CN109613360A - 一种基于非侵入式监测系统的负荷识别方法 - Google Patents

一种基于非侵入式监测系统的负荷识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于非侵入式监测系统的负荷识别方法，包括：步骤S100：分别采集已知类型的单个电器设备、电器设备组合的特征值数据，计算谐波斜率值，形成样本数据库；步骤S200：采集当前电路中的谐波数据，计算谐波斜率值；步骤S300：将实际电器运行的数据与样本数据库数据进行适应度函数匹配，获取匹配的电器类别和数量。本发明涉及到在非侵入式监测系统下，通过获取负荷设备的谐波特征值，对数据进行预处理得到奇次谐波数据，通过计算邻近奇次谐波的比值的斜率值来识别出正在运行的电器设备，方法简单，精准度高。

Description

一种基于非侵入式监测系统的负荷识别方法
技术领域
本发明涉及非侵入式监控技术领域，具体的说，是一种基于非侵入式监测系统的负荷识别方法。
背景技术
电能是现代生产生活中应用最广泛、最重要的能源之一。在电能计量方面，传统的“一户一表”方式是由电力部门抄取电能表并给出当月耗电总的度数，其弊端在于用户无法获知具体某用电器在某时间段内的耗电情况。可以说，用户对负荷集的动态实时运行信息的掌握还相当匮乏。在智能电网时代，不能深入分析用户内部负荷成分以及负荷识别，获取负荷信息有限，因而需要完善用电信息采集系统和智能用电系统，负荷识别和功率分解技术必不可少。负荷识别通常分为侵入式和非侵入式，目前传统的侵入式负荷监测需要在每一个被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监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。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于非侵入式监测系统的负荷识别方法，用于解决现有技术中传统设备能测试的技监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的问题。
本发明通过下述技术方案解决上述问题：
一种基于非侵入式监测系统的负荷识别方法，包括：
步骤S100：分别采集已知类型的单个电器设备、电器设备组合的特征值数据，计算谐波斜率值，形成样本数据库；
步骤S200：采集当前电路中的谐波数据，计算谐波斜率值；
步骤S300：将实际电器运行的数据与样本数据库数据进行适应度函数匹配，获取匹配的电器类别和数量。
进一步地，所述步骤S100具体包括：
步骤S110：监测设备按照设定的采样频率分别对已知类型的电器设备、电器设备组合进行采集特征值数据，所述特征值数据包括电流、电压、电流基波和高次谐波；
步骤S120：从采集的电流和高次谐波中处理得到电流有效值，并根据电流有效值计算奇次谐波特征值，得到奇次谐波数据P2n+1,其中n＝1,2,…,N；
步骤S130：分别计算各个电器设备以及各种电器设备组合的临近的奇次谐波数据比值的斜率值k1a，k2a，…，k(n/2-1)a，
k1a＝(P3a/P5a)/(P7a/P9a)；
k2a＝(P7a/P9a)/(P11a/P13a)；
…
k(n/2-1)a＝(P(2n-5)a/P(2n-3)a)/(P(2n-1)a/P(2n+1)a)；
其中：a为电器设备类型或电器设备组合；
步骤S140，由斜率值k1a，k2a，…，k(n/2-1)a形成样本数据库。
进一步地，所述步骤S200具体包括：
步骤S210：监测设备对当前电路按照设定的频率采集特征值数据；
步骤S220：处理得到电流有效值，并根据电流有效值计算奇次谐波特征值，得到奇次谐波数据P(2n+1)X,其中x为当前电路中包含的电器设备类型或者电器设备组合，n＝1,2,…,N；
步骤S230：计算临近的奇次谐波数据比值的斜率值k1x，k2x，…，k(n/2-1)x，
k1x＝(P3x/P5x)/(P7x/P9x)；
k2x＝(P7x/P9x)/(P11x/P13x)；
…
k(n/2-1)x＝(P(2n-5)x/P(2n-3)x)/(P(2n-1)x/P(2n+1)x)。
进一步地，所述步骤S300具体包括：
步骤S310：将当前电路的斜率值k(n/2-1)x与样本数据库中的斜率值逐一比对；
步骤S320：找到满足适应度函数min(abs(k(n/2-1)x-k(n/2-1)a))的k(n/2-1)a，则获取多种匹配的电器设备或者电器设备组合；
步骤S330：采用权重的方式匹配最优解，得到最终识别的电器设备或者电器设备组合。
本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
(1)本发明涉及到在非侵入式监测系统下，通过获取负荷设备的谐波特征值，对数据进行预处理得到奇次谐波数据，通过计算邻近奇次谐波的比值的斜率值来识别出正在运行的电器设备，方法简单，精准度高。
(2)本发明能够识别用户在用电过程中的电器设备，从而分析出用户的用电习惯，实现合理经济的用电模式，从而完善用电信息采集系统和智能用电系统。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例1：
一种基于非侵入式监测系统的负荷识别方法，包括：
步骤S100：分别采集已知类型的单个电器设备、电器设备组合的特征值数据，计算谐波斜率值，形成样本数据库，具体有：
步骤A1：监测设备按照设定的采样频率分别对已知类型的电器设备、电器设备组合进行采集特征值数据，所述特征值数据包括电流、电压、电流基波和高次谐波；
步骤A2：从采集的电流和高次谐波中处理得到电流有效值，并根据电流有效值计算奇次谐波特征值，得到奇次谐波数据P2n+1,其中n＝1,2,…,N；
步骤A3：分别计算各个电器设备以及各种电器设备组合的临近的奇次谐波数据比值的斜率值k1a，k2a，…，k(n/2-1)a，
k1a＝(P3a/P5a)/(P7a/P9a)；
k2a＝(P7a/P9a)/(P11a/P13a)；
…
k(n/2-1)a＝(P(2n-5)a/P(2n-3)a)/(P(2n-1)a/P(2n+1)a)；
其中：a为电器设备类型或电器设备组合；
步骤A4，由斜率值k1a，k2a，…，k(n/2-1)a形成样本数据库；
步骤S200：采集当前电路中的谐波数据，计算谐波斜率值，具体有：
步骤B1：监测设备对当前电路按照设定的频率采集特征值数据；
步骤B2：处理得到电流有效值，并根据电流有效值计算奇次谐波特征值，得到奇次谐波数据P(2n+1)X,其中x为当前电路中包含的电器设备类型或者电器设备组合，n＝1,2,…,N；
步骤B3：计算临近的奇次谐波数据比值的斜率值k1x，k2x，…，k(n/2-1)x，
k1x＝(P3x/P5x)/(P7x/P9x)；
k2x＝(P7x/P9x)/(P11x/P13x)；
…
k(n/2-1)x＝(P(2n-5)x/P(2n-3)x)/(P(2n-1)x/P(2n+1)x)；
步骤S300：将实际电器运行的数据与样本数据库数据进行适应度函数匹配，获取匹配的电器类别和数量，具体有：
步骤C1：将当前电路的斜率值k(n/2-1)x与样本数据库中的斜率值逐一比对；
步骤C2：找到满足适应度函数min(abs(k(n/2-1)x-k(n/2-1)a))的k(n/2-1)a，则获取多种匹配的电器设备或者电器设备组合；
步骤C3：采用权重的方式匹配最优解，得到最终识别的电器设备或者电器设备组合。
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 (4)

1.一种基于非侵入式监测系统的负荷识别方法，其特征在于，包括：
步骤S100：分别采集已知类型的单个电器设备、电器设备组合的特征值数据，计算谐波斜率值，形成样本数据库；
步骤S200：采集当前电路中的谐波数据，计算谐波斜率值；
步骤S300：将实际电器运行的数据与样本数据库数据进行适应度函数匹配，获取匹配的电器类别和数量。
2.根据权利要求1所述的一种基于非侵入式监测系统的负荷识别方法，其特征在于，所述步骤S100具体包括：
步骤S110：监测设备按照设定的采样频率分别对已知类型的电器设备、电器设备组合进行采集特征值数据，所述特征值数据包括电流、电压、电流基波和高次谐波；
步骤S120：从采集的电流和高次谐波中处理得到电流有效值，并根据电流有效值计算奇次谐波特征值，得到奇次谐波数据P2n+1,其中n＝1,2,…,N；
步骤S130：分别计算各个电器设备以及各种电器设备组合的临近的奇次谐波数据比值的斜率值k1a，k2a，…，k(n/2-1)a，
k1a＝(P3a/P5a)/(P7a/P9a)；
k2a＝(P7a/P9a)/(P11a/P13a)；
…
k(n/2-1)a＝(P(2n-5)a/P(2n-3)a)/(P(2n-1)a/P(2n+1)a)；
其中：a为电器设备类型或电器设备组合；
步骤S140，由斜率值k1a，k2a，…，k(n/2-1)a形成样本数据库。
3.根据权利要求2所述的一种基于非侵入式监测系统的负荷识别方法，其特征在于，所述步骤S200具体包括：
步骤S210：监测设备对当前电路按照设定的频率采集特征值数据；
步骤S220：处理得到电流有效值，并根据电流有效值计算奇次谐波特征值，得到奇次谐波数据P(2n+1)X,其中x为当前电路中包含的电器设备类型或者电器设备组合，n＝1,2,…,N；
步骤S230：计算临近的奇次谐波数据比值的斜率值k1x，k2x，…，k(n/2-1)x，
k1x＝(P3x/P5x)/(P7x/P9x)；
k2x＝(P7x/P9x)/(P11x/P13x)；
…
k(n/2-1)x＝(P(2n-5)x/P(2n-3)x)/(P(2n-1)x/P(2n+1)x)。
4.根据权利要求3所述的一种基于非侵入式监测系统的负荷识别方法，其特征在于，所述步骤S300具体包括：
步骤S310：将当前电路的斜率值k(n/2-1)x与样本数据库中的斜率值逐一比对；
步骤S320：找到满足适应度函数min(abs(k(n/2-1)x-k(n/2-1)a))的k(n/2-1)a，则获取多种匹配的电器设备或者电器设备组合；
步骤S330：采用权重的方式匹配最优解，得到最终识别的电器设备或者电器设备组合。
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