[發明專利]一種非侵入式家用電器用電狀況在線監測的識別方法

無效

• 申請號: 201310094695.X
• 申請日: 2013-03-22
• 公開（公告）號: CN103217603A
• 公開（公告）日: 2013-07-24
• 發明（設計）人: 曾禮強;雍靜;王曉靜;楊本強;楊岳;李北海
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G01R31/00
• 分類號: G01R31/00
• 代理公司: 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275
• 代理人: 趙榮之

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表獲益。

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件裝置進行數據采集，再由相關分析軟件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、且所需的監測硬件裝置數量大,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-intrusive?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.哈特教授于1982年首次帶入住宅用戶家用電器的用電狀況監測中。該方法只需在進戶干線上裝設監測設備，采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。其目的是采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，很多研究者們對于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：

1)Hart以1Hz采樣頻率測得負荷的有功無功的階躍變化，然后將變化量對應到被測系統中的設備。不足之處在于單靠功率變化量辨識設備類型對于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等開發了一種基于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提出一種基于恒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復平面，不同負荷對應一個復平面上的特征點。這種方法對于功率差異較大的負荷有較好辨識效果但對于特征點接近的負荷就無法有效辨識。

4）麻省理工學院的Steven?Leeb研究小組提出基于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，并開發出暫態檢測和負荷分類的算法。但是由于該方法是通過對暫態特征量的提取、轉化來實現負荷辨識，但由于切入點比較單一，考慮到實際環境下暫態特征的不確定性其準確度將受到影響。

5）香港大學提出一種基于多特征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征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征參數。并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征參數的研究提取。

綜上所述，目前關于NILM研究所采用的辨識算法理論原理均較為復雜，例如香港大學的研究采用了最優化和基于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；在信號采集方面，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，它通過研究智能電表獲取的信號穩態/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于獲取瞬時電流或瞬時功率信號的智能電表，具體識別步驟如下：

1）確定訓練樣本，對訓練樣本進行試驗，構建特征庫；

2）通過智能電表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，提取信號特征；

4）根據步驟3）中提取的信號特征和特征庫內的特征，采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。