[發明專利]基于交叉熵的非侵入式電器識別方法

有效

• 申請號: 201910453513.0
• 申請日: 2019-05-28
• 公開（公告）號: CN110146758B
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 瞿杏元;何金輝;宋佶聰;余志斌
• 申請（專利權）人: 四川長虹電器股份有限公司
• 主分類號: G01R31/00
• 分類號: G01R31/00
• 代理公司: 成都虹橋專利事務所(普通合伙) 51124
• 代理人: 郝迎賓

本發明提出一種基于交叉熵的非侵入式電器識別方法，屬于非侵入式檢測系統下電器識別領域。本發明解決了傳統的侵入式電器識別因過多線路的接入會對電器的正常運轉造成干擾，以及目前的非侵入式電器識別方法不方便，訓練數據過多，導致前期需花費大量的人力成本的問題。其技術方案要點為：選取常用的幾類電器作為研究對象并對電器數量進行one?hot編碼；采集電流電壓數據，通過算法得到多組電器數量預測值，計算權重得到組合電器的電流數據向量，然后與實測的電流數據向量分別進行softmax回歸處理，最后通過交叉熵計算多組預測值和實測值的適應度函數值，獲取適應度函數最小值對應的電器組合即為我們識別的電器組合。本發明非侵入式電器識別方式簡單、有效。

技術領域

本發明涉及非侵入式檢測系統下電器識別技術，特別涉及基于交叉熵的非侵入式電器識別方法的技術。

背景技術

20世紀70年代，美國和一些歐洲國家為了提高家庭用電效率，實現節能減排，開始了對家庭能耗進行研究。近年來，隨著傳感技術、信息通信技術、控制技術的發展，特別是智能電網的興起，家庭能源管理系統的任務也在增加，而實現這一任務的前提就是對各種電器進行有效的監測。電力負荷監測對家庭和電力公司等都具有重大的意義，對于家庭而言：可以清楚了解每類電器的用電情況，并據此調整用電習慣以達到節能的目的；對電力公司而言：可以了解各地區的用電，并據此制定不同的套餐，實現電力的合理配置，達到資源的最大化利用。

目前電力負荷監測可以分為兩種：

1、傳統的侵入式檢測,通過給各類電器增加相應傳感器分路實現計量，進而實現的總電器的功耗監測，其投入較大，容易對電器的正常運轉造成干擾，過多的線路接入使得用戶接受程度也不是很好。

2、早期提出的非侵入式檢測功耗，基于電器類別單元電流，只能對類別進行分解，不能細化到具體電器。而且大多依賴于電器的暫態特征數據，對硬件要求高，成本也就相應的提高了，對不利于產品的推廣；而且其中的一些算法過于復雜不方便集成到硬件設備中，訓練數據過多前期需要花費大量的人力成本。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于交叉熵的非侵入式電器識別方法，解決傳統的侵入式電器識別因過多線路的接入會對電器的正常運轉造成干擾，以及目前的非侵入式電器識別方法不方便，訓練數據過多，導致前期需花費大量的人力成本的問題。

本發明解決其技術問題，采用的技術方案是：基于交叉熵的非侵入式電器識別方法，包括如下步驟：

步驟1、選取樣本電器，設置采集時間周期T，并采集每種電器在周期內的電流電壓數據以及電流有效值，對采集到的電流數據進行電壓相位對齊，然后截取M個周期的電流幅值列表，并計算電流幅值的最大值、最小值、差值和均值，以及電流有效值的最大值和最小值作為樣本數據庫；

步驟2、獲取實測數據，得到電壓相位對齊之后的所述M個周期內的電流幅值列表以及電流幅值的最大值、最小值、差值和均值；

步驟3、對電器數量進行one-hot編碼，并配置量子遺傳算法參數，運行該量子遺傳算法，通過解空間轉換獲得多組電器數量解列表；

步驟4、根據獲得多組電器數量解列表對應的每組電器列表，計算每類電器的數量權重，然后利用權重值作為電流占比計算預測電器組合的電流幅值列表；

步驟5、對獲取的實測數據的電流幅值列表和通過量子遺傳算法得到的多組預測電流幅值列表分別進行softmax回歸處理，然后采用交叉熵作為量子遺傳算法的適應度函數，計算其適應度函數值；

步驟6、將計算得到的多組適應度函數值組成列表L，并對列表L進行排序，并進行比分標記，適應度函數值越高的比分越低，反之越高，最小比分為1，最大比分為列表L的長度，得到比分最高的適應度函數值作為最優解，與該最優解對應的電器組合作為需識別的電器組合。