CN103135009B - 基于使用者回馈信息的电器侦测方法与系统 - Google Patents

基于使用者回馈信息的电器侦测方法与系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于使用者回馈信息的电器侦测方法与系统，包含通过电器的各种负载特征值，通过使用者输入或确认电器搜寻结果，产生电器与各种电器耗电特征值的对应关系，并将回馈信息记载在智能型电表或云端系统中，再通过数学分析而计算电器任一特征值出现的比率，以及各特征值的鉴别率，随后通过共同决策方法，自动判别各种电器种类，据以分析出家中电器的使用情形。本发明能够以更精确的方法决定所述特征值的搭配方式与权重值，通过使用者的回馈机制在线自动调教系统，将有效地提升电器搜寻的准确度，并能够有效提升非侵入式负载侦测的电器状态侦测率，以克服在非侵入式负载侦测技术中面临电器种类繁多、电器推陈出新等问题。

Description

基于使用者回馈信息的电器侦测方法与系统
技术领域
本发明涉及一种基于使用者回馈信息的电器侦测方法与系统，特别涉及一种基于使用者回馈信息与共同决策搜寻算法的非侵入式负载侦测方法，以及实施该方法的智能型电表、家庭网关器与数据库系统。
背景技术
目前，传统电表多半只能提供家庭或企业上个月或是一段时间统计后的账单，智能型电表虽然可以显示家庭或企业实时的耗电，却无法告知使用者各电器的耗电信息，在缺乏详细电器耗电信息的情形下，智能型电表较难有效确认、管理耗电的电器、判读耗电原因，进行节能规划与管理。而且，现有相关的技术则考虑在每一个插座上加装类似智能型电表的耗电监测装置，这样的设计也将大幅提高建置成本，让使用者却步于投资智能型电表。
非侵入式电力负载侦测(NonintrusiveLoadMonitoring,NILM)的技术则使用单一电表观察家庭或企业总电压与总电流的变化来判断正在使用的电器以及其状态，通过这样的技术可以了解电器的使用情形，过去的做法多半假设电器的负载特征可以通过事前的搜集和定义，之后便可以通过一个负载特征数据库加以侦测电器的状态，虽然已有许多研究提出不同的侦测方法以及定义各电器的负载特征值，但由于电器种类繁多，电器推陈出新，同一种电器在每个家庭中使用也会有些许特征的不同，这造成电器负载特征搜集以及电器特征搜寻上的困难，因此整合非侵入式电力负载侦测技术到智能型电表的设计目前仍有些挑战。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于使用者回馈信息与共同决策搜寻算法的非侵入式负载侦测方法与系统，通过结合非侵入式电力负载侦测(NonintrusiveLoadMonitoring,NILM)技术与智能型电表，并经由单一电表来侦测家庭或企业个别电器使用情形和耗电信息，尤其是基于使用者回馈信息来进行动态电器特征数据库的建立与维护，并基于这样的数据库以及共同决策搜寻算法来进行个别电器状态搜寻与耗电的评估，而提供使用者了解家中或是企业细部的耗电信息，以克服上述现有技术中，对于电器种类繁多、电器推陈出新与同一种电器在每个家庭中使用会有些许特征不同等问题。
为达成上述目的，本发明提供一种基于使用者回馈信息的电器侦测方法，所述基于使用者回馈信息的电器侦测方法包含：
取得使用者对一电器的回馈信息，通过该电器于开关和转换状态时在交流电压与电流产生细微变化的各种负载特征值，该回馈信息通过使用者输入或确认电器搜寻结果，而产生电器与各种电器的一耗电特征值的对应关系；
通过数学的分析而计算已知电器各特征值在使用者回馈信息中出现次数或比率分布，藉此当侦测到一未知电器之特征值时，可由比对该特征值与已知电器特征值出现次数或比率分布资料，了解该未知电器为一已知电器的可能性，所述电器任一特征值出现的比率定义为信心参数，所述各特征值的鉴别率定义为特征权重值；以及
通过共同决策方法，自动判别各种电器种类，并分析出家中电器的使用情形。
通过上述，本发明的各电器、各特征值的信心参数，各种负载特征的鉴别率(即负载特征的权重值)，是基于使用者回馈信息所计算出来，而所谓的使用者回馈信息则是指维修人员或家庭/企业使用者在装设或使用智能型电表时，输入的正确电器信息或正确电器状态信息，或是确认智能型电表的搜寻结果，由此回馈信息帮助系统调教与计算出各电器在各特征值的信心参数分布情形，进而计算出各种负载特征的鉴别率。
该回馈信息包含回馈自动判断电器正确与不正确，或是尚未回馈正确与否，回馈信息以下列方法表示：
还包含将使用者的回馈信息记载在一智能型电表、一数据中心或一云端系统中，同时计算各特征值的鉴别率。
所述使用者的回馈信息通过一离散化函数而将所述电器的各特征值转换到离散数值区间上以利后续的统计计算，该离散化函数以下列函数表示：
(式中：具有相异的电器I个，各电器i各有J个负载特征值，且电器i有K笔数据分别来自于不同使用者的回馈信息，xi,j,k是电器i在第k个回馈信息中的负载特征值j的数值，而是经离散化数值处理后的结果)。
上述公式的主要目的是将连续实数空间的xi,j,k值，转换到一个离散的实数空间中，有利于数值的比对与检查。例如有一个电器A，有三位使用者提供其家中电器A的特征值分别为1.12，1.31和1.28。假设Uj=0.1，则经过离散化处理，结果分别为，，。
得到了离散化的负载特征值后，可以计算各个电器在每个数值区间上出现的次数，我们定义了gi,j(x)函数，记录一个负载特征值在特征值为x时出现的次数，换言之，就是在过去使用者所贡献的电器案例中，有多少相同型号电器其负载特征值也呈现x的状态。在上述案例中，电器A的gi,j(x)函数为：
在落于相同离散区间内的回馈信息予以加总，获得所述使用者回馈信息在各负载特征值间的分布，其中加总函数为：
(式中：所述电器i的负载特征值j第k次的回馈信息()落于一离散区间中的x区间，则gi,j(x)增加))。
基于出现的次数，可以定义信心参数，所述信心参数是根据使用者对所述
信息中的比率，且所述信心参数是由gi,j(x)推导出的比率情形。例如，当一个未知电器呈现特征值为x值时，另一已知电器在该特征值为x值的比率很高，则未知电器是已知电器的可能性就很高。电器i特征值j的信心参数定义为一个特征值在x区间出现的次数与出现次数最多的区间的比率关系，所述使用者对该电器回馈的信心比率情形，以下列函数表示：
(式中：具有相异的电器I个，各电器i各有J个负载特征值)。
在上面的范例中，电器A的信心参数可计算为，fA,1(1.1)=0.5，fA,1(1.3)=1以及fA,1(x)=0如果x≠1.1或1.3。基于信心参数，一种简单的电器辨识法例如获得一未知电器的若干特征值，通过由特征值计算对已知电器的信心参数，再将所有的信心参数加总，以总和最高的已知电器来判定该未知电器。然而如果仅靠电器各特征值的信心参数做为判断电器的唯一依据，则可能会出现辨识结果被一出现比率很高但不重要的特征值所影响。每一个特征值的重要性不同，若出现许多的已知电器在一特征值上的信心参数都很高的现象，则上述辨识方法的辨识率就会下降。因此本发明进一步定义一个负载特征鉴别率，作为各特征信心参数的权重值，用来影响各个负载特征信心参数的重要性。本发明中，信心参数与负载特征鉴别率(亦即权重值)将随着使用者回馈而动态改变，其中负载特征鉴别率还可以因着相异种类的电器而给予不同的权重值。负载特征鉴别率定义如下。首先由各电器之间的负载特征值j的重叠率来决定负载特征鉴别率，如一特征值在x值时，有多个电器在x皆呈现较高的信心参数，此时负载特征重叠较多，该负载特征用以鉴别电器的能力较差，因此我们定义重叠比率计算函数hi,j(x)，评估负载特征重叠的情形。
(式中：具有相异的电器I个，各电器i各有J个负载特征值)。
其中θα是一个加权函数，可以定义为使hi,j(x)计算出的数值落在0.5与1之间。计算出各特征值在各电器间的重叠比率后，可以更进一步获得一个特征值在所有电器，或是一种类型电器中的鉴别率，也就是该特征值在该类型电器或所有电器中的在辨识上重要性。所述权重值定义为：
(式中：wj代表电器i的负载特征值j的重要程度，亦即wj越大时负载特征值j对电器i分辨率越高，相反的则是越低，其中σ代表一加权函数，将的计算结果分布到一个实数区间以便获得一个适当的比对空间，z是一个集合，可以表示全部电器或是一部分同一类型的电器)；
所述权重值函数以各电器之间的负载特征值j的重叠率来动态调整，再以重叠率函数总合计算出平均重叠率。
基于上述的设计，则可通过各种电器特征值信心参数和电器特征值的鉴别率(权重值)，来计算未知电器与一已知电器的相似度，如以下列函数：
(式中：具有相异的电器I个，各电器i各有J个负载特征值)。
经计算复数个电器特征信心参数与其权重值，以共同决策方法决定数值最大最相似的电器；该权重值根据分析与统计结果，赋予相异种类电器相异特征值，以及相异特征值的权重值，用相异参数进行电器相似度的比对与电器搜寻；在获得一未知电器的一组特征值时，可比较经过权重加值计算已知电器信心参数总合，数值越高者越可能为该已知电器。
此外，本发明并提供一种基于使用者回馈信息的电器侦测系统，所述基于使用者回馈信息的电器侦测系统包含：
一智能型电表，其用以撷取与运算该电器在开关或转换状态时的交流电电压与电流产生细微变化的一负载特征值；
一家庭网关器，其储存家中所述电器的各负载特征值，以便搜寻，并且记录家中所述电器的使用情形，供通过手机或计算机连接与查询耗电情形；以及
一数据中心，其储存所述家中电器信息，在家庭网关器寻找不到所述电器的负载特征值时，将负载特征值传到该数据中心搜寻。
其中，该家庭网关器通过所述手机或计算机提供省电建议及电器诊断。
本发明具有以下有益效果：
相较于现有技术，本发明基于一个动态使用者回馈数据库与共同决策搜寻算法来进行非侵入式电力负载侦测的电器个别状态侦测与耗电分析，能够以更精确的方法决定所述特征值的搭配方式与权重值，通过使用者的回馈机制在线自动调教系统，将有效地提升电器搜寻的准确度，并能够有效提升非侵入式负载侦测的电器状态侦测率，以克服在非侵入式负载侦测技术中面临电器种类繁多、电器推陈出新与同一种电器在每个家庭中使用时的特征些许不同的问题；
而且，对于使用者因为不注意所造成的电力浪费，能够通过本发明来了解家中或企业用电情形，将可以节省约25%~30%的电力能源与电费，大幅降低人类对电力的需求；
此外，本发明会计算不同类型电器(举如电阻型、电容型与电感型)的电器特征权重，于搜寻不同种类的电器时会依据不同鉴别率，选用不同的负载特征组合用于共同决策方法中。
附图说明
图1是本发明的电器侦测方法的流程图；
图2是电风扇各负载特征值的信心参数密度分布的柱形图；
图3是各电器间负载特征值的信心参数重叠情形的柱形图；
图4是利用负载特征值的信心参数与各负载特征值的权重值计算可能电器的柱形图；
图5是本发明的电器侦测系统的配置架构示意图。
【主要元件符号说明】
智能型电表-1；
家庭网关器-2；
计算机-3；
资料中心-4。
具体实施方式
为了达成上述目的及功效，下面将结合附图和实施例说明如下，以使得本领域的普通技术人员根据以下所述能够实施本发明。
请参阅图1，揭示出本发明基于使用者回馈信息的电器侦测方法的流程图，说明本发明方法包含下列实施步骤：
S01：首先通过电器于开关和转换状态时在交流电压与电流产生细微变化的各种负载特征值(LoadSignature)，而取得使用者对一电器的回馈信息；所述负载特征值包括：稳态有效功率(ActivePower)与无效功率(ReactivePower)、谐波(Harmonics)、瞬时有效功率(TransientActivepower)和瞬时无效功率(TransientReactivepower)、瞬时持续时间(TransientStateInterval)等。
该回馈信息定义为vk，该回馈信息vk可包含回馈电器搜寻结果正确与不正确，或是尚未回馈搜寻结果是否正确；实际上可如下列定义：
(1)通过使用者输入：如维修人员、家庭和企业使用者在装设或使用一智能型电表1(SmartMeter)(如图5所示)时，所输入的正确电器信息或正确电器状态信息，定义为搜寻电器结果正确vc；或者，
(2)确认该智能型电表1的电器搜寻结果：确认搜寻电器结果正确为vc，确认搜寻电器结果错误为vn，未提供电器信息或未确认电器搜寻结果为vw。
因此，使用者回馈信息的方式可分为：
(a)维修人员在装设或操作时所提供的回馈信息；
(b)家庭或企业使用者于使用、装设或操作时所提供的回馈信息；
(c)未来智能型家电可能可以自动回报电器状态，比对电器状态与电器的一耗电特征也可作为使用者回馈信息的项目之一。
如此，所述使用者的回馈信息可提供正确的电器状态，以及各个电器状态的耗电特征的对应关系，使用者只需要提供正确的电器或是确认电器搜寻结果的正确性，智能型电表1即可将其侦测到的各种电器负载特征值和正确或搜寻错误的电器名称做一个对应，而产生电器与各种电器的耗电特征值的对应关系，因此使用者无须了解或输入各种电器负载特征值。
S02：将所述使用者回馈信息记载在智能型电表1、资料中心或云端系统中；同时，所述电器状态和各个电器状态的耗电特征也可以记录于一电器特征数据中心4(Datacenter)中。
电器特征数据中心4实际上为一数据库，会因为使用者不断的使用与回馈，而逐渐增加电器特征数据中心4的数据数量，并修正各种参数值，以提高搜寻精准度；期间，电器特征数据中心4也能够用来进行后续的电器侦测与搜寻。
S03：通过智能型电表1或云端通过数学的分析而运算各种负载特征，进而计算该电器任一特征值出现的比率，以及各特征值的一鉴别率；如此，通过分析各种负载特征是否方便判读各种电器的鉴别率，作为一负载特征的权重值。
所述电器任一特征值出现的比率定义为信心参数(Confidencefactor)，且所述各特征值的鉴别率定义为特征权重值(WeightedValue)。其中，
所述使用者回馈信息计算出各种负载特征的信心参数与特征权重值，且所述回馈信息帮助系统调教与计算出各电器于各特征值的分布情形，进而计算出各种负载特征的信心参数与权重值。
将电器特征数据中心4中各个使用者的回馈信息通过一离散化函数而将所述电器的各特征值转换成离散的数值，离散函数以函数(1)或其它已知函数表示：
……(1)
(式中：假设该电器特征数据中心中有相异的电器I个，各电器i各有J个负载特征值，且电器i有K笔数据各别来自于不同使用者的回馈信息)。
因此，将电器i的负载特征值j表示如函数(1)的离散分布方式；其中，xi,j,k代表的是电器i在第k个回馈信息中的负载特征值j的数值，而是经离散化数值处理后的结果。所述电器特征值分布情形，将有助于判别使用者回馈信息是否正确，或告知使用者电器老化情形与自动判别新电器的作用。
在落于相同离散区间内的回馈信息予以加总，获得所述使用者回馈信息在各负载特征值间的分布；所述函数(2)代表的是电器i的负载特征值j第k次的回馈信息(表示为)座落于一离散区间中的x区间。
……(2)
(式中：所述电器i的负载特征值j第k次的回馈信息()落于一离散区间中的x区间，则gi,j(x)增加vk)。
gi,j(x)函数记录一个负载特征值在特征值为x时出现的次数，换句话说，就是在过去使用者所贡献的电器案例中，有多少相同型号电器其负载特征值也呈现x的状态。
请参阅图2，说明所述电风扇各负载特征值的信心参数分布；其中，横轴为负载特征值的离散分布，纵轴为使用者回馈信息的多寡比率，以一函数计算此比率，称此为信心参数。所述信心参数是根据使用者对该电器回馈信息，计算一负载特征值出现在一离散区间时，相对于所有该电器回馈信息中的比率。
信心参数以函数(3)表示，计算出使用者对此电器回馈的信心比率情形，信心参数将落于0和1之间。
……(3)
(式中：具有相异的电器I个，各电器i各有J个负载特征值)。
以上通过统计不同使用者针对同一个电器所回馈的信息的主要目的，在于建立每一个电器以及每一个电器的每一个耗电特征值的信心参数，该信心参数的意义在于判断一个电器在一个耗电特征值上出现的比率。
换言之，如果有一个未知电器X，其耗电特征值为Y，而另一个已知电器Z的同一耗电特征值Y出现的比率很低，我们就认为此未知电器X为已知电器Z的可能性较低。
经过以上步骤计算后，各电器间的同一负载特征值的信心参数分布可能会有重叠的部分。
请参阅图3，说明各电器间负载特征值的信心参数密度重叠的例子；其中，电器1、电器2、电器3各代表不同电器的相同负载特征值i及负载特征值j，三种电器在负载特征值i与j时都有重叠，而负载特征值i重叠较少，相反的负载特征值j重叠较多；因此，可从图3中信心参数的分布情形看出特征值i较特征值j容易分辨各电器为何。
换言之，负载特征值i比负载特征值j更具备电器判断的鉴别率；因此，需要计算出各负载特征值的鉴别率，用以当成该负载特征值的权重值。
所述负载特征的权重值会随着使用者回馈而动态改变，也会因为相异种类电器而有不同的权重值；计算各权重值的方法以函数(4)或其它计算权重值方法表示：
……(4)
(式中：wj代表电器i的负载特征值j的重要程度，即wj越大时负载特征值j对电器i分辨率越高，相反的则是越低，其中σ代表一加权函数，将其计算结果分布到一个时数区间以便获得一个适当的比对空间，z是一个集合，可以表示全部电器或是一部分同一类型的电器)。
所述权重值函数以各电器之间的负载特征值j的重叠率来动态调整，再以重叠率函数总合计算出平均重叠率；其中函数(4)是基于电器之间的负载特征值j的重叠率来计算，所述重叠率函数hi,j(x)，以函数(5)表示，主要在于计算出相对的重叠比率，同时可以用θ(α)的加权函数，例如，，使hi,j(x)计算出的数值在0.5与1之间。
……(5)
(式中：具有相异的电器I个，各电器i各有J个负载特征值，θ(α)是一个加权函数)。
如此，经由各个负载特征值及负载特征的重要性，加以计算评估电器间的相似程度。
S04：通过共同决策方法，自动判别各种电器种类甚至于其品牌和型号，分析出家中电器的使用情形；
请参阅图4，说明利用负载特征值的信心参数密度计算可能的电器各特征值分布情形，搜寻电器的方式将以多个负载特征值共同决策的方法进行。
如果有一个未知电器的电器特征值分别为(x'1,x'2,x'3,...,x'j)，比对现有已知电器的相对应负载特征值的信心参数，并将信心参数相加获得未知电器与一已知电器的相似度，则可以判断该未知电器与电风扇最相近。
然而，每一个特征值并非一样重要，我们则进一步可以通过各种电器特征值的电器鉴别率所计算出的权重值来计算未知电器与一已知电器的相似度，以函数(6)表示：
……(6)
(式中：具有相异的电器I个，各电器i各有J个负载特征值)。
经计算复数个电器特征信心参数与其权重值，以共同决策方法决定数值最大最相似的电器；该权重值根据分析与统计结果，赋予相异种类电器相异特征值，以及相异特征值的权重值，用相异参数进行电器相似度的比对与电器搜寻。
在图4中，说明各负载特征值的权重值，除了各负载特征值的权重值可能不一样外，各种不同分类的电器，其负载特征值也可以不同。如将电器依照负载特征值分为电阻类、电容类与电感类等三大类；当智能型电表1收到判别电器的要求时，会先分析此电器特征值属于哪一类，然后通过上述的使用者回馈信息的电器侦测方法，判别此电器属于此类的哪种电器。
请参阅图5，揭示出本发明基于使用者回馈信息的电器侦测系统的配置架构示意图，说明本发明基于非侵入式负载侦测技术(NonintrusiveLoadMonitoring,NILM)，提出的电器侦测系统包含一智能型电表1、一家庭网关器2(HomeGateway)及一资料中心4，其中：
智能型电表1用以撷取与运算该电器在开关或转换状态时的交流电电压与电流产生细微变化的一负载特征值。
家庭网关器2负责提供家中网络、数字电视信号与电话信号，且储存所述家中电器的各负载特征值，以便搜寻，并且记录所述家中电器的使用情形，供使用者通过手机或计算机3连接与查询耗电情形，同时通过手机或计算机3提供省电建议及电器诊断等功能。
数据中心4(Datacenter)储存所述使用者家中的电器信息，在家庭网关器2寻找不到所述电器的负载特征值时，会将负载特征值传到数据中心搜寻。
通过上述，可供据以实施上述基于使用者回馈信息的电器侦测方法。
相较于现有技术，本发明基于一个动态使用者回馈数据库与共同决策搜寻算法来进行非侵入式电力负载侦测的电器个别状态侦测与耗电分析，能够以更精确的方法决定所述特征值的搭配方式与权重值，通过使用者的回馈机制在线自动调教系统，将有效地提升电器搜寻的准确度，并能够有效提升非侵入式负载侦测的电器状态侦测率，以克服在非侵入式负载侦测技术中面临电器种类繁多、电器推陈出新与同一种电器在每个家庭中使用时的特征些许不同的问题。对于使用者因为不注意所造成的电力浪费，能够通过本发明来了解家中或企业用电情形，将可以节省约25%~30%的电力能源与电费，大幅降低人类对电力的需求；此外，本发明会计算不同类型电器(举如电阻型、电容型与电感型)的电器特征权重，在搜寻不同种类的电器时会依据不同鉴别率，选用不同的负载特征组合于共同决策方法中。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例，并非用以限定本发明，举凡其它未脱离本发明精神所作的等效修饰或置换等，均应包含于本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于使用者回馈信息的电器侦测方法，其特征在于，所述基于使用者回馈信息的电器侦测方法包含：
取得使用者对一电器的回馈信息，通过所述电器于开关和转换状态时在交流电压与电流产生细微变化的各种负载特征值，所述回馈信息通过使用者输入或确认电器搜寻结果，而产生电器与各种电器的一耗电特征值的对应关系；
通过数学的分析而计算所述电器任一特征值出现的比率，以及各特征值的一鉴别率，所述电器任一特征值出现的比率定义为信心参数，所述各特征值的鉴别率定义为特征权重值；以及
通过共同决策方法，自动判别各种电器种类，并分析出家中电器的使用情形；其中：
所述回馈信息包含回馈自动判断电器正确与不正确，或是尚未回馈正确与否；且所述回馈信息通过一离散函数而将所述电器的各特征值转换成离散数值；
所述信心参数是根据使用者对所述电器回馈信息，计算一负载特征值出现在一离散区间时，相对于所有电器回馈信息中的比率；
所述负载特征的权重值随着使用者回馈而动态改变，且因为相异种类的电器而有不同的权重值。
2.如权利要求1所述基于使用者回馈信息的电器侦测方法，其特征在于，所述回馈信息以下列方法表示：
。
3.如权利要求1所述基于使用者回馈信息的电器侦测方法，其特征在于，所述基于使用者回馈信息的电器侦测方法还包含将使用者的回馈信息记载于一智能型电表、一数据中心或一云端系统中。
4.如权利要求1所述基于使用者回馈信息的电器侦测方法，其特征在于，所述离散函数以下列函数表示：
式中：具有相异的电器I个，各电器i各有J个负载特征值，且电器i有K笔数据各别来自于不同使用者的回馈信息，xi,j,k是电器i在第k个回馈信息中的负载特征值j的数值，而是经离散化数值处理后的结果。
5.如权利要求1所述基于使用者回馈信息的电器侦测方法，其特征在于，在落于相同离散区间内的回馈信息予以加总，获得所述使用者回馈信息在各负载特征值间的分布，其中加总函数为：
式中：所述电器i的负载特征值j第k次的回馈信息落于一离散区间中的x区间，则gi,j(x)增加vk。
6.如权利要求1所述基于使用者回馈信息的电器侦测方法，其特征在于，所述信心参数是以下列函数表示：
式中：具有相异的电器I个，各电器i各有J个负载特征值。
7.如权利要求1所述基于使用者回馈信息的电器侦测方法，其特征在于，所述权重值以下列函数表示：
式中：wj代表电器i的负载特征值j的重要程度，即wj越大时负载特征值j对电器i分辨率越高，相反的则是越低，其中代表一加权函数，将其计算结果分布到一个实数区间以便获得一个适当的比对空间，z是一个集合，可以表示全部电器或是一部分同一类型的电器；
所述权重值函数以各电器之间的负载特征值j的重叠率来动态调整，再以重叠率函数总和计算出平均重叠率，重叠率函数为：
式中：具有相异的电器I个，各电器i各有J个负载特征值，θ(α)是一个加权函数。
8.如权利要求1所述基于使用者回馈信息的电器侦测方法，其特征在于，所述基于使用者回馈信息的电器侦测方法还包含通过各种电器特征值的信心参数，各电器各特征值的鉴别率，来计算未知电器与一已知电器的相似度，所述未知电器与一已知电器的相似度，以下列函数表示：
式中：具有相异的电器I个，各电器i各有J个负载特征值；
经计算复数个电器特征信心参数与其权重值，以共同决策方法决定数值最大最相似的电器，所述权重值根据分析与统计结果，赋予相异种类电器相异特征值，以及相异特征值的权重值，用相异参数进行电器相似度的比对与电器搜寻。
9.一种基于使用者回馈信息的电器侦测系统，其特征在于，所述基于使用者回馈信息的电器侦测系统包含：
一智能型电表，其用以撷取与运算电器于开关或转换状态时的交流电电压与电流产生细微变化的一负载特征值；
一家庭网关器，其储存家中所述电器的各负载特征值，以便搜寻，并且记录家中所述电器的使用情形，供通过手机或计算机连接与查询耗电情形；以及
一数据中心，其储存所述电器信息，在家庭网关器寻找不到所述电器的负载特征值时，将负载特征值传到所述数据中心搜寻。
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