CN105425079B - 基于实时平均功率频域分析的洗衣机运行非侵入辨识方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于实时平均功率频域分析的洗衣机运行非侵入辨识方法,包括：在一定采样频率范围内，对总电源进线的电压和电流进行采样，形成电压采样序列u和电流采样序列i；在一定计算时间窗口内，计算总电源进线处的实时平均功率序列P；选取实时平均功率序列P的一组样本量进行快速傅里叶变换，得到该实时平均功率序列P的幅值结果序列和频率结果序列；根据实时平均功率序列P的幅值结果序列和频率结果序列判断是否有洗衣机启动。本发明提供了一种全新的基于实时平均功率频域分析的洗衣机运行非侵入辨识方法，该方法能够准确感知洗衣机的运行，为实现洗衣机的非侵入辨识提供了技术支撑。
Description
技术领域
本发明属于智能用电技术领域，尤其涉及一种基于实时平均功率频域分析的洗衣机运行非侵入辨识方法。
背景技术
居民电力负荷监测分解技术是一门新兴的智能电网基础支撑技术，与目前智能电表仅量测用户总功率不同，它以监测并分解出居民户内所有电器的启动时间、工作状态、能耗情况为目标，从而实现更加可靠、精确的电能量管理。电力负荷监测分解技术使用户的电费清单像电话费清单一样，各类家用电器的用电量一目了然，从而使用户及时了解自己的用电情况，为合理分配各个电器的用电时间及相应的用电量提供参考，最终能够有效减少电费支出和电能浪费。Google统计数据显示，如果家庭用户能够及时了解住宅电器的详细用电信息，就能使每月电费开支下降5％～15％。如果全美国有一半家庭每个月节省这么多开支，减少的碳排放量相当于减少800万辆汽车的使用。对于工业用户而言，其负荷投切安排一般是比较固定的，只需分时计量即可，对负荷分解的需求较少，本项目的主要研究对象是住宅用电负荷。
目前，居民电力负荷监测分解技术主要分为侵入式监测分解(Intrusive LoadMonitoring and decomposition，ILMD)和非侵入式监测分解(Non-intrusive LoadMonitoring and decomposition，NILMD)两大类：
(1)侵入式负荷监测分解技术(ILMD)：侵入式负荷监测将带有数字通信功能的传感器安装在每个电器与电网的接口，可以准确监测每个负荷的运行状态和功率消耗。但大量安装监测传感器造成建设和维护的成本较高，最重要的是侵入式负荷监测需要进入居民家中进行安装调试，容易造成用户抵制心理。
(2)非侵入式负荷监测分解技术(NILMD)：仅在用户入口处安装一个传感器，通过采集和分析入口总电流、电压等信息来判断户内每个或每类电器的用电功率和工作状态(例如，空调具有制冷、制热、待机等不同工作状态)，从而得出居民的用电规律。和侵入式负荷分解相比，由于只需要安装一个监测传感器，非侵入负荷分解方案的建设成本和后期维护难度都大幅降低；另外，传感器安装位置可以选择在用户电表箱处，完全不会侵入居民户内进行施工。可以认为，NILMD以分解算法代替ILMD系统的传感器网络，具有简单、经济、可靠、数据完整和易于迅速推广应用等优势，有望发展成为高级量测体系(AMI)中新一代核心技术(成熟后，NILMD算法也可以融合到智能电表的芯片内)，支持需求侧管理、定制电力等智能用电的高级功能，也适用于临时性的负荷用电细节监测与调查。
洗衣机利用电动机以及相应的机械结构带动衣物上下左右翻转，由于家庭衣物量有限，家用洗衣机的稳态有功功率一般在200W至1000W之间。洗衣机洗衣过程基本由设备自动控制，由同一电机控制洗衣桶以一定频率(约为0.05Hz)实现正反转交替运行。
综上所述，NILMD技术已经逐渐成为一个研究热点，相关技术的突破和产业化对全社会的节能减排具有重要意义。目前，NILMD技术的研究还停留在理论研究阶段，多态电器尤其是洗衣机的分解辨识方法等关键技术还有待突破。
因此，亟待解决上述问题。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种能够准确感知洗衣机的运行的基于实时平均功率频域分析的洗衣机运行非侵入辨识方法。
技术方案：为实现以上目的，本发明公开了一种基于实时平均功率频域分析的洗衣机运行非侵入辨识方法，其特征在于：该辨识方法包括如下步骤：
(1)在一定采样频率范围内，对总电源进线的电压和电流进行采样，形成电压采样序列u和电流采样序列i；
(2)在一定计算时间窗口内，计算总电源进线处的实时平均功率序列P；
(3)选取实时平均功率序列P的一组样本量进行快速傅里叶变换，得到该实时平均功率序列P的幅频特性；
(4)根据步骤(3)中实时平均功率序列P的幅频特性判断是否有洗衣机启动，如未启动，则返回步骤(3)。
其中，所述步骤(1)中的采样频率范围为f＝0.5kHz～2kHz。
优选的，所述步骤(2)中所述实时平均功率序列P的计算公式为
其中，m为实时平均功率序列P的计算时间窗口所含工频周期数目，取m＝5个工频周期，k为采样点编号，N为一个工频周期包含的采样点数目。
进一步，所述步骤(3)中所述实时平均功率序列P的幅频特性包括幅值结果序列和频率结果序列，其计算公式为
Fp[j]＝FFT(P),fp[j]＝(j-1)*50/(m*Ns)
其中，j＝1,2,…,Ns，FFT表示快速傅里叶变换运算，Fp[j]为幅值结果序列，fp[j]为频率结果序列，Ns为参与本次快速傅里叶变换的P的样本数量，Ns取600～1200个。
其中，所述步骤(4)中判断方法为：扫描幅频特性中的幅值结果序列和频率结果序列，如果在0.01Hz～0.1Hz频率范围内存在幅值大于50W的频谱分量，即可判断当次计算时间窗口内有洗衣机启动，否则返回步骤(3)对实时平均功率序列P的下一组样本量进行快速傅里叶变换。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下显著优点：因多状态居民电器尤其是洗衣机的负荷识别一直是非侵入辨识的难点，且现有的洗衣机运行非侵入辨识方法主要围绕洗衣机的启功电流、有功功率、无功功率等负荷特性进行探索研究，但实质性的能准确辨识出洗衣机运行状态的方法尚且没有。本发明提供了的基于实时平均功率频域分析的洗衣机运行非侵入辨识方法，解决了上述难题，能够准确感知洗衣机的运行，为实现洗衣机的非侵入辨识提供了技术支撑。
附图说明
图1为本发明基于实时平均功率频域分析的洗衣机运行非侵入辨识方法的流程示意图；
图2为基于实时平均功率频域分析的洗衣机运行非侵入辨识方法中实时平均功率的计算结果图；
图3为基于实时平均功率频域分析的洗衣机运行非侵入辨识方法中实时平均功率幅频特性图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
如图1、图2和图3所示，本发明公开了一种基于实时平均功率频域分析的洗衣机运行非侵入辨识方法，具体的流程步骤如下：
(1)取采样频率f＝1kHz，对总电源进线的电压和电流进行采样，形成电压采样序列u和电流采样序列i。
(2)取计算时间窗口m＝5个工频周期，计算总电源进线处的实时平均功率序列P，P的计算公式为式中，k为采样点编号，N为一个工频周期包含的采样点数目；
从图2为洗衣机一次完整洗涤过程对应的实时平均功率的计算结果图，可以看出洗衣机的功率波动性大，存在较多功率波动“尖峰”；此外，该洗衣机的最大有功功率为200W左右，功率波动一次的时间间隔A为20s左右，波动频率约为0.05Hz，该频率对应洗衣机的正反转频率。
(3)选取实时平均功率序列P的一组样本量进行快速傅里叶变换，得到实时平均功率序列P的幅频特性，具体计算公式为Fp[j]＝FFT(P),fp[j]＝(j-1)*50/(m*Ns)，其中j＝1,2,…,Ns，其中FFT表示快速傅里叶变换运算，Fp[j]为快速傅里叶变换的幅值结果序列，fp[j]为快速傅里叶变换的频率结果序列，Ns为参与本次快速傅里叶变换的P的样本数量，算例中Ns取1000个。
(4)根据步骤(3)的实时平均功率序列P的幅频特性判断是否有洗衣机启动。扫描幅频特性中的幅值结果序列Fp[j]和频率结果序列fp[j]，如果在0.01Hz～0.1Hz频率范围内存在幅值大于50W的频谱分量，即可判断本次处理的时间窗口内有洗衣机启动，否则返回步骤(3)对实时平均功率序列P的下一组样本量进行快速傅里叶变换。
如图3所示的幅频特性图分析可知，在0.04Hz～0.05Hz频率范围内存在功率幅值约为70W的频谱分量，故可判断本次处理的时间窗口内有洗衣机启动。
Claims (4)
1.一种基于实时平均功率频域分析的洗衣机运行非侵入辨识方法，其特征在于：该辨识方法包括如下步骤：
(1)在f＝0.5kHz～2kHz的采样频率范围内，对总电源进线的电压和电流进行采样，形成电压采样序列u和电流采样序列i；
(2)在一定计算时间窗口内，计算总电源进线处的实时平均功率序列P；
(3)选取实时平均功率序列P的一组样本量进行快速傅里叶变换，得到该实时平均功率序列P的幅频特性；
(4)根据步骤(3)中实时平均功率序列P的幅频特性判断是否有洗衣机启动，如未启动，则返回步骤(3)。
2.根据权利要求1所述的基于实时平均功率频域分析的洗衣机运行非侵入辨识方法，其特征在于：所述步骤(2)中所述实时平均功率序列P的计算公式为
其中，m为实时平均功率序列P的计算时间窗口所含工频周期数目，取m＝5个工频周期，k为采样点编号，N为一个工频周期包含的采样点数目。
3.根据权利要求1所述的基于实时平均功率频域分析的洗衣机运行非侵入辨识方法，其特征在于：所述步骤(3)中所述实时平均功率序列P的幅频特性包括幅值结果序列和频率结果序列，其计算公式为
Fp[j]＝FFT(P),fp[j]＝(j-1)*50/(m*Ns)
其中，j＝1,2,…,Ns，FFT表示快速傅里叶变换运算，Fp[j]为幅值结果序列，fp[j]为频率结果序列，Ns为参与本次快速傅里叶变换的P的样本数量，Ns取600～1200个。
4.根据权利要求1所述的基于实时平均功率频域分析的洗衣机运行非侵入辨识方法，其特征在于：所述步骤(4)中判断方法为：扫描幅频特性中的幅值结果序列和频率结果序列，如果在0.01Hz～0.1Hz频率范围内存在幅值大于50W的频谱分量，即可判断当次计算时间窗口内有洗衣机启动，否则返回步骤(3)对实时平均功率序列P的下一组样本量进行快速傅里叶变换。
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