一種非侵入式家用電器用電狀況在線監測的識別方法
2023-05-30 00:27:36 2
專利名稱：一種非侵入式家用電器用電狀況在線監測的識別方法
技術領域：
本發明涉及一種家電用電狀況識別方法，特別是一種非侵入式家電用電狀況在線監測識別方法。
背景技術：
隨著全球資源環境壓力的不斷增大，建設更加安全、可靠、環保、經濟的智能電網成為全球電力行業的共同目標。目前在發電、輸電、配電、用電這一鏈條中，電網和終端用戶的互動相對薄弱，影響了電力系統的整體性能和效率。要想真正地實現智能電網與用戶的互動，使用戶真正地參與到電力市場中，為系統的運行和資產管理帶來巨大效益，應該為智能電網提供詳細的用電設備用電參數，使用戶更清晰地了解每種用電設備的平均能耗，確定用電設備的不正常能耗，使用戶感覺從智能電錶獲益。傳統的負荷監測多以侵入式為主，所謂侵入式即為了實現監測目的在每個被監測設備的電流輸出端加設硬體裝置進行數據採集，再由相關分析軟體進行處理以獲取故障或其他運行信息。這種方式可能對原設備的正常工作造成影響、且所需的監測硬體裝置數量大，增加了其安裝、使用、維護的成本。為了解決侵入式負荷監測的問題，專家學者們提出非侵入式負荷監測方法(Non-1ntrusive Load monitoring, NILM)。非侵入式負荷監測(NILM)的概念由美國麻省理工學院的喬治.W.哈特教授於1982年首次帶入住宅用戶家用電器的用電狀況監測中。該方法只需在進戶幹線上裝設監測設備，採樣用戶總電壓電流信號，再利用負荷辨識算法提取單個家用電器的用電信息。其目的是採用最少量的設備實現對用戶住宅內所有用電設備的用電監測，為電力公司提供用戶詳細的用電信息。近年來，很多研究者們對於NILM進行了研究。負荷辨識算法是非侵入式負荷監測系統的核心內容，研究人員提出了很多不同的理論和算法。比較典型的相關研究有:I)Hart以IHz採樣頻率測得負荷的有功無功的階躍變化，然後將變化量對應到被測系統中的設備。不足之處在於單靠功率變化量辨識設備類型對於功率差異較小的電器設備辨識準確度不夠，且需預先獲取各家電負荷的運行功率值。2) Srinivasan等開發了一種基於神經網絡的利用不同負荷產生諧波特性進行辨識的方法。3)麻省理工學院的Fuller提出一種基於恆功率負荷運行的辨識方法的擴展方法。將有功功率和無功功率映射到複平面，不同負荷對應一個複平面上的特徵點。這種方法對於功率差異較大的負荷有較好辨識效果但對於特徵點接近的負荷就無法有效辨識。4)麻省理工學院的Steven Leeb研究小組提出基於負荷投切暫態過程信息的辨識方法。該方法可以根據啟動暫態電流辨識不同的負荷，該方法通過設計模擬譜包絡線分析器估計負荷的有功、無功和諧波功率等信息，並開發出暫態檢測和負荷分類的算法。但是由於該方法是通過對暫態特徵量的提取、轉化來實現負荷辨識，但由於切入點比較單一，考慮到實際環境下暫態特徵的不確定性其準確度將受到影響。5)香港大學提出一種基於多特徵參數的家用電器用電狀況在線監測算法。該方法對家用電器的特徵參數進行宏觀和微觀層面的分析研究，提取出電流波形、有功、無功、諧波含量、瞬時導納等家用電器的多特徵參數。並提出家用電器啟停狀態事件檢測和負荷分解辨識算法。但論文中缺少對家電暫態特徵參數的研究提取。綜上所述，目前關於NILM研究所採用的辨識算法理論原理均較為複雜，例如香港大學的研究採用了最優化和基於人工神經網絡的模式識別算法以及委員會決策機制決定算法的組合，運算量較大；在信號採集方面，將穩態參數和暫態參數協同提取的研究較少。
發明內容
本發明的目的就是提供一種非侵入式家用電器用電狀況在線監測的識別方法，它通過研究智能電錶獲取的信號穩態/似穩態參數和暫態參數，來判斷家用電器的運行狀況，運算量顯著減小，辨識精度高。本發明的目的是通過這樣的技術方案實現的，它包括有設置在家庭進戶處的用於獲取瞬時電流或瞬時功率信號的智能電錶，具體識別步驟如下:I)確定訓練樣本，對訓練樣本進行試驗，構建特徵庫；2)通過智能電錶獲取待辨識設備信號；
3)對步驟2)中獲取的待辨識設備信號進行處理，生成信號包絡線，提取信號特徵；
4)根據步驟3)中提取的信號特徵和特徵庫內的特徵，採用交叉賦權值法對待辨識設備進行辨識； 5)輸出待辨識設備的辨識結果。進一步，步驟I)中所述構建特徵庫的方法為:選取典型家用電器進行實驗，測試其投切過程中信號的暫態電壓、電流和穩定工作的穩態電壓、電流；特徵庫中包括信號的穩態/似穩態特徵和暫態特徵，穩態/似穩態特徵包括有波形特徵、總畸變率和奇次諧波與基波相角差，暫態特徵包括有啟動時間和啟動脈衝含量。進一步，所述穩態/似穩態波形特徵為穩態工作一個周期的電流信號1&，其中j為電流信號在一周期內的採樣點。進一步，總畸變率THD的計算公式為:
權利要求
1.一種非侵入式家用電器用電狀況在線監測的識別方法，其特徵在於，它包括有設置在家庭進戶處的用於獲取瞬時電流或瞬時功率信號的智能電錶，具體識別步驟如下: 1)確定訓練樣本，對訓練樣本進行試驗，構建特徵庫； 2)通過智能電錶獲取待辨識設備信號； 3)對步驟2)中獲取的待辨識設備信號進行處理，生成信號包絡線，提取信號特徵； 4)根據步驟3)中提取的信號特徵和特徵庫內的特徵，採用交叉賦權值法對待辨識設備進行辨識； 5)輸出待辨識設備的辨識結果。
2.如權利要求1所述的一種非侵入式家用電器用電狀況在線監測的識別方法，其特徵 在於，步驟I)中所述構建特徵庫的方法為:選取典型家用電器進行實驗，測試其投切過程中信號的暫態電壓、電流和穩定工作的穩態電壓、電流；特徵庫中包括信號的穩態/似穩態特徵和暫態特徵，穩態/似穩態特徵包括有波形特徵、總畸變率和奇次諧波與基波相角差，暫態特徵包括有啟動時間和啟動脈衝含量。
3.如權利要求2所述的一種非侵入式家用電器用電狀況在線監測的識別方法，其特徵在於，所述穩態/似穩態波形特徵為穩態工作一個周期的電流信號，其中j為電流信號在一周期內的採樣點。
4.如權利要求2所述的一種非侵入式家用電器用電狀況在線監測的識別方法，其特徵在於，總畸變率THD的計算公式為:
5.如權利要求2或4所述的一種非侵入式家用電器用電狀況在線監測的識別方法，其特徵在於，奇次諧波與基波相角差的計算公式為 θ =β k-β I, k=2i+l, i=l, 2, 3, 4, 5 其中β k為奇次諧波，β !為基波。
6.如權利要求5所述的一種非侵入式家用電器用電狀況在線監測的識別方法，其特徵在於，啟動時間的計算公式為T =T -T 1S as j^bs 其中，Tas是設備啟動後或者進入穩態/似穩態的第一個採樣點所對應的時間，Tbs是設備啟動前的最後一個米樣點對應的時間。
7.如權利要求6所述的一種非侵入式家用電器用電狀況在線監測的識別方法，其特徵在於，啟動脈衝含量的計算公式為
8.如權利要求7所述的一種非侵入式家用電器用電狀況在線監測的識別方法，其特徵在於，步驟3)中生成信號包絡線的方法為:取待辨識設備信號每周期的最大值F(i)和最小值Fl (i)，分別由F (i)和Fl(i)生成信號的正包絡線和負包絡線，其中i為周期數； 步驟3)中提取的信號特徵包括有待辨識設備信號的穩態/似穩態特徵和暫態特徵，穩態/似穩態特徵包括有波形特徵、總畸變率和奇次諧波與基波相角差，暫態特徵包括有啟動時間和啟動脈衝含量。
9.如權利要求8所述的一種非侵入式家用電器用電狀況在線監測的識別方法，其特徵在於，步驟4)中採用交叉賦權值法對待辨識設備進行辨識的方法為: 4-1)計算待辨識設備信號與資料庫中訓練樣本信號的波形相似度Si (Is，Itei)
10.如權利要求1所述一種非侵入式家用電器用電狀況在線監測的識別方法，其特徵在於，步驟5)中輸出待辨識設備的辨識結果包括有設備投入時間、切除時間、運行時間、有功功率、無功功率、功率因素、估算日耗電量、周耗電量和月耗電量，中的一項以上。
全文摘要
一種非侵入式家用電器用電狀況在線監測的識別方法，屬於家電用電狀況識別領域，它利用設置在家庭進戶處的智能電錶獲取瞬時電流或瞬時功率信號，對獲取的信號進行處理，得到該信號的穩態/似穩態和暫態特徵，再利用交叉賦權值法將該信號的特徵信息與特徵庫中的信息進行比對，從而辨識投入或者切除的設備。本發明的算法簡單，判斷準確，不會影響家電設備的正常運行。
文檔編號G01R31/00GK103217603SQ20131009469
公開日2013年7月24日 申請日期2013年3月22日 優先權日2013年3月22日
發明者曾禮強, 雍靜, 王曉靜, 楊本強, 楊嶽, 李北海 申請人:重慶大學