基于RLS-SC的电动自行车户内充电在线检测方法

伍栋文; 朱亮; 陈忠敏; 胡涵天; 胡琛; 周麟云

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.08.09

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基于RLS-SC的电动自行车户内充电在线检测方法

电力信息通信 | 更新时间：2026-01-29

- 基于RLS-SC的电动自行车户内充电在线检测方法
- 基于RLS-SC的电动自行车户内充电在线检测方法
- 电力信息与通信技术 2025年第8期页码：67-74
- 作者机构：
  
  1. 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
  2. 东南大学
  3. 国网江西省电力有限公司南昌供电分公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国网江西省电力有限公司科技项目“电动自行车户内充电行为特征识别技术研究及应用”(521852230001)
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.08.09
  中图分类号： X932;TM910.6
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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伍栋文, 朱亮, 陈忠敏, 等. 基于RLS-SC的电动自行车户内充电在线检测方法[J]. 电力信息与通信技术, 2025,(8):67-74.

伍栋文, 朱亮, 陈忠敏, et al. 基于RLS-SC的电动自行车户内充电在线检测方法[J]. 2025, (8): 67-74.
伍栋文, 朱亮, 陈忠敏, 等. 基于RLS-SC的电动自行车户内充电在线检测方法[J]. 电力信息与通信技术, 2025,(8):67-74. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.08.09.

伍栋文, 朱亮, 陈忠敏, et al. 基于RLS-SC的电动自行车户内充电在线检测方法[J]. 2025, (8): 67-74. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.08.09.

摘要

居民电动自行车入户充电火灾隐患大、监管成本高，亟需一种兼顾实时性与准确性的电动自行车入户充电在线检测技术辅助城市社区治理。文章提出了一种基于递归最小二乘(recursive least square

RLS)滤波器和减法聚类(subtractive clustering

SC)的电动自行车在线识别方法。首先，针对电动自行车开启阶段功率较小易与其他电器混淆的特点，提出双窗事件检测模型，实现复杂混叠波形下的类电动自行车开启事件快速提取；其次，为解决电动自行车恒压充电阶段时间长易与其他电器设备叠加的问题，构建了基于RLS滤波器的电动自行车恒压充电阶段结束事件检测模型；随后，基于双阶段事件特征构建用户电动自行车数据样本更新机制并生成用户特有分类器模型，实现用户电动自行车在线精准检测；最后，以南京市鼓楼区2个典型老旧小区为例进行对比分析，实验结果表明，该方法检出率超过92%且准确率可达96%，具有实际推广应用价值。

Abstract

关键词

Keywords

references

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