CN103026246A - 一种用于非侵入式负载监测和处理的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

一种在非侵入式负载监测系统中使用的系统和方法，用来识别特定类型的负载，并将识别的负载信息传递给有关各方。非侵入式负载监测系统包括一个电表，其测量来自住宅或设施的负载信息。通过将负载信息和各种已知电力负载的一系列负载特征进行比较，分析负载信息，来识别特定类型的电力负载。一旦识别了负载类型，系统使用该信息来分析负载的运行情况并传递有关的运行消息给住宅所有者。公用事业可以使用该负载信息来更好地预测和管理在过去一年中电力消耗的峰值和平均值。根据客户授权，负载识别信息也可以传递给第三方，用于指导推销活动和打折促销。

Description

一种用于非侵入式负载监测和处理的系统和方法
技术领域
本公开总体涉及一种通过使用一个电表监测在住宅或商业环境中电力负载的负载特性，并识别特定类型的负载和它们各自的运行情况的方法和系统。更具体地，本公开涉及一种监测电力负载的负载特性并传达与每个负载有关的识别信息到系统操作员或第三方以供检查、分析以及可能的与电力负载所有人/操作员直接通信的方法和系统。 
背景技术
商业设施中的电力公共事业对监测他们客户的详细电力消费曲线，以分析所使用的能源数量并监测峰值负载水平和这些峰值的时间很感兴趣。通常情况下，监测这种能量消耗适用于完整的住宅或营业所设施，因为监测住宅或设施包含的每个单独电器的能量消耗，通常需要在设施内的每个电力负载上放置一个监测装置。然而，获知设施内的每个单独负载的能耗，将在监测能量消耗中给所有者和公用事业提供额外的信息。 
为尝试监测设施内的每个单独电力负载的能量消耗，开发了跟踪设施内电力负载的能量消耗，而不需要单独监测每个负载的系统和方法。实施该类型监测的一种技术被称为非侵入式负载监测。非侵入式负载监测器(NILM)，是用于从建筑物之外实施的测量，来确定建筑物中主要电力负载运行计划的装置。非侵入式负载监测自20世纪80年代出现(参见哈特美国专利号4858141(Hart U.S.Patent No.4,858,141))。非侵入式负载监测一般是对进入一所住宅的电压和电流变化进行分析，并从这些变化推断住宅里使用的是什么电器以及其各自的能量消耗的过程。NILM比较来自住宅的能量消耗信息，如记录在电表上的，并将能量消耗信息和已知的各种不同类型电力负载的负载曲线进行比较。 
虽然非侵入式负载监测已出现多年，应用和其他有关各方一直无法发挥非侵入式负载监测器获得的信息的杠杆作用。 
发明内容
本公开涉及一种用于对一个设施内的一个或多个电力负载进行非侵入式监测和识别的系统和方法。该系统一般包括一个电表，安放后用来监测在住宅或营业所环境中的一系列负载的负载特性，如电压，电流和相位。该电表包括一个电流监测 器和一个电压监测器，用来接收设施的负载特性，并将负载特性转换为数字电压信号和数字电流信号。 
在本公开的一个实施例中，电表内包含一个相关器，配置后用来接收数字电压信号和数字电流信号并将选定的信号属性与同样存储在电表中的多个代表性的负载特征相比较。基于数字电压信号、数字电流信号和所存储的代表性负载特征之间的比较，电表内的相关器会识别一个特定的型号(例如，制造商型号)和/或在被监测设施内运行的各种电力负载的类型(例如，设备类型)。 
负载的识别信息，以及每天的时间使用信息，从电表被传递到一个远程地点，例如由公用事业或一个单独的数据聚合器提供的一个后端服务器。负载识别信息可以在被传递到远程位置之前，存储在电表中一段时间，或几乎可以被实时中继。在一个替代实施例中，远程应用的后端或数据聚合器包括负载曲线存储设备，例如非易失性存储器，以及相关器，使得负载识别步骤在电表外部执行。在每种情况下，相关器和负载曲线存储装置相结合，以识别具体类型和/或被监测设施上运行的电力负载。 
通过将设施的运行负载曲线与所存储的负载特征进行比较，一旦识别出电力负载的具体类型和/或型号，本公开的系统和方法可以发送关于该设施内电力负载具体运行情况的电子邮件或其他类型消息到住宅/营业所所有者。举个例子，消息可能会被发送到住宅/营业所所有者，建议其改变电力负载的运行时间，通过在非高峰期间运行电力负载，以减少住宅/营业所所有者的电力应用账单。此外，信息可以被发送到住宅/营业所所有者，用来提示更换电力负载或提示需要在电力负载上执行的服务，以便使电力负载更有效的运行。 
在另一个设想的实施例中，电力负载识别信息可以传递到第三方以供支付公用事业的订购费用。第三方可以是产品制造商、产品分销商、产品零售商或第三方数据提供商。第三方数据提供商，反过来，也可以与产品制造商、产品分销商或产品的零售商联系以按费用提供服务线路。 
本发明的各种其它特征、目的和优点将从以下描述及其附图中显而易见。 
附图说明
附图说明了目前设想的实施本公开的一种模式。在附图中： 
图1是本公开的一种非侵入式负载监测系统的示意性说明； 
图2是本公开的非侵入式负载监测系统的一个替代实施例； 
图3是可以存储在本公开的系统中的各种不同类型的负载曲线的示意图； 
图4是电表上的一个代表性负载； 
图5描述在一个触发事件之后发生的电流和电压曲线；以及 
图6描述在本公开的范围内操作时，一种可能使用的操作步骤的流程图。 
具体实施方式
图1是一种非侵入式负载监测(NILM)系统10的方框图。 
图1所示的NILM系统10，包括从公用事业服务商14连接到电力供应的电表12。来自公用事业服务商14的电力通过电表12，被分配到一系列的单独负载16a-16n。这些单独负载16接收通过电表12的电力，使得电表12监测并确定总的16a-16n负载组合所消耗的电量。16a-16n中每个单独的负载通常是包含在单个设施中，如家庭住宅或营业所设施。电表12积累设施所消耗的能量并将能量消耗总量汇报给一个公用事业，用于计费和监测目的。 
非侵入式负载监测通过监测和分析整个设施的能量消耗，可以用来确定设施内包含的单独电力负载的运行计划。在图1所示的实施例中。可以对16a-16n负载的总能量消耗实施非侵入式负载监测，来识别包含在设施内的16a-16n负载的特定类型和型号。非侵入式负载监测是一项已知的技术，如“基于一个现代千瓦时表的非侵入式电器负载监测系统”(“Non-Intrusive Appliance Load Monitoring System Based On A Modern kWH-Meter”)，芬兰技术研究中心，ESPOO 1998，和美国专利号4858141中所述。以上两篇参考文献中描述的NILM监测技术公开了将来自设施的负载曲线与各种不同类型电力负载的已知负载特征相比较，并根据比较结果，识别设施内包含的负载类型的概念。如上所述参考文献的公开内容被纳入本文作为参考。 
在图1所示的实施例中。电表12包括一系列的内部组件，其允许电表12作为非侵入式负载监测系统的一部分工作。电表12包括一个电压监测器18，监测电力负载16系列的电压消耗。电压监测器18包括一个模拟数字转换器20，其对模拟电压信号采样，例如，采样频率为20Ks/s。 
除了电压监测器18，表12包括一个电流监测器22，其同时向一个模拟数字转换器24提供输入。模拟数字转换器24对模拟电流信号采样，例如，以20Ks/s的频率。虽然模/数转换器20、24的采样频率已经说明，但应理解的是模/数转换器可以用不同的采样频率对信号进行采样。 
在图1所示的实施例中，来自模/数转换器20、24的采样电压和电流信号分别被馈送到相关器26。相关器26是电表12的一个组成部分，或与电表12一同运行，并被编程并用来将采样的电压和电流信号和一张存储负载特征的表格相比较，适用于多个不同类型的电力负载以及每个电力负载类型中的多个不同电力负载。负载特征表格一般由图1中的参考标号28标明。特征表格28可以包括所需尽可能多的负载特征，取决于电表12的存储器容量。 
图3描述了特征表28的一种可能结构。在图3的说明中，描述了第一负载类型30，负载类型I。在本实施例中，负载类型I表示空调器的一般类别。然而，应 当理解的是负载类型I可以是其他类型的电力负载，例如热水器、水池泵、基板加热器、电动车、吹风机、计算机、电视或任何可以在被监测设施内利用的其它类型的相对显著的电力消耗负载。 
负载类型I，由参考标号30所示，是存储器树结构中的第一级。存储器树结构包括一系列特定的型号类型32-38，其处于负载类型I的一般分类中。作为一个例子，A型号可以是由第一个空调制造商提供的一个特定型号。B型号，由参考标号34标明，可以是同样来自第一个制造商的另一个不同型号。C型号，由参考标号36指示，可以是来自第二个空调制造商的一个型号。 
A型号的主要曲线32被显示为存储在电表存储器中的负载特征之一。除了一般的运行特征，数据库还可以存储一个启动特征40、第一个故障/失效特征42、第二个故障/失效特征44和可能的第三个故障/失效特征46(或更多)。这些负载特征中的每一个都由耗电设备制造商或第三方曲线生成器提供。故障/失效特征42-46可以表示各种不同电力负载的常见故障模式，如空调器中的压缩机失效、启动电容器失效或电力负载的任何其他故障模式，并能通过被监测的负载曲线检测到。应当理解的是可以根据每个型号类型，各种不同的启动特征、故障特征和失效特征可以依靠特定的设备制造商来提供。使用启动特征和各种故障/失效特征可使本公开的非侵入式负载监测系统不仅识别电力负载的特定类型和型号，同时也可诊断电力负载运行中可能出现的运行问题。此监测功能的重要性将在下面详细描述， 
再参照图1，相关器26接收来自模拟数字转换器20、24的电压和电流信号以及来自算法数据库48的上传算法信息。该算法数据库48包括电压和电流信号关键属性的识别，相关器26使用它们将电表12中的电压和电流信息和特征表28中所存储的特征曲线相比较。举例说明，相关器26将每个输入信号的10到12个关键属性和特征曲线表格28中负载曲线的相同属性相比较。这些属性可以包括负载初始激活时的电流斜坡、电压衰减斜坡斜率、相变、超调、负调以及其他可以被识别和用于将电表中的电压和电流曲线与存储的特征曲线相比较的关键属性。各种关键属性在被监测设施的负载曲线中被检测到。虽然几种可能的关键属性已经如上所述，应当理解的是，根据负载类型以及每个故障/失效曲线，其它类型的属性可以检测到。算法数据库可指示用来比较的关键属性的类型和数量，并可依据与电压和电流信息相比较的特征曲线发生变化。 
存储在特征曲线表28中的特征曲线由制造商提供，并在激活和/或运行电力负载时识别关键属性，其被用于将设施的负载曲线和存储的信息相比较。虽然在说明性的例子中，相关器在10到12个关键属性之间进行比较，应该理解的是，在本公开的范围内操作时可以使用不同数量的属性。在一般情况下，在设施所测得的负载曲线和特征曲线表28中存储的特征曲线之间相比较时，使用较大的属性数量将增加比较过程的准确性。然而，较大的用于比较的关键属性数量将提高对电表以及必 须为设施中的每个负载曲线存储的信息量的处理要求。可以设想的是10到12个关键属性之间的比较通常足够执行本公开的比较过程。在某些情况下，少于10至12个关键属性是足够的，这取决于负载。 
基于将表12的负载曲线和特征表格28中存储的一系列负载特征的比较结果，相关器26能够确定什么类型的负载被激活和/或在设施里运行。或者，相关器26可以最初确定设施里电力负载的特定型号，而无需首先确定负载的类型。在一些实施例中，相关器26可以确定负载的类型和型号。 
在一些实施例中，相关器26根据所分析的曲线和包含在特征表格28中特征曲线的匹配程度(例如，使用或匹配的属性数目、所分析的曲线属性与那些特征曲线属性的符合程度等)计算出一个置信度指数。置信度值的范围可以是，例如，在0-100之间取决于检测到的匹配水平。可以预期设施中的一个特定的负载曲线，会对应于某种负载类型的不同型号的特征曲线。例如，一个测得的负载曲线可以对应于来自相同制造商的空调机的不同型号或来自不同制造商的空调机的不同型号。在每个测量周期之后，相关器选择识别出的负载类型和具有最高置信度值的特定型号，作为被监测设施内运行的电力负载的最可能类型。相关器26在每个测量周期提供一个置信度值，并随着时间推移，基于历史分析可以更准确地确定和估计设施中的负载类型。 
如图1所示，表12通过有线或无线连接52传递信息给公用事业/数据聚合器50。在图1所示的实施例中，公用事业50可以是公用事业供应商，或者也可以是其它类型的数据聚合器，被指定接收电表12中信息的咨询公司或不同类型的服务提供商。纵观本公开的其余部分，术语“公用事业”会被利用；然而，应当理解的是，该公用事业50可以是一个独立的服务提供商、数据聚合器(例如，广告商或广告服务)或从电表12接收信息的任何其他设施。 
电表12包括一个数据压缩器54，在通过无线连接52发送数据之前压缩数据。可以预期的是，在信息以各种不同的方式被发送之前，可以利用数据压缩器来压缩信息。在一个预期的实施例中，该表12压缩所有测量到的电压和电流信息，以及由相关器26产生的分析。在这样一个实施例中，由于两个模/数转换器20、24的高采样率，产生了大量的数据，所以需要压缩器54。 
在一个替代实施例中，数据压缩器54仅压缩该设施中由相关器26和算法数据库48的组合所确定的电流和电压信息的选定属性。在本实施例中，从表传输到公用事业50的信息量相对于传输整个负载曲线而言被减少，使得不同类型的压缩技术可以被使用。 
在每种类型的数据压缩技术中，来自电表12的信息还包括时间戳，使得消耗信息连同一天中能量消耗发生的特定时刻被传递到公用事业50。使用时间的信息对公用事业分析能源消耗，并为住宅/营业所所有者提供信息和建议是非常有用的。 
一旦公用事业50接收来自电表12的信息，该公用事业为其服务的每一个住宅/营业所将接收到的信息存储在一个数据库56中。数据库56通常是一个基于硬件的数据库，包含在公用事业50中。 
包含一个分析模块58作为公用事业50的一个或多个处理器，为公用事业服务的每个单独住宅/营业所，访问数据库56中包含的信息。分析模块58分析从表12接收到的电流和电压信息、使用时间信息以及相关器26识别的电力负载类型和/或型号。如所讨论的，从电表12发送的电压和电流信息包括时间戳，其使得分析模块58能确定每个识别的负载所消耗的能量和一天中这种消耗发生的时间。作为一个说明性的例子，分析模块58能确定在周三下午从2点到4点，该住宅所有者运行了一台具有特定型号和制造商的电动洗衣机。根据运行的时间和当时设施能量消耗的增加，分析模块58可确定用于在特定时间运行所识别的负载的电力成本。 
在公用事业50的处理器进一步包括一个建议模块60，其对分析模块58创建的分析结果进行处理，根据每个识别的电力负载运行的时间量，为住宅/营业所所有人提供不同的推荐建议，并对电器的使用提出改进建议，以节省能源费用。作为一个例子，建议模块60可以给住宅所有者生成一条消息，建议住宅所有者如果他们在周三晚上9点而不是下午3点运行洗衣机，每月将节省大约8美元的能量费用。应当理解的是，建议模块60可以包括各种不同的算法，允许建议模块60给住宅/营业所所有者生成不同的消息。作为一个说明性的例子，建议模块可以使用历史速率信息来生成不同时间负载运行的费用差，并在一个时间窗口中生成一个最多的费用节省。 
参考图3，正如前面所讨论的，特征曲线表中可以包括故障/失效曲线，例如为每个负载类型的不同型号的每一个失效曲线42-46。在一些实施例中，负载类型的整个类别，如空调器，可以有一个可被识别的特定的故障/失效曲线。当相关器26识别住宅/营业所中任一个电力负载的失效模式时，建议模块60可以传递信息给住宅/营业所所有者，指出一个特定的电力负载没有正常运行。例如，如果相关器26识别出空调机的压缩机运行不正常，建议模块60可以发送一条消息给住宅所有者，指出压缩机需要维修或更换。 
除了发送给住宅/营业所所有者的消息之外，建议模块60可以联系不同的制造商、零售商、分销商或其他有关人员为第三方供应商提供电力负载信息。作为一个例子，如果分析模块58确定住宅所有者有一个特定品牌和型号的空调机，其已经很旧或运行不正常(基于跟某个特征曲线的匹配)，建议模块60可以发送一条有关电力负载运行或状态信息的消息给订购制造商/分销商/零售商。然后，生产商/分销商/零售商可以定制一封特定的电子邮件或其它类型的消息给住宅所有者，指出其空调机运行不正常。可以预期的是这样的消息也可以包括一个更有效运行的新型号的购买信息。 
在这样的结构中，公用事业50可以从制造商/分销商/零售商获取收入，以提供在每个单独的住宅或营业所的电力负载(可为多个电力负载)的型号和运行参数。通过将此信息售卖给制造商/分销商/零售商，公用事业50可以收回与该系统相关的成本并创造额外的收入。 
在另一个备选配置里，该公用事业50可以为第三方数据提供商，例如在线搜索引擎服务商，提供被监控的每个单独住宅/营业所的负载识别信息。在这样一个实施例中，第三方数据提供商然后可以转而使用该信息来做有针对性的推广。可以预期感兴趣的有关方会包括电器制造商、分销商和/或零售商。第三方数据提供商可以作为公用事业50和有兴趣联系住宅或营业所所有者的第三方之间的中间方。第三方接收到来自数据提供商的信息，然后可以联系住宅所有者以宣传替代产品，其专门为住宅中当前存在的产品而定制。来自数据提供商的信息将销售给第三方制造商/分销商/零售商，并且数据提供商将按要求对其估价。 
除了出售信息给产品制造商/分销商/零售商之外，同样可以预期的是，公用事业可以利用分析模块58和建议模块60建议住宅所有者的电力负载更新/改变，以减少能源消耗，或按公用事业的要求调整能耗曲线。 
作为提供给住宅所有者用以减少或优化能量消耗的部分信息，可以预期电表12会包括一个温度传感器，使得公用事业50接收的信息将包括营业所/住宅的当前温度。或者，公用事业50可以获得该区域中的温度信息，并将得到的温度数据与能量消耗的时间戳相关联。温度信息是确定空气降温设备或加热器是否有效工作所特别需要的。此外，该公用事业50也能通过商业上可获得的渠道，得到住宅的有关信息，例如网上地图或其等同方式。住宅类型信息可使公用事业50为住宅生成一个曲线，其将使公用事业50能更好地分析由电表12提供的能量消耗信息。 
根据公用事业50获得的所有信息，公用事业50可以联系住房所有者，为其提供有关住宅运行效率的消息。这些消息会建议住宅增加额外的隔热装置，以减少加热或制冷的成本，更换低效运行的电力负载或更改耗能负载的运行计划，以达到节能目的，从而为住宅所有者节省费用。 
现在参照图2，其所示为非侵入式负载监测系统的一种备选配置，一般用参考标号70指示。图2所示系统70的许多运行部件与图1中所示的那些类似，而且在适当的时候，会使用类似的参考标号。 
在图2所示的实施例中。与图1中的实施例相比，电表12被配置为包括四个运行元件。电表12仍然包括一个电压监测器18、一个电流监测器22和相应的模/数转换器20、24。然而，在图2所示的实施例中，电表不再包括相关器和一个存储的负载曲线表格。相反，图2中显示的系统包括一个数据记录器72，其与算法数据库48通信。该数据记录器72记录电压和电流信号的关键属性，由包含在数据库48中的算法所指示。该数据记录器72与压缩器54通信，以压缩所识别的关键 属性并通过连接52传输压缩的关键属性，或者，数据记录器72可以记录和通过该连接52传输来自电表12的整个电压和电流曲线。 
在图2所示的实施例中，公用事业50还包括许多与图1所示实施例相似的运行部件。从电表12接收到的信息被存储在数据库56中。然而，在图2所示的实施例中，相关器74和一个特征曲线表格76被包括在公用事业50中，而不是在每个独立的电表上。相关器74和表格76按相同的方式运行，参考图1的描述。但是，这些组件被包括在公用事业50中，而不是在每个独立的电表上。 
按照如前所述的相同方式，相关器74的结果被馈送到一个类似的分析模块58和建议模块60。 
现在参照图4，其所示是一个简单的来自电表12的负载曲线。负载曲线78用一个时间函数描述了功率消耗(千瓦)。过渡点80表明一个电力负载已被激活，这导致在点80处功率消耗的增加。当电表12识别在点80处出现的过渡时，电压和电流监测器18、22开始按20ks/s的数据采样率对电压和电流信息进行采样。除了在过渡点80之后对数据采样，可以预期的是电表的内部存储器也可以在紧临过渡点80之前的一段时间检索电压和电流信息。在某些情况下，单个电力装置的负载曲线具有该负载在启动附近的大部分区分和识别特性。因此，记录电力负载启动附近的电流和电压信息以实施上述的负载曲线比较过程是很重要的。 
图5描述了负载曲线78中过渡之后的电流曲线82和电压曲线84。如前所述，根据电压和电流曲线，相关器尝试识别电力负载的类型和型号。在某些情况下，利用基于在电力负载激活前的紧邻点和激活后的紧邻点的电压和电流信号特性的负载曲线识别技巧，可以很容易识别电力负载的负载曲线。因此，在一些实施例中，本公开的系统依赖于电力负载运行的关键属性，通常大约是电力负载开始运行前后的关键属性，也可能是关闭电力负载前后的关键属性。 
图6说明本公开的非侵入式负载监测系统的一个操作实例。虽然图6描述了一个实例，应该理解的是预期的各种其它步骤和实施例都应在本公开的范围内。 
如步骤100中所示，系统最初接收该设施的电流和电压曲线。在图1所示的实施例中，电流和电压曲线描述的是设施中负载16a-16n中的每个负载。 
一旦接收到来自被监测设施的电流和电压曲线，电表12内的运行部件会识别一个触发事件，如在步骤101中所示。参照图3所述，触发事件可以是在该设施中突然增加的功率消耗，其反映出一个额外电力负载的激活。触发事件可能还包括设施中功耗的减少和其他变化。由于大多数用于识别被激活负载类型的关键属性出现在该电力负载初始启动的附近，识别触发事件的步骤101包括在触发事件发生的稍前和稍后时间中，记录电流和电压信号的信息。在一个实施例中，触发事件是设施功耗的变化超过了一个阙值。可以预期的是，该阈值可以是功耗增加的一个百分数值，这表明激活了一个功耗比较大的负载。当功耗的变化超过阈值时，系统会开 始该分析过程。 
在图1和2所示的两个实施例中，一旦检测到触发事件，电流和电压曲线与算法数据库48中的信息相比较，以确定每条电流和电压曲线的关键属性，如在步骤102中所示。如前所述，电压和电流信号的关键属性可以包括10到12个值，其中包括，但不限于，电流斜坡斜率、电压衰减斜坡斜率、相变、超调、负调以及可以被用来识别一个负载曲线的其他不同属性。 
在步骤104中，所识别的关键属性和存储的负载特征的数据库相比较。在图1所示的实施例中，存储的负载特征曲线的数据库包含在电表中的表格28里。在图2所示的实施例中，一个类似的表格存在于公用事业50中。在每种情况下，步骤104中将电压和电流曲线的关键属性和存储的特征曲线进行比较。 
在步骤106中，图1的相关器26或图2的相关器74根据与特征表格的比较结果来识别电力负载的类型和/或型号。相关器为识别结果分配一个置信度值，以指示对应于所识别的曲线，负载被正确识别的概率。 
一旦负载类型已经在步骤106中被识别，负载类型会被传递到分析和建议模块，例如分析模块58和建议模块60。分析和建议模块准备并将有关所识别负载的使用和健康度的消息转发给住宅所有者，如步骤108中所述。如前所述，由公用事业发送的消息可以为住宅/营业所所有者提供各种不同类型的信息，例如建议所有者更改电力负载运行计划，负载健康度报告，或者该公用事业希望发送给住宅/营业所所有者的任何其他类型信息。 
在步骤110中，该系统可另外将识别的负载类型和消费曲线信息传递给第三方用户，诸如产品零售商、产品分销商或制造商。可以预期的是产品制造商、产品分销商或零售商可以与公用事业联系，以接收其发送的有关各种不同电力负载使用情况的邮件。 
在步骤110中，该系统确定识别的负载是否为系统将发送给第三方用户(诸如生产商、分销商、零售商或以上所识别的数据提供商)报告中包含的一种负载类型。如果它不是一个选定的类型，系统会返回到步骤100，并继续监测来自每个电表的电流和电压更新。 
可以预期的是该系统将允许用户能选择进入/退出数据分析程序，并将使用信息传递给第三方用户。如果用户不希望将他们的信息传递给第三方用户，用户可以通知公用事业，并将其从程序中删除。 
然而，如果在步骤110中，系统识别的负载是用户感兴趣接收其信息的负载类型之一，系统会传递此信息给在步骤112中的用户。一旦接收该信息，用户可以发送有关潜在的销售信息给住宅/营业所所有者。举个例子，如果系统发现，一个住宅所有者有一种A型号的电冰箱没有有效运行，系统可以将信息发送给A型号冰箱的零售商。零售商然后会联系住宅所有者，通知该所有者目前他们住宅里的冰箱 没有正常工作和/或已经过时，并可以包括有关可能购买升级产品以节约能源的信息。如前所述，每个用户会给公用事业支付一定的费用，以接收来自公用事业客户的信息。 

Claims (31)

1.一种用于对设施中一个或多个电力负载的非侵入式监测和识别的设备，所述设备包括：
电压监测器，所述电压监测器接收来自所述设施的电压信号并将所述电压信号转换成数字电压信号；
电流监测器，所述电流监测器接收来自所述设施的电流信号并将所述电流信号转换成数字电流信号；
包含在所述设备内的负载特征存储装置，所述负载特征存储装置为多个不同的电力负载存储多个代表性的负载特征；
相关器，所述相关器被配置以用来接收所述数字电压信号和所述数字电流信号，并将所述信号的选定属性和所述多个代表性的负载特征相比较，以识别所述设施中的所述电力负载。
2.权利要求1所述的设备中，所述多个代表性的负载特征包括多个类型的电力负载特征。
3.权利要求2所述的设备中，所述多个代表性的负载特征包括电力负载的代表性负载特征，所述电力负载来自每个所述电力负载类型的多于一个的制造商。
4.权利要求3所述的设备中，所述多个代表性的负载特征包括每个制造商的单独型号的代表性负载特征，使得所述相关器识别所述电力负载的所述型号、制造商和负载类型。
5.权利要求1所述的设备中，所述电流监测器和所述电压监测器记录触发事件之前和之后的所述数字信号。
6.权利要求5所述的设备中，所述触发事件被确定为所述设施中功耗的变化超过一个阈值。
7.权利要求1所述的设备，还包括数据压缩器，所述数据压缩器包含在所述设备内且在所述识别信息从所述设备发送之前可用以压缩所述识别信息。
8.权利要求1所述的设备中，所述设备是电表。
9.一种用于对多个设施中每个设施的一个或多个电力负载的非侵入式监测和识别的系统，所述系统包括：
与每个设施相关联的电表，每个电表被配置以获得基于所述设施的能量消耗的数字电压信号和数字电流信号；
与所述电表通信的数据分析系统；
存储多个代表性负载特征的负载特征存储装置；以及相关器，所述相关器被配置以将所述数字电压信号和所述数字电流信号的选定属性和所述多个代表性负载特征进行对比，以识别在所述多个设施中的每一个电力负载。
10.权利要求9所述的系统中，所述负载特征存储装置和所述相关器都在所述数据分析系统内。
11.权利要求9所述的系统中，所述负载特征存储装置和所述数据分析系统各自被包含在所述电表内。
12.权利要求9所述的系统中，所述多个代表性负载特征包括多个类型电力负载的代表性负载特征。
13.权利要求12所述的系统中，所述多个代表性负载特征包括电力负载的代表性负载特征，所述电力负载来自每个所述电力负载类型的多于一个的制造商。
14.权利要求13所述的系统中，所述多个负载特征包括每个制造商的各个型号的负载特征，使所述相关器可识别每个所述电力负载的所述型号、制造商和负载类型。
15.权利要求9所述的系统中，所述电表被配置以识别所述数字电压信号和所述数字电流信号的所述选定属性，其中所述电表将所述选定属性发送到所述数据分析系统。
16.权利要求15所述的系统中，所述电表根据对触发事件之前和之后的所述电压数字信号和所述电流数字信号的分析，识别所述选定属性。
17.一种分析具有多个电力负载的设施的能量消耗的方法，包括步骤：
获得所述设施的实际负载曲线；
将所述获得的所述设施的负载曲线和多个不同电力负载的多个存储的代表性负载特征相比较；
基于所述获得的负载曲线和所述代表性负载特征的所述比较识别所述电力负载；
将所述负载的所述识别发送给第三方。
18.权利要求17所述的方法中，所述第三方是产品制造商。
19.权利要求17所述的方法，还包括基于所述负载的所述识别产生来自所述第三方的消息的步骤。
20.权利要求19所述的方法，还包括步骤：
获得所述被识别的负载的能量使用信息；
将所述能量使用信息发送给所述第三方；
根据所述能量使用信息，指示来自所述第三方的消息。
21.权利要求20所述的方法中，所述能量使用信息包括每个所述被识别的电力负载的使用时刻和使用时长。
22.权利要求21所述的方法中，所述信息包括关于如何降低能量消耗费用的说明。
23.权利要求17所述的方法，还包括步骤：
将所述设施的所述获得的负载曲线和所述多个电力负载的多个故障特征相比较；以及
在所述负载曲线与所述故障特征中的一个相对应时，产生故障消息。
24.权利要求18所述的方法，还包括基于所述负载的所述识别从所述第三方发送产品销售信息的步骤。
25.权利要求17所述的方法，还包括步骤：
从多个产品制造商获得所述存储的代表性负载特征；
在数据库中存储所述获得的代表性负载特征；以及
向每个所述产品制造商收取存储所述代表性负载特征的费用。
26.权利要求17所述的方法，还包括基于所述比较的步骤识别所述电力负载的非正常运行的步骤。
27.权利要求18所述的方法，还包括向所述产品制造商收取发送所述负载识别信息的费用的步骤。
28.权利要求17所述的方法，其中所述设施的所述负载曲线是在触发事件之前和之后的一段时间内确定的。
29.权利要求17所述的方法，其中所述设施的所述负载曲线是在给所述设施的提供输入的电表内得到的。
30.权利要求29所述的方法，其中识别所述电力负载的所述步骤发生在所述电表内。
31.权利要求17所述的方法，还包括步骤：
将所述设施的所述获得的负载曲线和所述多个电力负载的多个失效特征相比较；以及
当所述负载曲线与所述失效特征中的一个相对应时，产生失效消息。
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