HC；步骤S4、将步骤S3计算结果加入温度传感值T，并生成整个充电周期的电气特征序列，即，构建特征向量VV＝[P,S,Q,cosφ,U1,...,U11,I1,...,I11,T]该向量长度为29，则整个充电周期电气特征序列可表示为：[V1,V2,...,V7200]其中V1表示第1s的特征向量，V2表示第2s的特征向量，V7200表示第7200s的特征向量；步骤S5、将电瓶车的电气特征序列[V1,V2,...,V7200]依次输入至训练好的时间循环神经网络得到结果[R1,R2,...,R7200]，如果结果Ri为1则说明电瓶车充电状态为正常，如果结果Ri为0则说明电瓶车充电状态为异常。

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