一種基于相似度算法的用于家用智能電表的負荷識別系統及其負荷識別方法與流程

本發明屬于智能電表技術領域，具體涉及一種利用家用智能電表進行負荷識別的方法。

背景技術：

負荷識別作為家用智能電表的重要技術，能夠將功率總量細化到負荷內部各個主要家用電器，給用戶提供像電話清單一樣的用電清單，指導用戶合理家庭用電，降低用戶的用電成本，提高電能的利用率。當前，負荷識別方法有侵入式負荷識別方法和非侵入式負荷識別方法。侵入式負荷識別方法雖然能夠較為精確地計量出設備的功率消耗，但需要加裝電表或傳感器，影響用戶正常的生產和生活，而且成本較高，不適宜全面推廣。非侵入式負荷識別方法局限于只能識別出大功率的阻性家用電器，對于非阻性負荷、功率相同的負荷以及小功率負荷都不能識別出來。本發明涉及的負荷識別方法屬于非侵入式負荷識別方法，運用相似度算法快速識別負荷的方法，以家用電器的穩態功率、暫態功率作為識別的特征參數，選擇測量數據與數據庫模板的最大相似度來確定用電負荷的類別、相應的工作狀態和用電量。

技術實現要素：

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種方法簡便，準確可靠的基于相似度算法的用于家用智能電表的負荷識別方法。

本發明解決其技術問題是采取以下技術方案實現的：

一種基于相似度算法的用于家用智能電表的負荷系統，包括家用智能電表、穩態功率檢測模塊、暫態功率檢測模塊、比較器、中央處理器、通信模塊、數據庫和服務器，

其特征在于，

所述家用智能電表，記錄用電量；并將用電量參數發送至中央處理器；

所述穩態功率檢測模塊檢測用戶家電開啟后或關閉前的有功功率和無功功率穩態值，獲得穩態功率參數；

所述暫態功率檢測模塊檢測用戶家電啟動或關閉時上升沿或下降沿的功率最大瞬時變化值，獲得暫態功率參數；

所述比較器，將家電啟動前后穩態功率參數相減，獲得家電穩態功率參數；將家電暫態功率參數和家電啟動前穩態功率參數相減，獲得家電啟動暫態功率參數；將獲得的家電穩態功率參數、家電啟動暫態功率參數分別和數據庫中家電的穩態功率參數和家電的暫態功率參數進行對比，找出參數最接的近對應家電，獲得家電參數；

所述中央處理器，記錄所述家用智能電表發送的用電量參數、所述比較器發送的家電參數，進行數據加密后通過通信模塊發往服務器；

所述通信模塊，將中央處理器處理的數據發往服務器，將數據庫中的信息發送至所述比較器；

所述數據庫，存儲家電負荷特征參數，包括家電的穩態功率參數和家電的暫態功率參數，并通過通信模塊發往比較器；

所述服務器，對中央處理器發送的數據進行解密，并定期將用電參數和家電參數發送至用戶。

作為優化，還有時鐘模塊，所述時鐘模塊向所述家用智能電表、所述穩態功率檢測模塊、所述暫態功率檢測模塊和所述中央處理器進行時間校時。

一種基于相似度算法的用于家用智能電表的負荷識別系統的負荷識別方法，包括以下步驟，

(1)建立常用家用電器負荷特征參數數據庫，將常用家用電器與家電的穩態功率參數和家電的暫態功率參數一一對應；

(2)對家庭用電進行在線監測，獲取家電的穩態功率參數和暫態功率參數；

(3)當檢測到有電器開啟或關閉時，計算它與數據庫電器模板之間的相似度δ，根據最大相似度確定此時動作的負荷類型；

(4)判斷在某個時刻動作的負荷類型，按照時間順序和邏輯關系可以得到合理的事件匹配表，得到用電清單，以實現便于用戶調整和規劃電器的使用來達到節能的目的。

作為優化，步驟1所述獲取建立家用電器負荷特征參數數據庫方法是，單獨使用家用電器時，實測其正常工作狀態下的特征參數，儲存建立成數據庫。

作為優化，步驟3所述相似度δ計算具體步驟如下：

設已知家用電器數據庫有n種家用電器，每種電器具有m個特征量，則對于電器A_i,

A_i＝{f_i1,f_i2,…,f_im},

對于某家用電器未知負荷X

X＝{f_x1,f_x2,…,f_xm}

經過數據變換公式:

$\stackrel{\‾}{f_k}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{f}_{ik}$

$s_k=\sqrt{\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(f_{ik}-\stackrel{\‾}{f_k})}^2}$

$f_k^{,}=\frac{f_{ik}-\stackrel{\‾}{f_k}}{s_k}$

其中，i＝1,2,…,n,k＝1,2,…,m

經過標準差變換后的矩陣為：

家用電器模板A_i和未知負荷X之間的相似度δ(A_i,X)表示如下：

$\mathrm{\δ}(A_i,X)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{n}min\[f_{ik}^{,},f_{Tk}^{,}\]}{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{n}max\[f_{ik}^{,},f_{Tk}^{,}\]},$

δ的值越大，說明兩個負荷之間相似程度越大。因此，通過尋找最大相似度來確定未知負荷是哪種家用電器。

本發明涉及基于相似度算法的用于家用智能電表的負荷識別方法，其技術特點是取家用電器正常工作時的穩態和暫態功率特性作為特征參數，通過比較測量特征參數與家用電器負荷特征參數數據庫的相似度來確定用電負荷的類別、工作狀態，然后匹配開關事件得到各種家用電器相應的耗電量。相較于現有技術，本發明實現了不需要事先經過樣本數據訓練或學習過程，就能識別出家庭中典型的阻性和非阻性電器，給用戶提供像電話清單一樣的用電清單，便于用戶調整和規劃電器的使用來達到節能的目的。

附圖說明

圖1為本發明實施例結構示意圖；

圖2為本發明實施例流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例進一步詳細說明本發明內容。

實施例1

一種基于相似度算法的用于家用智能電表的負荷識別系統，包括家用智能電表、穩態功率檢測模塊、暫態功率檢測模塊、比較器、中央處理器、通信模塊、數據庫、服務器和時鐘模塊，

所述家用智能電表，記錄用電量；并將用電量參數發送至中央處理器；

所述穩態功率檢測模塊檢測用戶家電開啟后或關閉前的有功功率和無功功率穩態值，獲得穩態功率參數；

所述暫態功率檢測模塊檢測用戶家電啟動或關閉時上升沿或下降沿的功率最大瞬時變化值，獲得暫態功率參數；

所述比較器，將家電啟動前后穩態功率參數相減，獲得家電穩態功率參數；將家電暫態功率參數和家電啟動前穩態功率參數相減，獲得家電啟動暫態功率參數；將獲得的家電穩態功率參數、家電啟動暫態功率參數分別和數據庫中家電的穩態功率參數和家電的暫態功率參數進行對比，找出參數最接的近對應家電，獲得家電參數；

所述中央處理器，記錄所述家用智能電表發送的用電量參數、所述比較器發送的家電參數，進行數據加密后通過通信模塊發往服務器；

所述通信模塊，將中央處理器處理的數據發往服務器，將數據庫中的信息發送至所述比較器；

所述數據庫，存儲家電負荷特征參數，包括家電的穩態功率參數和家電的暫態功率參數，并通過通信模塊發往比較器；

所述服務器，對中央處理器發送的數據進行解密，并定期將用電參數和家電參數發送至用戶；

所述時鐘模塊向所述家用智能電表、所述穩態功率檢測模塊、所述暫態功率檢測模塊和所述中央處理器進行時間校時。

實施例2

實施例1所述基于相似度算法的用于家用智能電表的負荷識別系統的負荷識別方法，包括以下步驟：

(1)建立常用家用電器負荷特征參數數據庫，將常用家用電器與家電的穩態功率參數和家電的暫態功率參數一一對應；步驟1所述獲取建立家用電器負荷特征參數數據庫方法是，單獨使用家用電器時，實測其正常工作狀態下的特征參數，儲存建立成數據庫；

(2)對家庭用電進行在線監測，獲取家電的穩態功率參數和暫態功率參數；(3)當檢測到有電器開啟或關閉時，計算它與數據庫電器模板之間的相似度δ，根據最大相似度確定此時動作的負荷類型；

所述相似度δ計算具體步驟如下：

設已知家用電器數據庫有n種家用電器，每種電器具有m個特征量，則對于電器A_i,

A_i＝{f_i1,f_i2,…,f_im},

對于某家用電器未知負荷X

X＝{f_x1,f_x2,…,f_xm}

經過數據變換公式:

$\stackrel{\‾}{f_k}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{f}_{ik}$

$s_k=\sqrt{\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(f_{ik}-\stackrel{\‾}{f_k})}^2}$

$f_k^{,}=\frac{f_{ik}-\stackrel{\‾}{f_k}}{s_k}$

其中，i＝1,2,…,n,k＝1,2,…,m

經過標準差變換后的矩陣為：

家用電器模板A_i和未知負荷X之間的相似度δ(A_i,X)表示如下：

$\mathrm{\δ}(A_i,X)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{n}min\[f_{ik}^{,},f_{Tk}^{,}\]}{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^{n}max\[f_{ik}^{,},f_{Tk}^{,}\]},$

δ的值越大，說明兩個負荷之間相似程度越大。因此，通過尋找最大相似度來確定未知負荷是哪種家用電器；

(4)判斷在某個時刻動作的負荷類型，按照時間順序和邏輯關系可以得到合理的事件匹配表，得到用電清單，以實現便于用戶調整和規劃電器的使用來達到節能的目的。

本發明針對普通家庭電力用戶，采用穩態與暫態功率特性相結合，通過比較未知負荷與家用電器模板的相似度來判斷負荷所屬類別，工作狀態和用電量。此法不僅適用于阻性家用電器識別，還適用于非阻性家用電器電器識別，能夠給電力用戶提供像電話清單一樣的用電清單，適用于家用智能電表。

本發明技術特點是取家用電器正常工作時的穩態和暫態功率特性作為特征參數，通過比較測量特征參數與家用電器負荷特征參數數據庫的相似度來確定用電負荷的類別、工作狀態，然后匹配開關事件得到各種家用電器相應的耗電量。相較于現有技術，本發明實現了不需要事先經過樣本數據訓練或學習過程，就能識別出家庭中典型的阻性和非阻性電器，給用戶提供像電話清單一樣的用電清單，便于用戶調整和規劃電器的使用來達到節能的目的。