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申请/专利权人：安徽中科易能科技有限公司

摘要：本申请公开了一种多空间、多参量融合的电动车充电识别方法，涉及电路检测技术领域，所述多空间、多参量融合的电动车充电识别方法，包括：获取待监控用电网络的电流信号；对电流信号进行时间分布特征提取，确定电流信号的时域特征；对电流信号进行小波变换，并基于小波变换结果获得电流信号的时‑频域特征；对电流信号进行快速傅里叶变换，获得电流信号的频域特征；基于时域特征、时‑频域特征和频域特征进行特征组合，获得充电识别特征向量；基于充电识别特征向量进行电动车充电识别，获得电动车充电识别结果。由于是通过将时域特征、时‑频域特征和频域特征进行特征组合，实现了多空间、多参量的电动车充电识别，提高了电动车充电识别的准确率。

主权项：1.一种多空间、多参量融合的电动车充电识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待监控用电网络的电流信号；对所述电流信号进行时间分布特征提取，确定所述电流信号的时域特征；对所述电流信号进行小波变换，并基于小波变换结果获得所述电流信号的时-频域特征；对所述电流信号进行快速傅里叶变换，获得所述电流信号的频域特征；基于所述时域特征、所述时-频域特征和所述频域特征进行特征组合，获得充电识别特征向量；基于所述充电识别特征向量进行电动车充电识别，获得电动车充电识别结果；所述时域特征包括第一时域特征和第二时域特征；对所述电流信号进行时间分布特征提取，确定所述电流信号的时域特征的步骤，包括：基于所述电流信号确定离散电流信号的时间长度；基于所述离散电流信号的最大值和最小值以及所述离散电流信号的时间长度确定所述电流信号的零区占比；所述零区占比为所述电流信号的第一时域特征；根据所述离散电流信号的值和所述离散电流信号的时间长度确定所述电流信号的峰度；所述峰度为所述电流信号的第二时域特征；所述时-频域特征包括第一时-频域特征和第二时-频域特征；计算零区占比的公式如下所示： ；其中，表示电流信号，表示离散电流信号的最大值，表示离散电流信号的最小值，表示离散电流信号的时间长度；计算峰度的公式如下所示： ；其中，为第个离散电流信号的幅值；所述对所述电流信号进行小波变换，并基于小波变换结果获得所述电流信号的时-频域特征的步骤，包括：将db4小波函数作为小波基对所述电流信号进行两层小波变换，获得所述电流信号的第二层小波细节系数以及第二层近似系数；基于所述第二层小波细节系数进行有效值计算，获得所述电流信号的第一时-频域特征；求取所述第二层近似系数的导数序列；基于所述第二层近似系数最大值和所述导数序列同周期最大值的相对位置差确定所述电流信号的第二时-频域特征；第二层小波细节系数的有效值计算方式如下所示： ；其中，表示第二层小波细节系数，是系数的总数；第二层近似系数的导数序列的计算方式如下所示： ；所述对所述电流信号进行快速傅里叶变换，获得所述电流信号的频域特征的步骤，包括：对所述电流信号进行快速傅里叶变换，获取所述电流信号在第一频率下的第一谐波分量和所述电流信号在第二频率下的第二谐波分量；基于所述第一谐波分量和所述第二谐波分量的比值确定所述电流信号的频域特征。

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