CN105911342A - 基于功率持续时间特性的电饭煲非侵入辨识方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于功率持续时间特性的电饭煲非侵入辨识方法,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；检测并分别记录平均功率序列中以某一功率值(该功率值在一定区间内波动)阶跃上升和下降的时间点；计算间断运行负荷的各段运行状态的时间长度；根据间断运行负荷的各段运行时间长度判断是否有电饭煲运行，并计算电饭煲的近似额定功率。本发明方法能够准确感知电饭煲的运行，并且计算得到电饭煲的近似额定功率，为实现电饭煲的非侵入辨识提供了技术支撑。

Description

基于功率持续时间特性的电饭煲非侵入辨识方法

技术领域

本发明属于智能用电技术领域，尤其涉及基于功率持续时间特性的电饭煲非侵入辨识方法。

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。

热双金属片恒温器是电饭煲中的温度控制装置。热双金属片恒温器由两种膨胀系数不同的金属片制成，当电饭煲的温度升高时，热双金属片受热，使它向膨胀系数小的一面弯曲。弯曲时，它把两个触电分离，于是电饭煲断电，温度下降。而当温度下降到一定程度时，双金属片就收缩回原状，两个触电重新闭合通电，如此反复作用，使电饭煲的温度能够自动维持在一定温度。热双金属片恒温器的存在使电饭煲的运行方式为间断运行，并且各段运行时间长度不相等。

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，间断运行负荷尤其是电饭煲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

本发明的目的是克服现有技术的不足，提供一种基于功率持续时间特性的电饭煲非侵入辨识方法。

本发明采用的技术方案为：一种基于功率持续时间特性的电饭煲非侵入辨识方法，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)检测并分别记录平均功率序列中以某一功率值(该功率值在一定区间内波动)阶跃上升和下降的时间点；

(4)判断负荷在一段时间内是否为间断运行，若是间断运行则计算间断运行负荷的各段运行状态的时间长度，否则返回到步骤(3)；

(5)根据步骤(4)中间断运行负荷的各段运行时间长度判断是否有电饭煲运行，如果是电饭煲运行，计算电饭煲的近似额定功率，否则返回步骤(3)。

作用优选，所述步骤(1)中的采样频率范围为f＝0.5kHz～2kHz。

作用优选，所述步骤(2)中所述实时平均功率序列P的计算公式为

$P=\frac{1}{mN}\underset{k}{\overset{k+mN}{\Σ}}u*i$

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。

作用优选，所述步骤(3)中检测平均功率序列中是否有以某一功率值P_ss阶跃上升和下降，功率值P_ss是一个范围，对应区间(P_ss-δ，P_ss+δ)，在该区间内的功率值都可以认为是同一功率值；同时分别记录以功率值P_ss阶跃上升和下降的时间点t_on(i)和t_off(i)，其中i＝1,2,3,…。

作用优选，所述步骤(4)中通过检测负荷在一段时间内是否反复启停来鉴定负荷是否为间断运行，若非间断运行则返回到步骤(3)，否则计算间断运行负荷的各段运行状态的时间长度l_t(i)＝|t_off(i)-t_on(i)|。

作用优选，所述步骤(5)中通过间断运行负荷的各段运行时间长度l_t(i)来判断是否有电饭煲运行。当满足以下条件：

10s≤l_t(i)≤400s并且l_t(i)中有2～10个值大于200s (i≤20)

10s≤l_t(i)≤30s (i>20)

则认为有电饭煲运行，并得到电饭煲的近似额定功率P_ss；否则返回步骤(3)。

本发明的有益效果：目前家用电器中间断运行的负荷较多，如电饭煲、电烤箱、微波炉等，但电饭煲间断运行时各段运行时间长度不相等，无明显规律。现有的家用电器运行非侵入辨识方法主要围绕负荷的启功电流、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负荷运行状态的方法尚且没有。本发明提供了基于功率持续时间特性的电饭煲非侵入辨识方法，解决了上述难题，能够准确感知电饭煲的运行，并提供电饭煲的近似额定功率，为实现电饭煲的非侵入辨识提供了技术支撑。

附图说明

图1为本发明基于功率持续时间特性的电饭煲非侵入辨识方法的流程示意图；

图2为基于负荷间断运行时的各段运行时间长度的电饭煲运行非侵入辨识方法中实时平均功率的计算结果图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。

如图1、图2所示，本发明公开了基于功率持续时间特性的电饭煲非侵入辨识方法，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为电饭煲一次完整工作过程对应的实时平均功率的计算结果图，可以看出电饭煲的运行方式为间断运行，并且各段运行时间长度不等，最小的运行时间持续10s左右，最长的运行时间达到400s左右，在电饭煲整个工作过程中有多段间歇运行过程并且各段运行时间相差较大。

(3)检测并分别记录平均功率序列中以某一功率值(该功率值在一定区间内波动)阶跃上升和下降的时间点；

具体为检测平均功率序列中是否有以某一功率值P_ss阶跃上升和下降，功率值P_ss是一个范围，对应区间(P_ss-δ，P_ss+δ)，在该区间内的功率值都可以认为是同一功率值；同时分别记录以功率值P_ss阶跃上升和下降的时间点t_on(i)和t_off(i)，其中i＝1,2,3,…。

由图2中实时平均功率图可以检测到有一760W左右的功率值(如图2中标注A所示)在一定时间内反复阶跃上升和下降，相应的阶跃上升和下降的时间点为t_on(i)和t_off(i)(如图2中所示)。

(4)判断负荷在一段时间内是否为间断运行，若是间断运行则计算间断运行负荷的各段运行状态的时间长度，否则返回到步骤(3)；

具体为通过检测负荷在一段时间内是否反复启停来鉴定负荷是否为间断运行，若非间断运行则返回到步骤(3)，否则计算间断运行负荷的各段运行状态的时间长度l_t(i)＝|t_off(i)-t_on(i)|。

从图2可以看出电饭煲在一段时间内反复启停，可以断定电饭煲是间断运行负荷，并且可以得到电饭煲各段运行时间l_t(i)从10s到400s大小不等。

(5)根据步骤(4)中间断运行负荷的各段运行时间长度判断是否有电饭煲运行，如果是电饭煲运行，计算电饭煲的近似额定功率，否则返回步骤(3)。

具体为通过间断运行负荷的各段运行时间长度l_t(i)来判断是否有电饭煲运行。当满足以下条件：

10s≤l_t(i)≤400s并且l_t(i)中有2～10个值大于200s (i≤20)

10s≤l_t(i)≤30s (i>20)

则认为有电饭煲运行，并得到电饭煲的近似额定功率P_ss；否则返回步骤(3)。

由图2电饭煲实时平均功率的计算结果图可以看出，当i≤20时，10s≤l_t(i)≤400s，l_t(i)的数值间差距很大，并且l_t(i)中有2个值大于200s；当i>20时，10s≤l_t(i)≤30s，l_t(i)的数值基本相等，差距很小。通过以上分析可以断定有电饭煲运行，通过步骤(3)中的分析可得到该电饭煲的近似额定功率P_ss为760W左右。

应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (6)

1.一种基于功率持续时间特性的电饭煲非侵入辨识方法，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)检测并分别记录平均功率序列中以某一功率值阶跃上升和下降的时间点；

(4)判断负荷在一段时间内是否为间断运行，若是间断运行则计算间断运行负荷的各段运行状态的时间长度，否则返回到步骤(3)；

(5)根据步骤(4)中间断运行负荷的各段运行时间长度判断是否有电饭煲运行，如果是电饭煲运行，计算电饭煲的近似额定功率，否则返回步骤(3)。

2.根据权利要求1所述的基于功率持续时间特性的电饭煲非侵入辨识方法，其特征在于：所述步骤(1)中的采样频率范围为f＝0.5kHz～2kHz。

3.根据权利要求1所述的基于功率持续时间特性的电饭煲非侵入辨识方法，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

$P=\frac{1}{mN}\underset{k}{\overset{k+mN}{\Σ}}u*i$

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。

4.根据权利要求1所述的基于功率持续时间特性的电饭煲非侵入辨识方法，其特征在于：所述步骤(3)中检测平均功率序列中是否有以某一功率值P_ss阶跃上升和下降，功率值P_ss是一个范围，对应区间(P_ss-δ，P_ss+δ)，在该区间内的功率值都可以认为是同一功率值；同时分别记录以功率值P_ss阶跃上升和下降的时间点t_on(i)和t_off(i)，其中i＝1,2,3,…。

5.根据权利要求1所述的基于功率持续时间特性的电饭煲非侵入辨识方法，其特征在于：所述步骤(4)中通过检测负荷在一段时间内是否反复启停来鉴定负荷是否为间断运行，若非间断运行则返回到步骤(3)，否则计算间断运行负荷的各段运行状态的时间长度l_t(i)＝|t_off(i)-t_on(i)|。

6.根据权利要求1所述的基于功率持续时间特性的电饭煲非侵入辨识方法，其特征在于：所述步骤(5)中通过间断运行负荷的各段运行时间长度l_t(i)来判断是否有电饭煲运行；当满足以下条件：

10s≤l_t(i)≤400s并且l_t(i)中有2～10个值大于200s (i≤20)

10s≤l_t(i)≤30s (i>20)

则认为有电饭煲运行，并得到电饭煲的近似额定功率P_ss；否则返回步骤(3)。