一种基于经验小波变换的用户用电负荷特征提取方法

1.一种基于经验小波变换的用户用电负荷特征提取方法，包括步骤：将用户原始用电负荷数据作为原始信号采用经验小波变换方法进行分解，获得多个经验小波函数分量；通过对所述获得的每个经验小波函数分量进行Hilbert变换，得到表征各个分量瞬时幅值和瞬时频率的Hilbert谱，并将其Hilbert谱在时-频联合域中进行表示，从而建立用户原始用电负荷数据信号的时频表示；计算用户原始用电负荷数据与各经验小波函数分量的归一化相关系数，筛选出与用户原始用电负荷数据相关度较高的有效分量；根据有效分量构建用户用电负荷数据特征矢量，将此特征矢量作为识别用户原始用电负荷特征输出。 2.根据权利要求1所述的一种基于经验小波变换的用户用电负荷特征提取方法，其特征在于：获得多个经验小波函数分量的具体方法为：对所述原始信号进行傅里叶变换得到其傅里叶频谱，通过对傅里叶频谱的自适应分割构造经验小波滤波器组，提取具有紧支撑傅里叶频谱的调幅-调频(AM-FM)信号成分，将信号成分中包含不同频率特征信息的分量进行分离，得到多个涵盖不同频率特征信息的经验小波函数分量。 3.根据权利要求2所述的一种基于经验小波变换的用户用电负荷特征提取方法，其特征在于：所述筛选是根据相关度选取规则设定合适的阈值以选取相关度高、能够反映用户用电负荷特征的有效分量，达到去除伪分量以及无关干扰项的目的。 4.根据权利要求3所述的一种基于经验小波变换的用户用电负荷特征提取方法，其特征在于所述根据有效分量构建用电负荷数据特征矢量的方法为计算每个有效分量的能量，并对所述能量进行2范数求解，将求解结果进行组合，构造出能综合表征用户用电特性的特征矢量。 5.根据权利要求3所述的一种基于经验小波变换的用户用电负荷特征提取方法，其特征在于当归一化相关系数大于等于0.5时，视为相关度高。