一种配变出线侧冲击负荷属性识别方法

1.一种配变出线侧冲击负荷属性识别方法，其特征在于，包括：获取发生冲击性负荷的设备在预设时间段内的各个时间节点下的瞬时功率信号和平均功率信号；生成在各个时间节点下可能构成对应时间节点的瞬时功率信号的多个负荷属性；负荷属性指的是设备的功率曲线；根据所述各个时间节点下的平均功率评估所述多个负荷属性的各自发生概率，包括将所述多个负荷属性与所述平均功率输入预先训练好的神经网络模型进行处理所述多个负荷属性的各自发生概率，其中，负荷属性与所述平均功率匹配度越高，则负荷属性的发生概率越高；根据所述发生概率确定负荷属性的最优解，将其输出作为设备的负荷属性。 2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成在各个时间节点下可能构成对应时间节点的瞬时功率信号的多个负荷属性，包括：进行遍历求解获得在各个时间节点下可能构成对应时间节点的瞬时功率信号的多个负荷属性。 3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述发生概率确定负荷属性的最优解，将其输出作为设备的负荷属性，包括：选取发生概率最高的一种负荷属性作为最优解。 4.一种配变出线侧冲击负荷属性识别系统，其特征在于，包括：功率获取模块，用于获取发生冲击性负荷的设备在预设时间段内的各个时间节点下的瞬时功率信号和平均功率信号；负荷属性生成单元，用于生成在各个时间节点下可能构成对应时间节点的瞬时功率信号的多个负荷属性；负荷属性指的是设备的功率曲线；概率预测单元，用于根据所述各个时间节点下的平均功率评估所述多个负荷属性的各自发生概率，包括将所述多个负荷属性与所述平均功率输入预先训练好的神经网络模型进行处理所述多个负荷属性的各自发生概率，其中，负荷属性与所述平均功率匹配度越高，则负荷属性的发生概率越高；根据所述发生概率确定负荷属性的最优解，将其输出作为设备的负荷属性。 5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述生成在各个时间节点下可能构成对应时间节点的瞬时功率信号的多个负荷属性，包括：进行遍历求解获得在各个时间节点下可能构成对应时间节点的瞬时功率信号的多个负荷属性。 6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述根据所述发生概率确定负荷属性的最优解，将其输出作为设备的负荷属性，包括：选取发生概率最高的一种负荷属性作为最优解。