CN101368985B - 认知式电功率表 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及认知式电功率表。一种电功率表(10)，其包含嵌入式分解模块(40)，该模块用于将功率表信号(12)分解为多个组成负载(14)以分离并且识别与耦合到所述功率表(10)的多个耗能装置中的每一个耗能装置相关联的能量消耗。

Description

认知式电功率表
技术领域
本发明总的来说涉及功率消耗计量领域，更具体地涉及具有嵌入式智能的认知式电功率表，以将所测量的电流和电压信号分解为特定组成的的能源消耗。
背景技术
随着电能/电力成本的持续上升，消费者更加在意于其消耗并且更多地考虑可以承受的电能计划。人们购买燃料行驶里程较高的汽车，例如包括更小的并且是混合电力汽车。
为了使人们在其住宅中使用更少的能源/电力，需要详细列出的帐单清楚地显示其耗能及其每个设备的能源花费。使用详细列出的数据，消费者可以采取措施来节约，或者通过安装更高能效的设备(空气调节装置、洗衣机/干衣机、热浴盆、烤箱、照明装置等)，或者在能源/电力定价随着一天的时间变化的区域改变其耗能模式，或者简单地在不使用时关闭负载。问题是，人们不希望承受在其每个设备和用电负载上安装功率传感器所需的相当数量的费用。
一种将引入功率表测量的功率信号分解为其组成的个体负载的技术称为单点使用端能源分解(SPEEDTM)，可以从纽约的Enetics公司获得。SPEEDTM产品包含记录房屋负载数据，然后通过电话、walk-up、或者替代的通信方式传递到主控站，主控站将记录器数据处理为个体负载间隔数据，担当服务器和数据库管理者用于预处理和后处理的能量消耗数据、温度数据、来自分析站的查询、以及来自其他信息系统的查询。这种已知的技术运行在操作系统上。
虽然已知的分解技术成功地改善了关于消费者能量消耗的服务质量，仍然存在对更加全面的电功率表的需要，其不需要主控站和/或附加的大众资源，将电功率表信号分解为其组成的个体负载。
考虑到前述原因，提供这样一种电功率表既是有益的也是有利的，其利用嵌入式智能将已经在引入电表处所测量的功率信号分解为其组成的个体负载并且向用户提供耗能汇总，而没有住宅内的现场安装成本。
发明内容
本发明的实施例涉及于一种认知式电功率表和方法，用于将在电功率表的输入处测量的输入功率信号分解为其组成的个体负载，而不发生住宅内的现场安装成本，允许向用户提供详细的耗能汇总。一个实施例涉及一种电功率表，其包括：
至少一个传感器，用于测量与多个耗能装置相关联的至少一个所需要的能量消耗变量，并且产生至少一个输出信号；以及
分解模块，用于将所述至少一个输出信号分解为组成的个体负载，并且据此识别对应于所述多个耗能装置中每一个耗能装置的能量消耗。
本发明的另一个实施例涉及一种分解家用功率表信号的方法，该方法包括：
测量家用电表输电线信号；
在所述家用功率表内将所述输电线信号分解为组成的个体负载；和
在所述家用功率表内识别对应于多个负载中每一个体负载的能量消耗，所述多个负载一起工作从而产生所述家用电表输电线信号。
本发明的再一个实施例涉及一种电功率表，其包括嵌入式分解模块，该模块用于将功率信号分解为组成负载以分离并且识别与多个耗能装置中每一个体耗能装置相关联的能量消耗。
附图说明
当阅读下面的详细描述并且参考附图时，可以更好地理解本发明的这些以及其他特征、方面和优点，在所有附图中相似的符号代表相似的部分，其中：
图1是依照一个实施例的示意图，图示了认知式电功率表的使用，其具有的嵌入式智能将一个测量负载信号分解为其多个组成；
图2图示了当前典型的电费单；
图3图示了依照一个实施例的未来详细列出的电费单；
图4是依照一个实施例的流程图，图示了一种嵌入式系统和方法，用于将测量负载信号分解为其多个组成；
图5是依照一个实施例的流程图，图示了认知式操作循环；以及
图6是依照一个实施例的流程图，图示了一种分解算法，适合于提供用于图1所示认知式电功率表的嵌入式智能。
如讨论中提到的，虽然上面确定的图形阐述了替代性的实施例，但也可以预想到本发明的其他实施例。在所有情况下，本公开以表示而非限定的方式说明了本发明的实施例。本领域技术人员可以设计许多其他的修改和实施例，这些均落入本发明原理的实质和范围。
具体实施方式
图1是依照一个实施例的示意图，图示了认知式电功率表10的使用，其具有将一个测量负载信号12分解成其多个组成14的嵌入式智能40。认知式电功率表10使用基于模块化的嵌入式智能，将在输入电表10处已经测量的功率信号分解成其组成的多个个体负载，并且向用户提供消耗汇总，而没有住宅内的现场安装成本。在一个实施例中，认知式电功率表的功能内置到家用电功率表10中。
认知式电功率表10允许公共电力提供者向用户提供详细的电费单，显示全部个体负载的使用率，而不需要在每个电路负载分支上安装侵入式的并且昂贵的传感器。这每个月为用户提供了第一层次的并且是持续不断的能量核算。这将帮助用户了解他们的电费花在了何处，并且可以驱使节约、维护、或升级决定的产生。
如下面依照一个实施例将进一步详细描述的，认知式电功率表10收集大量数据、将这些大量数据转换为少量的数据信息，并且将这些信息传递到更大的信息系统，以提供应用的并且对大量用户来说可升级的系统。在一个实施例中，电表10构成智能帐单系统的一部分并且集成在电能计量表中。
认知式电功率表10可以包括来自多个不同传感器的数据融合，例如时间、日期、温度、安全系统、TV、计算机网络等，以提供增强的负载定义而不需要为了产生希望的结果而进行参数的现场训练。在一个实施例中，电功率表10为通过输电线载波、无线连接、或其他合适的通信方式直接与智能设备进行通信。
图2图示了当前典型的用户电费单20；而图3图示了依照一个实施例使用具有嵌入式智能40的认知式电功率表10时的详细列记电费单30。典型的帐单20仅显示了月份开始和结束时计量表读数之间的差异，以计算总能量消耗，然后提供与上一年相同时期帐单的比较。详细列记帐单30提供了对大众家庭中常见的每一种用电负载的估计、本地同等用户相同周期的比较、全国平均以及能源部的目标。这个帐单30可以用作第一层次的能源核算，其将使得用户能够对于投资新的更加高效的技术作出更好的决定。
这个详细列记的电费单30还可以包括，例如用户如何省钱的建议，一个例子是如果用户拥有连续工作的游泳池泵则在用户的帐单上建议安装定时器。此外，应当对定时器进行编程使得水池泵在非高峰时段运行，从而用户将受益于较低的电能成本。用户将使用较少的电能并且在前述情景中以最低的可能价格购买这些电能。公共部门也将通过在需求高峰时段屏蔽非必需的负载的方式受益。
认知式电功率表10可以被逻辑分解为四个部分，如图4中所示显示了依照一个实施例的系统和方法，用于将已经测量的负载信号分解为其多个组成。该系统包括：1)输入数据读取41、42、43；2)认知式分解算法44；3)所估计的个体负载数据/信息46；以及4)通信接口48。
输入/读取：在一个实施例中，输入数据由来自A相、B相和中性线的所测量的电压以及电流构成，如方框41中所示。A和B相电压可以根据A到中性线、B到中性线以及A到B进行测量。一旦完成电压和电流测量，可以计算谐波、功率因数、导数以及其他合成仪器并且将其用作认知式分解算法的输入。
如方框42中所示，在一个实施例中除了电压和电流测量以外，也可以使用室内和室外温度。这个温度测量可以直接从本地传感器获取，或者可以以数字方式传送到计量表，例如通过无线电、电线、或者IP网络。温度数据可以来自家用HVAC系统、有线TV、网络站点或其他来源。该温度可以由认知式分解算法使用以便进行更加精确的估计，例如加热和制冷负载、或水池泵负载。
如方框43中所示，也可以将时间和日期用作认知式分解算法的输入。这一信息也可以来自多种来源，包括无线电、电线、IP网络、或其他方式。日期和时间数据可以用于帮助减少误差以及简化认知式分解算法。
认知式算法也可以从指示TV活动的有线TV系统、以及指示计算机活动的计算机网络接收输入数据，如方框43中所示。
如方框43中所示，声学传感器以及与家用安全系统的连接数据也可以用作认知式算法的输入。
分解算法/认知：认知式电子系统可以用于聚集在大规模企业级、系统级和装置级分布的智能。智能电功率表是装置级智能系统的一个例子，其能够支持系统级接口(例如微型电网)以及大规模企业级接口(配电网络)。
继续参考图4，在一个实施例中输入读取部分41、42、43和分解模块部分44、个体负载数据部分46、和通信接口部分48一起构成电功率表10的电能计量部分。在一个实施例中，个体负载数据在方框46中处理，将洗涤、空气调节和洗碟活动与基于分解算法44所产生的数据进行定价使用的时间相联系。电能计量部分还可以用于基于分解算法400所产生的数据识别出所用电能超出全国平均电能使用率的设备，以及/或者用于基于分解模块算法44所产生的数据利用电功率表识别出住宅内的布线缺陷。
图5是依照一个实施例的流程图，图示了认知式操作循环50。图5中所示认知式循环50的特定部分51、53、55、57、59在一个实施例中基于以下原则：
观察部分51：认知式电功率表10感测输电线中的电压和电流，目标是确定输电线的瞬时状态。这包括功率负载标记探测和初步分类。结果是一组特征、数据和元数据，其描述输电线的当前状态。
标定部分(orient element)53：然后使用由电表10积累的先前的知识，在更高等级上进一步分析电网状态观察结果。这称作电网场景分析，包括例如家用设备的功率消耗系统的个体和组合负载标记的实际识别。感兴趣的数据可以根据瞬时的数值在多个时间等级上分析，以识别负载的开和关，在小时、日、月、以及年的等级上观察较长时间等级的循环和趋势。例如，洗衣循环可能需要多个小时以观察洗衣行为在一周内的变化模式。
计划部分55：在一个实施例中，动态地构造和不断更新电网的贝叶斯模型，以获得关于电网行为的预测为目标。例如，如果启动了洗衣机，在给定了根据先前观察获取的这一机器类型的知识和/或其操作的知识的情况下，可以为这个装置的操作持续时间构造非常精确的输电线负载动态的预测模型。
判定部分57：在这个阶段使用贝叶斯推理和概率性推断，作出关于家用输电线状态的判断。简单的判断可以涉及将与特定的能耗装置相关联的元数据标记为异常的或过度的负载。更复杂的判断可以涉及建议房主出于节省成本的理由调整功率设定或操作时间。此外，在用户赞成的条件下，可以启动某些判断支持控制功能(最好是AC单元、热水器等的控制策略，其基于用户行为模式)。
执行部分59：认知循环50的最后阶段涉及认知式电功率表10的最终操作，其范围包括例如产生包含功率使用率统计的报告、将报告的特定部分标记为异常或过度负载、产生功率使用率改进的建议、甚至是家用设备的主动控制。
认知循环50的特征是电功率表10存储知识以及学习、持续适应家用环境变化的能力，以及改进功率监控和控制的能力。依照一个实施例，表示和联合处理的不变性是认知式电功率表10中的学习的关键机制。电功率表10中的知识积累在多维相关阵列W中，其基于所支持的认知循环的特定部分进行分割。循环50的每个阶段51、53、55、57、59具有相关阵列W为其分配的特有部分。所述知识由一组权重wi表示，每个权重wi支持循环50的第i个阶段。这些权重利用强化学习机制连续更新，所述强化学习机制具有代表家用总功率消耗的成本函数Q。认知式电功率表10作为一个整体的最终目标是提出功率消耗策略；因而通过强化相关阵列W的权重而随着时间积累知识，从而使家用的总功率消耗最小化。认知循环50的每个阶段既可以聚集也可以从相关阵列抽取知识。聚集可以出现在阵列W分配给相对应认知循环阶段51、53、55、57、59的部分中。然而，知识的抽取可以由认知循环50的任意阶段根据整个相关阵列W完成。
例如可以将基于贝叶斯推理的分类器60用于分解算法。依照一个实施例，算法的基本流程显示于图6的流程图中，其图示了依照一个实施例的适合于提供嵌入式智能的分解算法60，用于图1所示的认知式电功率表10。
瞬时探测器62感测电压和电流，探测并且记录包括电压和电流幅度的瞬时模式、之前和之后的差分、谐波、相位以及指定建立瞬时模型的其他参数。瞬时索引查找方框64从预先编程的瞬时模式TI0、TI1、...TIM查找表中获得瞬时索引TIm。
例如，假设A0、A1、...、AN表示一组通常的家用设备。通过进行离线的实验室实验，对于所有m和n可以获得条件概率Pr(TIm/An)、即打开和关闭设备An产生瞬时模式TIm的可能性，并且将条件概率预先编程在智能计量表10中。
一旦观察到瞬时模式TI，贝叶斯分类器66选择具有最大联合概率Pr(TI，An)的设备，其本质上是使后验概率Pr(An|TI)最大化，后验概率描述了产生所观察到的瞬时模式TI的设备为An的可能性。
为了对于分类器计算联合概率Pr(TI，An)＝Pr(An)Pr(TI/An)68，仅需要获得Pr(An)，因为Pr(TI/An)可以根据离线实验获得。依照一个实施例，可以依靠时间序列分析69来获得Pr(An)的近似。基本的思想是，通过查看关于每个个体设备打开和关闭事件的时间点历史序列以及周围的传感器信息，以便为每个设备获得下一个事件时间的概率分配。假设事件(瞬时模式)出现，(根据前述概率分配)可以为每个设备获得这一事件出现时间的概率密度PD(An)。计算Pr(An)作为概率密度权重PD(An)/(PD(A0)+PD(A1)+...+PD(AN))。
这个算法60实质上是两层的推理细化，其中第一层在瞬时模式出现时依靠时间序列分析66推断先验概率，而第二层对于经由瞬时探测器62和瞬时索引64的瞬时模式使用详细信息对推断进行改进。
嵌入式系统：在一个实施例中，嵌入式模块40(图1和3中所示)包括以下子系统：1)传感器，包括基本电压感测和基于电压并联(voltage-shunt)或霍尔效应的电流感测；附加的周围环境传感器，包括电容性、电阻性、和基于导热性的温度和湿度传感器，以及用于声学感测的麦克风。这些传感器普遍是可商业获得的，电压接口是易于获得的或者可以使用最小的外围电路获得；2)传感器调节，包括传感信号的过滤和其他所需的预处理。如果模数转换器(ADC)的采样能够保证适当的奈奎斯特频率，则这可以使用模拟电路实现或者可以通过数字处理实现；3)信号采样和处理，其可以包括通用ADC、专用集成电路(ASIC)、和数字信号处理器(DSP)。这个子系统计算分解算法所需的必要输入/读取信息；4)通用处理器，负责系统管理、时间保持、记录/存储和接口。分解算法可以在DSP或者通用处理器上实现。子系统3)和4)可以组合并实现为单个DSP或者构建在ADC内的处理器；以及5)通信收发器，用于接收用户命令/询问以及发送分解结果和其他有用信息。有线的和无线的通信技术是广泛可获得的，包括但不限于RS232/USB/Firewire、以太网、Zigbee、Wifi、蓝牙、RFID、无线USB、蜂窝式/WMAN等。
在替代实施例中，可以使用单个FPGA实现全部数字获取功能和认知式消耗分析算法。FPGA中的软处理器可以用于处理常规的通信和数据获取任务，而Scouting硬件方法可以用于非确定性消耗算法。Scouting是一种高速技术，用于使用易于合成在FPGA硬件中的多个硬件拷贝来解决NP完全问题。这一技术可以提供实现电功率表10中所需的搜索算法的低成本方法，而不采取在更加昂贵的DSP硬件上执行的贝叶斯计算。
此外，处理速度可以通过控制合成在FPGA中的Scout的数量来调整。因而可以提供成本和性能之间的良好折衷。功率分配问题是渐缩问题(knapsack problem)的变形，而公知的NP完全问题已经被示出易受到基于Scouting的解决技术。
个体负载数据：在一个实施例中，个体负载数据(图4中的46)格式化为柱状图容器，具有名称例如空气调节装置、加热装置、洗衣机、干衣机、水池泵、热浴盆、照明设备、消费电子(时钟、无线电、视频游戏机等)、电视机、烤箱、电炉、电冰箱、计算机、打印机、减湿器、咖啡壶、电吹风和卷发器等。依照一个实施例，每个柱状图容器将包括对应于所测量时间周期、峰值负载、平均负载的消耗，以及正确性的概率度量。
输出/信息通信：在一个实施例中，来自认知式电功率表(CEPM)10的信息输出将由公共部门读取然后结合在用户帐单中。CEPM 10包含比当代电费单中通常所包含的更多信息，其通常由自动读取器或人工抄表员读取。在一个实施例中，CEPM 10的输出将具有标准格式，将包含比当代的8-10位数字更多的信息。在一个实施例中，编码策略将能够使用8-10个ASCII字符而非数字，以便于人工读取。所述ASCII字符可以表示为十六进制或者其他代码，以便将更多信息压缩在同样的8-10个字符中。字符的数量在未来将变得不重要，因为电表的人工读取将由计量表和公共部门之间的双向网络通信所替代。
计量表消息中的信息可以包括例如，空气调节装置、加热器、咖啡壶、电冰箱、热浴盆、游泳池、照明装置、时钟、计算机、烤箱、炉灶、电吹风、卷发钳、电视机、视频游戏机、电热水器、锻练装备等的月消耗。这一信息可以在办公室等级累积以在类似的邻居间比较，以查找异常。例如，如果存在邻近的十个房屋，其中九个房屋具有每月$30的AC花费，而一个房屋具有每月$200的花费，则具有$200花费的用户应当检查其AC单元。
此外，如果用户看到其使用了两倍于全国平均的能源消耗，他们应当自己设定目标节约能源以成为更良好的地球居民。
用户帐单也可以包含来自上个月以及上一年相同时期的数据。这将有助于识别能量消耗的趋势以及设备的老化。例如，电冰箱或者其他设备如果没有恰当维修将使用显著更多的电力。
此外，除了标准的公共接口，用户可以希望有本地有线或无线的接口，通过网络浏览器类型的应用程序对其认知式电功率表进行访问。
总结说明，认知式电功率表具有嵌入式智能以将一个已测量的负载信号分解为其多个组成。所述认知式电功率表使用基于模块的嵌入式智能将已经输入电功率表测量的功率信号分解为其组成的个体负载并且向用户提供消耗汇总，而没有住宅内的现场安装成本。依照一个实施例，所述认知式电功率表的功能实现在家用电功率表中。
虽然这里仅说明和描述了本发明的特定实施例，本领域技术人员将想到很多修改和变化。因而应当理解，所附的权利要求意图覆盖落入本发明精神实质内所有这些修改和变化。

Claims (77)

1.一种电功率表，其包括：
至少一个传感器，其被配置为测量与多个耗能装置相关联的至少一个所需要的能量消耗变量，并从其产生至少一个输出信号；以及
分解模块，其被配置为将所述至少一个输出信号分解为组成的个体负载，并且据此识别对应于所述多个耗能装置中每一个耗能装置的能量消耗，
其中所述分解模块包括认知式分解算法，该算法被配置为存储知识并且学习、连续适应家用输电线特性的变化，以改进家用输电线监控和耗能装置控制能力，以及进一步地
其中所述分解算法采用不变的表示和联合处理来实现其学习。
2.根据权利要求1所述的电功率表，其中所述至少一个传感器选自电流传感器、电压传感器、温度传感器以及声学传感器。
3.根据权利要求1所述的电功率表，还包括通信接口，其被配置用于接收用户命令和询问，并用于发送分解结果。
4.根据权利要求3所述的电功率表，其中所述通信接口选自有线和无线通信技术。
5.根据权利要求3所述的电功率表，其中所述通信接口选自RSb232、USB、Firewire、以太网、Zigbee、Wifi、蓝牙、RFID、无线USB、蜂窝式、以及WMAN通信技术。
6.根据权利要求1所述的电功率表，其中所述分解模块进一步被配置为执行认知式循环以：a)确定家用输电线的瞬时状态，b)基于所述瞬时状态执行电网场景分析以识别耦合到所述家用输电线的耗能装置的个体和组合负载标记，c)预测耦合到所述家用输电线的个体和组合耗能装置的未来电网行为，d)基于所述未来电网行为产生关于所述家用输电线状态的判断，以及e)基于所述判断执行所需要的能量保存行动。
7.根据权利要求1所述的电功率表，其中所述分解算法使用基于贝叶斯推理的分类器，该分类器被配置为识别家用输电线上的耗能装置。
8.根据权利要求1所述的电功率表，还包括通信接口，其被配置为通过输电线载波或无线连接直接与智能设备进行通信。
9.根据权利要求1所述的电功率表，其中所述分解模块被集成在所述电功率表的电能计量部分内，以形成所述电功率表内的智能记账系统的一部分。
10.根据权利要求9所述的电功率表，其中所述电能计量部分被配置为将洗衣、空气调节和洗碟活动与基于由所述分解模块产生的数据进行定价使用的时间相关联。
11.根据权利要求9所述的电功率表，其中所述电能计量部分被配置为基于由所述分解模块产生的数据来识别这样一种电器，该电器使用的能量多于所述电器的全国平均能量消耗。
12.根据权利要求9所述的电功率表，其中所述电能计量部分被配置为基于由所述分解模块产生的数据来识别使用所述电功率表的住宅内的布线缺陷。
13.一种电功率表，其包括：
至少一个传感器，其被配置为测量与多个耗能装置相关联的至少一个所需要的能量消耗变量，并从其产生至少一个输出信号；以及
分解模块，其被配置为将所述至少一个输出信号分解为组成的个体负载，并且据此识别对应于所述多个耗能装置中每一个耗能装置的能量消耗，
其中所述分解模块包括认知式分解算法，该算法被配置为存储知识并且学习、连续适应家用输电线特性的变化，以改进家用输电线监控和耗能装置控制能力，以及进一步地
其中所述分解算法聚集在多维相关阵列中，所述阵列基于其支持的认知式循环的特定部分被分段。
14.根据权利要求13所述的电功率表，其中所述至少一个传感器选自电流传感器、电压传感器、温度传感器以及声学传感器。
15.根据权利要求13所述的电功率表，还包括通信接口，其被配置用于接收用户命令和询问，并用于发送分解结果。
16.根据权利要求15所述的电功率表，其中所述通信接口选自有线和无线通信技术。
17.根据权利要求15所述的电功率表，其中所述通信接口选自RSb232、USB、Firewire、以太网、Zigbee、Wifi、蓝牙、RFID、无线USB、蜂窝式、以及WMAN通信技术。
18.根据权利要求13所述的电功率表，其中所述分解模块进一步被配置为执行认知式循环以：a)确定家用输电线的瞬时状态，b)基于所述瞬时状态执行电网场景分析以识别耦合到所述家用输电线的耗能装置的个体和组合负载标记，c)预测耦合到所述家用输电线的个体和组合耗能的未来电网行为，d)基于所述未来电网行为产生关于所述家用输电线状态的判断，以及e)基于所述判断执行所需要的能量保存行动。
19.根据权利要求13所述的电功率表，其中所述分解算法使用基于贝叶斯推理的分类器，该分类器被配置为识别家用输电线上的耗能装置。
20.一种电功率表，其包括：
至少一个传感器，其被配置为测量与多个耗能装置相关联的至少一个所需要的能量消耗变量，并从其产生至少一个输出信号；以及
分解模块，其被配置为将所述至少一个输出信号分解为组成的个体负载，并且据此识别对应于所述多个耗能装置中每一个耗能装置的能量消耗，其中所述分解模块包括认知式分解算法，该算法被配置为在不需要现场训练的情况下识别家用输电线上的耗能装置。
21.根据权利要求20所述的电功率表，其中所述至少一个传感器选自电流传感器、电压传感器、温度传感器以及声学传感器。
22.根据权利要求20所述的电功率表，还包括通信接口，其被配置用于接收用户命令和询问，并用于发送分解结果。
23.根据权利要求22所述的电功率表，其中所述通信接口选自有线和无线通信技术。
24.根据权利要求22所述的电功率表，其中所述通信接口选自RS232、USB、Firewire、以太网、Zigbee、Wifi、蓝牙、RFID、无线USB、蜂窝式、以及WMAN通信技术。
25.根据权利要求20所述的电功率表，其中所述分解模块进一步被配置为执行认知式循环以：a)确定家用输电线的瞬时状态，b)基于所述瞬时状态执行电网场景分析以识别耦合到所述家用输电线的耗能装置的个体和组合负载标记，c)预测耦合到所述家用输电线的个体和组合耗能装置的未来电网行为，d)基于所述未来电网行为产生关于所述家用输电线状态的判断，以及e)基于所述判断执行所需要的能量保存行动。
26.根据权利要求20所述的电功率表，其中所述分解算法使用基于贝叶斯推理的分类器，该分类器被配置为识别家用输电线上的耗能装置。
27.一种分解家用功率表信号的方法，该方法包括：
测量家用功率表输电线信号；
在所述家用功率表内将所述输电线信号分解为组成的个体负载；和
在所述家用功率表内识别对应于多个负载中每一个体负载的能量消耗，所述多个负载一起工作从而产生所述家用功率表输电线信号；
基于所述测量、分解和识别，存储知识并且学习，以及连续适应家用输电线特性的变化，以改进家用输电线监控和耗能装置控制能力，其中所述学习基于不变的表示和联合处理技术。
28.根据权利要求27所述的方法，其中将所述输电线信号分解为组成的个体负载包括：
确定家用输电线的瞬时状态，以及基于所述瞬时状态执行电网场景分析以识别耦合到所述家用输电线的耗能装置的个体和组合负载标记。
29.根据权利要求27所述的方法，其中识别对应于多个负载中每一个体负载的能量消耗包括：
预测耦合到所述家用输电线的个体和组合耗能装置的未来电网行为；
基于所述未来电网行为产生关于所述家用输电线状态的判断，以及
基于所述判断执行所需要的能量保存行动。
30.根据权利要求27所述的方法，其中所述测量，分解和识别包括配置基于贝叶斯推理的分类器以识别家用输电线上的耗能装置。
31.根据权利要求27所述的方法，还包括通过输电线载波或无线连接直接与智能设备进行通信。
32.根据权利要求27所述的方法，还包括在所述家用功率表的电能计量部分内识别对应于多个负载中每一个体负载的能量消耗，以形成所述家用功率表中的智能记账系统的一部分。
33.根据权利要求32所述的方法，还包括将洗衣、空气调节和洗碟活动与基于由所述家用功率表的电能计量部分产生的数据进行定价使用的时间相关联。
34.根据权利要求32所述的方法，还包括基于由所述家用功率表的电能计量部分产生的数据来识别这样一种电器，该电器使用的能量多于所述电器的全国平均能量消耗。
35.根据权利要求32所述的方法，还包括基于由所述家用功率表的电能计量部分产生的数据来识别使用家用功率表的住宅内的布线缺陷。
36.一种分解家用功率表信号的方法，该方法包括：
测量家用功率表输电线信号；
在所述家用功率表内将所述输电线信号分解为组成的个体负载；和
在所述家用功率表内识别对应于多个负载中每一个体负载的能量消耗，所述多个负载一起工作从而产生所述家用功率表输电线信号；以及
基于所述测量、分解和识别，存储知识并且学习，以及连续适应家用输电线特性的变化，以改进家用输电线监控和耗能装置控制能力，其中存储知识包括聚集多维相关阵列，所述阵列基于期望的认知式循环的特定部分被分段。
37.根据权利要求36所述的方法，其中将所述输电线信号分解为组成的个体负载包括：
确定家用输电线的瞬时状态，以及基于所述瞬时状态执行电网场景分析以识别耦合到所述家用输电线的耗能装置的个体和组合负载标记。
38.根据权利要求36所述的方法，其中识别对应于多个负载中每一个体负载的能量消耗包括：
预测耦合到所述家用输电线的个体和组合耗能装置的未来电网行为；
基于所述未来电网行为产生关于所述家用输电线状态的判断，以及
基于所述判断执行所需要的能量保存行动。
39.根据权利要求36所述的方法，其中所述测量，分解和识别包括配置基于贝叶斯推理的分类器以识别家用输电线上的耗能装置。
40.根据权利要求36所述的方法，还包括通过输电线载波或无线连接直接与智能设备进行通信。
41.根据权利要求36所述的方法，还包括在所述家用功率表的电能计量部分内识别对应于多个负载中每一个体负载的能量消耗，以形成所述家用功率表中的智能记账系统的一部分。
42.根据权利要求41所述的方法，还包括将洗衣、空气调节和洗碟活动与基于由所述家用功率表的电能计量部分产生的数据进行定价使用的时间相关联。
43.根据权利要求41所述的方法，还包括基于由所述家用功率表的电能计量部分产生的数据来识别这样一种电器，该电器使用的能量多于所述电器的全国平均能量消耗。
44.根据权利要求41所述的方法，还包括基于由所述家用功率表的电能计量部分产生的数据来识别使用家用功率表的住宅内的布线缺陷。
45.一种分解家用功率表信号的方法，该方法包括：
测量家用功率表输电线信号；
在所述家用功率表内将所述输电线信号分解为组成的个体负载；和
在所述家用功率表内识别对应于多个负载中每一个体负载的能量消耗，所述多个负载一起工作从而产生所述家用功率表输电线信号；其中所述识别包括在不需要现场训练的情况下识别家用输电线上的耗能装置。
46.根据权利要求45所述的方法，其中将所述输电线信号分解为组成的个体负载包括：
确定家用输电线的瞬时状态，以及基于所述瞬时状态执行电网场景分析以识别耦合到所述家用输电线的耗能装置的个体和组合负载标记。
47.根据权利要求45所述的方法，其中识别对应于多个负载中每一个体负载的能量消耗包括：
预测耦合到所述家用输电线的个体和组合耗能装置的未来电网行为；
基于所述未来电网行为产生关于所述家用输电线状态的判断，以及
基于所述判断执行所需要的能量保存行动。
48.根据权利要求45所述的方法，其中所述测量、分解和识别包括配置基于贝叶斯推理的分类器以识别家用输电线上的耗能装置。
49.根据权利要求45所述的方法，还包括通过输电线载波或无线连接直接与智能设备进行通信。
50.根据权利要求45所述的方法，还包括在所述家用功率表的电能计量部分内识别对应于多个负载中每一个体负载的能量消耗，以形成所述家用功率表中的智能记账系统的一部分。
51.根据权利要求50所述的方法，还包括将洗衣、空气调节和洗碟活动与基于由所述家用功率表的电能计量部分产生的数据进行定价使用的时间相关联。
52.根据权利要求50所述的方法，还包括基于由所述家用功率表的电能计量部分产生的数据来识别这样一种电器，该电器使用的能量多于所述电器的全国平均能量消耗。
53.根据权利要求50所述的方法，还包括基于由所述家用功率表的电能计量部分产生的数据来识别使用家用功率表的住宅内的布线缺陷。
54.一种电功率表，其包括嵌入式分解模块，该模块被配置用于将功率信号分解为多个组成负载以分离并识别与多个耗能装置中的每一个体耗能装置相关联的能量消耗，其中所述分解模块包括认知式分解算法，该算法被配置为存储知识并且学习、连续适应家用输电线特性的变化，以改进家用输电线监控和耗能装置控制能力，其中所述分解算法包括不变的表示和联合处理来实现其学习。
55.根据权利要求54所述的电功率表，其中所述认知式分解算法被配置为执行认知式循环以：a)确定家用输电线的瞬时状态，b)基于所述瞬时状态执行电网场景分析以识别耦合到所述家用输电线的耗能装置的个体和组合负载标记，c)预测耦合到所述家用输电线的个体和组合耗能装置的未来电网行为，d)基于所述未来电网行为产生关于所述家用输电线状态的判断，以及e)基于所述判断执行所需要的能量保存行动。
56.根据权利要求54所述的电功率表，其中所述认知式分解算法使用基于贝叶斯推理的分类器，该分类器被配置为识别家用输电线上的耗能装置。
57.根据权利要求54所述的电功率表，还包括通信接口，其被配置为通过输电线载波或无线连接直接与智能设备进行通信。
58.根据权利要求54所述的电功率表，其中所述分解模块被集成在所述电功率表的电能计量部分内，以形成所述电功率表内的智能记账系统的一部分。
59.根据权利要求58所述的电功率表，其中所述电能计量部分被配置为将洗衣、空气调节和洗碟活动与基于由所述分解模块产生的数据进行定价使用的时间相关联。
60.根据权利要求58所述的电功率表，其中所述电能计量部分被配置为基于由所述分解模块产生的数据来识别这样一种电器，该电器使用的能量多于所述电器的全国平均能量消耗。
61.根据权利要求58所述的电功率表，其中所述电能计量部分被配置为基于由所述分解模块产生的数据来识别使用所述电功率表的住宅内的布线缺陷。
62.一种电功率表，其包括嵌入式分解模块，该模块被配置用于将功率信号分解为多个组成负载以分离并识别与多个耗能装置中的每一个体耗能装置相关联的能量消耗，其中所述分解模块包括认知式分解算法，该算法被配置为存储知识并且学习、连续适应家用输电线特性的变化，以改进家用输电线监控和耗能装置控制能力，其中所述分解算法聚集在多维相关阵列中，所述阵列基于其支持的认知式循环的特定部分被分段。
63.根据权利要求62所述的电功率表，其中所述认知式分解算法被配置为执行认知式循环以：a)确定家用输电线的瞬时状态，b)基于所述瞬时状态执行电网场景分析以识别耦合到所述家用输电线的耗能装置的个体和组合负载标记，c)预测耦合到所述家用输电线的个体和组合耗能装置的未来电网行为，d)基于所述未来电网行为产生关于所述家用输电线状态的判断，以及e)基于所述判断执行所需要的能量保存行动。
64.根据权利要求62所述的电功率表，其中所述认知式分解算法使用基于贝叶斯推理的分类器，该分类器被配置为识别家用输电线上的耗能装置。
65.根据权利要求62所述的电功率表，还包括通信接口，其被配置为通过输电线载波或无线连接直接与智能设备进行通信。
66.根据权利要求62所述的电功率表，其中所述分解模块被集成在所述电功率表的电能计量部分内，以形成所述电功率表内的智能记账系统的一部分。
67.根据权利要求65所述的电功率表，其中所述电能计量部分被配置为将洗衣、空气调节和洗碟活动与基于由所述分解模块产生的数据进行定价使用的时间相关联。
68.根据权利要求65所述的电功率表，其中所述电能计量部分被配置为基于由所述分解模块产生的数据来识别这样一种电器，该电器使用的能量多于所述电器的全国平均能量消耗。
69.根据权利要求65所述的电功率表，其中所述电能计量部分被配置为基于由所述分解模块产生的数据来识别使用所述电功率表的住宅内的布线缺陷。
70.一种电功率表，其包括嵌入式分解模块，该模块被配置用于将功率信号分解为多个组成负载以分离并识别与多个耗能装置中的每一个体耗能装置相关联的能量消耗，其中所述分解模块包括认知式分解算法，该算法被配置为在不需要现场训练的情况下识别家用输电线上的耗能装置。
71.根据权利要求70所述的电功率表，其中所述认知式分解算法被配置为执行认知式循环以：a)确定家用输电线的瞬时状态，b)基于所述瞬时状态执行电网场景分析以识别耦合到所述家用输电线的耗能装置的个体和组合负载标记，c)预测耦合到所述家用输电线的个体和组合耗能装置的未来电网行为，d)基于所述未来电网行为产生关于所述家用输电线状态的判断，以及e)基于所述判断执行所需要的能量保存行动。
72.根据权利要求70所述的电功率表，其中所述认知式分解算法使用基于贝叶斯推理的分类器，该分类器被配置为识别家用输电线上的耗能装置。
73.根据权利要求70所述的电功率表，还包括通信接口，其被配置为通过输电线载波或无线连接直接与智能设备进行通信。
74.根据权利要求70所述的电功率表，其中所述分解模块被集成在所述电功率表的电能计量部分内，以形成所述电功率表内的智能记账系统的一部分。
75.根据权利要求74所述的电功率表，其中所述电能计量部分被配置为将洗衣、空气调节和洗碟活动与基于由所述分解模块产生的数据进行定价使用的时间相关联。
76.根据权利要求74所述的电功率表，其中所述电能计量部分被配置为基于由所述分解模块产生的数据来识别这样一种电器，该电器使用的能量多于所述电器的全国平均能量消耗。
77.根据权利要求74所述的电功率表，其中所述电能计量部分被配置为基于由所述分解模块产生的数据来识别使用所述电功率表的住宅内的布线缺陷。
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