[發明專利]一種非侵入式用電負荷的分解方法

在審

• 申請號: 201811388961.9
• 申請日: 2018-11-21
• 公開（公告）號: CN109596912A
• 公開（公告）日: 2019-04-09
• 發明（設計）人: 夏元興;施國良;謝澤宇;楊漢鈺
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G01R31/00
• 分類號: G01R31/00;G06K9/62
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 成立珍

本發明公開了一種非侵入式用電負荷的分解方法，這種方法成功將非侵入式電表中的數據分解出來，方便用戶了解自家用電器的耗電情況，有助于電網公司管理、調節各家庭用電的情況。其技術方案主要包括：使用支持向量機和最近鄰算法判別出單一未知設備的類別，使用線性疊加的窮舉算法判別出已知設備組中每個設備的用電狀態，建立用電特征庫結合窮舉算法可以判別出未知設備組的設備工作狀態。

技術領域

本發明專利涉及一種新型的非侵入式家庭用電的負荷分解方法，該方法可以對非侵入式電表記錄的家庭用電情況進行分析，尤其針對未知用電設備的判別、已知用電設備組未知操作狀態的判別提出一種新的判別方法。

背景技術

區別于常規的連接在入戶線上的電能表只能獲得總能耗數據，電力分項計量可以對連接到入戶線后的建筑物內各個用電設備所消耗的電能進行獨立計量。電力分項計量對于電力公司準確預測電力負荷、科學制定電網調度方案、提高電力系統穩定性和可靠性有著重要意義；對用戶而言可以幫助用戶了解用電設備的使用情況、提高用戶的節能意識、促進科學合理用電。基于非侵入式負荷計量技術的用電分析計量具有簡單、經濟、可靠和易于迅速推廣應用等優勢，更加適用于居民用戶。就像人類的聲紋、指紋等生物特征具有唯一性可以用來實現個體識別一樣，不同種類和型號的用電設備在運行過程中產生的電壓、電流以及諧波等時序數據中也有相對穩定的較為顯著的特征，稱之為用電設備的負荷印記。而根據用電設備運行的過程，又可將數據分為暫態數據和穩態數據兩大類，其中暫態數據主要指設備啟動、設備停止、設備模式切換時的狀態數據，穩態數據主要指設備穩定運行時的狀態數據。利用暫態穩態特征和相應的負荷印記，可以判別非侵入式電表中每個用電器的負荷狀態。

發明內容

本發明所解決的是從一個家庭用非侵入式電表中分解出每個用電器的用電曲線的變化，在未知設備、未知設備狀態和未知設備與未知設備狀態三種情況下，分別分析出每種情況下的設備類型與實時狀態。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

一種非侵入式用電負荷的分解方法，包括以下步驟：

第一步，在已知各設備的用電數據的基礎上，對各個設備的用電特征進行分析，從而將各種用電設備按照用電量的變化情況分類為連續變化用電設備、多狀態變化用電設備和不規則變化用電設備，并借由已知數據分析出每個用電設備的瞬時用電功率；

第二步，在已知所有設備的用電量的特征的基礎上，對未知設備的用電數據進行分析，通過該未知設備的用電數據特征從而使用支持向量機判別出該未知設備從屬于哪一種已知設備的類型，進一步分析出該未知設備是什么設備；

將家庭用電器按照其用電曲線的特征分類為啟停二狀態設備、有限多狀態設備、連續變狀態設備。將家庭中可能出現的典型電器進行分類，針對所述的判別一個新的未知設備的問題，將該未知設備的用電負荷曲線與已經分類的典型用電器用電曲線進行比對，利用支持向量機和最近鄰算法進行耦合分類，可以得出該未知設備最可能的設備類型，再利用設備的電壓電流軌跡圖對判別結果進行驗證，從而可以較精準地得到未知設備的判別結果。

第三步，在判斷出未知單一設備的基礎上，對于已知設備組而未知設備組設備的操作流程的組合數據進行分析，根據流過非侵入式電表的組合數據，可以使用線性疊加的窮舉方式分解出每一個設備的實時用電量，從而通過實時用電量的變化情況分析出該組合數據的每個設備的操作過程；

因為一個設備組中電流和功率為線性疊加的關系，所以將設備組中每個設備的狀態數據利用窮舉的方法疊加起來即可判別該設備組各設備處于某狀態。

第四步，在已知每個設備用電特征的情況下，提取未知設備組的用電負荷特征，從而形成未知設備組的用電特征庫。使用該庫中的暫態信息和穩態信息對該未知設備組的設備進行判別，將設備先判別出來再進行C步驟的操作分析。