[發明專利]一種基于支持向量機的家電負荷識別方法及裝置

有效

• 申請號: 201810990146.3
• 申請日: 2018-08-28
• 公開（公告）號: CN109359665B
• 公開（公告）日: 2020-11-06
• 發明（設計）人: 王江波;羅依雯;史彤暉;井天軍
• 申請（專利權）人: 中國農業大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;吳歡燕

本發明實施例提供一種基于支持向量機的家電負荷識別方法及裝置，該方法包括：獲取已開啟家電設備的總負荷數據；將所述總負荷數據輸入訓練好的負荷識別模型，得到識別數據。本發明實施例提供的一種基于支持向量機的家電負荷識別方法及裝置，采用非侵入式負荷識別，無需監測每個電器的運行狀態和功率消耗，安裝工作無需進入電器內部，投入較小，不影響正常的生產工作，適宜全面推廣，將支持向量機算法應用到家電識別中，提高了家電負荷識別的準確率。

技術領域

本發明涉及非侵入式負荷檢測領域，尤其涉及一種基于支持向量機的家電負荷識別方法及裝置。

背景技術

對電力系統而言，電力負荷監測意義重大，它不但有利于改善負荷組成，引導用戶合理消費，降低用電成本，同時還有利于國家電力資源的優化配置。電力負荷分解數據能夠使電力用戶更為詳細的了解其不同時段各類用電設備的電能消耗，幫助其制定合理的節能計劃，調整用電設備的使用，降低電能消耗，減少電費開支，同時還助于電力公司更為真實的了解電力系統的負荷組成，規范負荷用電，合理安排各類負荷的使用時間，提高電網利用效率，減少電力系統投資，降低系統的運行網損，因此，建設高效的負荷監測系統是十分必要的，以盡量少的投資代價，提高我國電力監測水平，實現系統優化運行、故障監測準確、系統損耗降低等目的，對電力行業具有重要的現實意義和經濟價值。

近年來針對暫態波形識別家電的研究逐漸增多，隨著采樣率的提高人們對家電識別精度要求的也在不斷提高，大批量的負荷數據和復雜情況將影響負荷識別模型的準確度。

現有的居民電力負荷監測技術是為每個電器配備一個傳感器來獲取其用電信息，屬于侵入式負荷監測。侵入式將帶有數字通信功能的傳感器安裝在每個電器與電網的接口，從而監測每個電器的運行狀態和功率消耗。這種方法計量準確，但是是投入較大，安裝工作需要進入電器內部，影響正常的生產工作，不適宜全面推廣。

發明內容

為了克服上述技術缺陷，本發明實施例提供一種基于支持向量機的家電負荷識別方法及裝置。

第一方面，本發明實施例提供一種基于支持向量機的家電負荷識別方法，包括：獲取已開啟家電設備的總負荷數據；將所述總負荷數據輸入訓練好的負荷識別模型，得到識別數據。

第二方面，本發明實施例提供一種基于支持向量機的家電負荷識別裝置，包括：獲取模塊，用于獲取已開啟家電設備的總負荷數據；識別模塊，用于將所述總負荷數據輸入訓練好的負荷識別模型，得到識別數據。

第三方面，本發明實施例提供一種電子設備，包括存儲器和處理器，所述處理器和所述存儲器通過總線完成相互間的通信；所述存儲器存儲有可被所述處理器執行的程序指令，所述處理器調用所述程序指令能夠執行如第一方面所述的一種基于支持向量機的家電負荷識別方法。

第四方面，本發明實施例提供一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時實現如第一方面所述的一種基于支持向量機的家電負荷識別方法。

本發明實施例提供的一種基于支持向量機的家電負荷識別方法及裝置，采用非侵入式負荷識別，無需監測每個電器的運行狀態和功率消耗，安裝工作無需進入電器內部，投入較小，不影響正常的生產工作，適宜全面推廣，將支持向量機算法應用到家電識別中，提高了家電負荷識別的準確率。

附圖說明

圖1為本發明實施例一種基于支持向量機的家電負荷識別方法的流程示意圖；

圖2為本發明實施例利用PSO對SVM參數尋優的算法流程示意圖；

圖3為本發明實施例一種基于支持向量機的家電負荷識別方法的又一流程示意圖；

圖4為本發明實施例待識別家電開啟時段波形圖；

圖5為本發明實施例家電1訓練模型的SVM參數選擇與準確率分布3D視圖；