CN109299134A - 一种非侵入式监测系统下电器的识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种非侵入式监测系统下电器的识别方法,包括:步骤一、安装监测装置,用于采集用户用电数据;步骤二、通过监测装置,采集用户用电设备的用电特征值信息,从获取的电流数据中得到电流基波和高次谐波数据信息;步骤三、分析电流基波和谐波特征值,分别计算各次谐波电流的衰减率,获取的多个衰减率分别与样本数据库中电器对应的衰减率进行最小值求解,得到多个最小值的电器设备再进行权重匹配最后得到的电器即为本次算法识别到的最接近的电器。本发明提出了一种新的方法,相比较之前的单电器识别技术对技术人员来说更简单易懂,从识别结果来说准确度也较高,同时也可以结合其他特征值一起达到更精准识别。
Description
技术领域
本发明涉及一种电器识别方法,具体涉及一种非侵入式监测系统下电器的识别方法。
背景技术
在生活中,住户经常会质疑自己家里的电表转的太快了,投诉至电力部门,但是当电力部门的工作人员到访检测后,发现大部分时候这都是因为用户自己的用电习惯问题而造成很多浪费。
科学用电不仅要“安全”用电,也要“合理经济”地用电。要做到科学用电,就要求不论工业企业和还是普通居民使用电能时都应遵循安全、节约、合理的原则;其中,安全用电是科学用电的首要前提,节约用电是科学用电的目的所在,合理用电是科学用电的实现途径。
目前传统的侵入式负荷监测需要在每一个被监测的负荷处加装传感器等硬件设备或者使用智能家电获取用电数据,非侵入式负荷监测则只需要在每户安装独立的监测装置或者是将装置集成到电表内,这样硬件成本可控,系统可靠性高,用户接受度高,维护成本低,获取数据完整性好。传统设备能测试的技术参数都不能准确描述固定某个电器负载设备的特征,无法实现对负载电器设备的准确识别。因此不管是硬件还是技术层面,都有待改善。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺陷,提供一种非侵入式检测系统下,能够识别用户在用电过程中的电器设备的方法,从而分析出用户的用电习惯,实现合理经济的用电模式。
本发明是这样实现的:
一种非侵入式监测系统下电器的识别方法,包括:
步骤一、安装监测装置,用于采集用户用电数据;
步骤二、通过监测装置,根据预设的采样频率采集用户用电设备的用电特征值信息(包括电流电压),从获取的电流数据中得到电流基波和高次谐波数据信息;
步骤三、分析电流基波和谐波特征值,对高次谐波数据选取多个奇次谐波数据,然后分别计算各次谐波电流的衰减率,获取的多个衰减率分别与样本数据库中电器对应的衰减率进行最小值求解,得到多个最小值的电器设备再进行权重匹配最后得到的电器即为本次算法识别到的最接近的电器。
通过本发明的方法,通过对一个家庭一段时间的数据采样,就能知道这个家庭这段时间的用电情况,反馈到国家电网信息中,就能对于不必要的用电、以及浪费用电采取相应的措施。其中,权重匹配是根据获得的电器类别的数量/电器总数量来判断每种电器的权重,选择最接近的电器。
更进一步的方案是:
所述监测装置,是独立安装在用户家里,或者安装在用户电表内。
更进一步的方案是:
所述的样本数据库是通过采集设定多个不同频率,对需要的电流、电压等特征值进行采样,直到所有频率的采样都完成,形成包括不同电器的各次谐波电流的衰减率数据库。
更进一步的方案是:
所述的各次谐波电流的衰减率计算公式如下:
衰减率=(电流基波数据-高次谐波数据)/电流基波数据
其中电流基波数据为采集多次的平均值,高次谐波数据为采集多次的平均值。
更进一步的方案是:
所述最小值求解,采用如下公式:
min((运行电器衰减率-样本电器衰减率)^2)
即是求解运行电器衰减率和样本电器衰减率差值平方的最小值。
本发明提出了一种新的方法,相比较之前的单电器识别技术对技术人员来说更简单易懂,从识别结果来说准确度也较高,同时也可以结合其他特征值一起达到更精准识别。
附图说明
图1为同一起点侧面角度观测到的各次谐波电流下降率的效果
图2为不同起点正面角度观测到的各次谐波电流下降率的效果
从图1-2可以推断,不同类电器,各次谐波电流的下降率或者下降趋势具有显著差异。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的说明。
一种非侵入式监测系统下电器的识别方法,包括:
1、安装非侵入式电力监测系统装置到需要监测的住户中;
2、设定不同频率,采集各个电器的电流电压等特征值数据信息,同一种类电器采集多份数据;
3、从采集的电流数据中预处理得到有效的电流基波和高次谐波数据信息,同一种电器计算其多份数据的平均电流基波和平均高次谐波数据;
4、计算每种电器的衰减率,衰减率计算公式如下:
衰减率=(电流基波数据-高次谐波数据)/电流基波数据
其中电流基波和高次谐波数据均为同一类电器采集的多份数据的平均值;
所有电器的电流,电压,电流基波,高次谐波,衰减率等数据形成采样数据库;
5、高次谐波中采用M个奇次谐波数据,图一和图二中分别展示了暖风机、台式电脑、微波炉这三种电器在同一起点侧面角度观测到的各次谐波电流下降率(即衰减率)的效果和不同起点正面角度观测到的各次谐波电流下降率的效果,可以看到不同电器的奇次谐波下降率特征很明显,作为识别电器的特征值准确率很高;
6、采用下面分别识别正在运行电器在不同奇次谐波下识别得到的电器设备,算法如下:
min((运行电器衰减率-样本电器衰减率)^2)
即是求解运行电器衰减率和样本电器衰减率差值平方的最小值;
7、不同奇次谐波识别得到的电器设备再采用权重大的成为最终识别得到的电器设备。
尽管这里参照本发明的解释性实施例对本发明进行了描述,上述实施例仅为本发明较佳的实施方式,本发明的实施方式并不受上述实施例的限制,应该理解,本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式,这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。
Claims (5)
1.一种非侵入式监测系统下电器的识别方法,其特征在于包括:
步骤一、安装监测装置,用于采集用户用电数据;
步骤二、通过监测装置,根据预设的采样频率采集用户用电设备的用电特征值信息(包括电流电压),从获取的电流数据中得到电流基波和高次谐波数据信息;
步骤三、分析电流基波和谐波特征值,对高次谐波数据选取多个奇次谐波数据,然后分别计算各次谐波电流的衰减率,获取的多个衰减率分别与样本数据库中电器对应的衰减率进行最小值求解,得到多个最小值的电器设备再进行权重匹配最后得到的电器即为本次算法识别到的最接近的电器。
2.根据权利要求1所述非侵入式监测系统下电器的识别方法,其特征在于:
所述监测装置,是独立安装在用户家里,或者安装在用户电表内。
3.根据权利要求1所述非侵入式监测系统下电器的识别方法,其特征在于:
所述的样本数据库是通过采集设定多个不同频率,对需要的电流、电压等特征值进行采样,直到所有频率的采样都完成,形成包括不同电器的各次谐波电流的衰减率数据库。
4.根据权利要求1所述非侵入式监测系统下电器的识别方法,其特征在于:
所述的各次谐波电流的衰减率计算公式如下:
衰减率=(电流基波数据-高次谐波数据)/电流基波数据
其中电流基波数据为采集多次的平均值,高次谐波数据为采集多次的平均值。
5.根据权利要求1所述非侵入式监测系统下电器的识别方法,其特征在于:
所述最小值求解,采用如下公式:
min((运行电器衰减率-样本电器衰减率)^2)
即是求解运行电器衰减率和样本电器衰减率差值平方的最小值。
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