CN110441570A - 一种具备负荷感知功能的电能监测装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种具备负荷感知功能的电能监测装置及方法，其中装置包括:计量芯、负荷识别模块以及管理芯；所述计量芯将接收到的电压采样信号、电流采样信号的用电数据发送至所述负荷识别模块；所述管理芯将用于识别电器设备类别的特征量发送至所述负荷识别模块；所述负荷识别模块提取所述用电数据的用电特征，所述负荷识别模块利用接收到的所述特征量对所述用电数据的用电特征进行识别，识别出用电设备的种类和所述设备的用电量。

Description

一种具备负荷感知功能的电能监测装置及方法

技术领域

本发明涉及电能表技术领域，更具体地，涉及一种具备负荷感知功能的电能监测装置及系统。

背景技术

用电负荷智能感知技术是一种集成于智能电能表的非介入式负荷辨识技术。电力负荷输入总线端可无需安装检查装置，利用电能表计量数据和智能化量测与分析方法，感知系统内各类负荷的含量和状态。本概念于20世纪80年代由美国MIT团队的Hart G.W教授首次提出，现有技术由于系统复杂、成本高等因素无法在国内外的电能表中广泛应用

因此，需要一种技术，以实现具备负荷感知功能的电能监测技术。

发明内容

本发明技术方案提供一种具备负荷感知功能的电能监测装置及方法，以解决如何实现非接触式的负荷感知功能的问题。

为了解决上述问题，本发明提供了一种具备负荷感知功能的电能监测装置，所述装置包括:计量芯、负荷识别模块以及管理芯；

所述计量芯将接收到的电压采样信号、电流采样信号的用电数据发送至所述负荷识别模块；

所述管理芯将用于识别电器设备类别的特征量发送至所述负荷识别模块；

所述负荷识别模块提取所述用电数据的用电特征，所述负荷识别模块利用接收到的所述特征量对所述用电数据的用电特征进行识别，识别出用电设备的种类和所述设备的用电量。

优选地，所述用电数据包括：电压波形、电流波形、有功功率值和无功功率值。

优选地，自定义所述电压波形、电流波形的采样频率，发送频率，以及一次发送点数。

优选地，还包括：所述负荷识别模块根据接收到的所述特征量建立特征值库。

优选地，所述负荷识别模块提取所述用电数据的用电特征，还包括：

提取所述用电数据的暂态开启电器特征、暂态关闭电器特征和稳态特征。

基于本发明的另一方面，提供一种具备负荷感知功能的电能监测方法，所述方法包括：

通过计量芯将接收到的电压采样信号、电流采样信号的用电数据发送至所述负荷识别模块；

通过管理芯将用于识别电器设备类别的特征量发送至负荷识别模块；

通过所述负荷识别模块提取所述用电数据的用电特征，所述负荷识别模块利用接收到的所述特征量对所述用电数据的用电特征进行识别，识别出用电设备的种类和所述设备的用电量。

优选地，所述用电数据包括：电压波形、电流波形、有功功率值和无功功率值。

优选地，所述电压波形、电流波形的采样频率为3200Hz，0.5秒发送一次，一次发送1600个点。

优选地，还包括：所述负荷识别模块根据接收到的所述特征量建立特征值库。

优选地，所述负荷识别模块提取所述用电数据的用电特征，还包括：

提取所述用电数据的暂态开启电器特征、暂态关闭电器特征和稳态特征。

本发明提供一种具备负荷感知功能的电能监测装置及方法，其中装置包括:计量芯、负荷识别模块以及管理芯；计量芯将接收到的电压采样信号、电流采样信号的用电数据发送至负荷识别模块；管理芯将用于识别电器设备类别的特征量发送至负荷识别模块；负荷识别模块提取用电数据的用电特征，负荷识别模块利用接收到的特征量对用电数据的用电特征进行识别，识别出用电设备的种类和设备的用电量。本发明技术方案提高了用户体验，使用户对用电规律和能耗重点一目了然，电能消费更加透明；进而避免无端浪费，有效降低用户电费，同时实现全社会节能减排；本发明技术方案提供细粒度的居民能源消费习惯变化趋势，为制定能源政策和价格提供依据；本发明技术方案可服务国家安全，扫描可疑的户内人口数量、用电时间和电器类型，及时发现异常的群居活动和违禁品制造活动。

附图说明

通过参考下面的附图，可以更为完整地理解本发明的示例性实施方式：

图1为根据本发明优选实施方式的一种具备负荷感知功能的电能监测装置结构图；

图2为根据本发明优选实施方式的识别算法流程示意图；以及

图3为根据本发明优选实施方式的一种具备负荷感知功能的电能监测方法流程图。

具体实施方式

现在参考附图介绍本发明的示例性实施方式，然而，本发明可以用许多不同的形式来实施，并且不局限于此处描述的实施例，提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本发明，并且向所属技术领域的技术人员充分传达本发明的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本发明的限定。在附图中，相同的单元/元件使用相同的附图标记。

除非另有说明，此处使用的术语(包括科技术语)对所属技术领域的技术人员具有通常的理解含义。另外，可以理解的是，以通常使用的词典限定的术语，应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义，而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。

图1为根据本发明优选实施方式的一种具备负荷感知功能的电能监测装置结构图。本申请通过在原有的智能表方案上加入负荷识别模块，从而实现了电表的负荷识别功能。本申请的管理芯对负荷识别模块的通讯数据进行加解密方式转发从而实现负荷识别模块和云端服务器的连接。本申请的计量芯(SOC)属于法制计量内容，主要是对用户的能量进行计量功能。管理芯主要是负责显示、通讯、事件等功能。如图1所示，一种具备负荷感知功能的电能监测装置，装置包括:计量芯、负荷识别模块以及管理芯；

计量芯将接收到的电压采样信号、电流采样信号的用电数据发送至负荷识别模块；优选地，用电数据包括：电压波形、电流波形、有功功率值和无功功率值。

优选地，自定义电压波形、电流波形的采样频率，发送频率以及一次发送点数。本申请中举例说明，电压波形、电流波形的采样频率为3200Hz，0.5秒发送一次，一次发送1600个点。

计量芯(SOC)和负荷识别模块的通讯方式采用单方式的方式，即计量芯(SOC)发送数据给负荷识别模块的。发送间隔为0.5S。本申请中5.2.1计量芯(SOC)和负荷识别模块的数据接口的波形数据，现在定义1600个点，本申请的实施方式可以修改点数。如电流的数据格式定义为XXX.XX(A)，如定义为传输原始数据，电流值可以通过固定值运算得到，也属于本申请的实施方式。

发送的数据帧结构定义如下：

数据头：FEFEFEFE

数据内容

CRC16

数据内容解析为：

管理芯将用于识别电器设备类别的特征量发送至负荷识别模块。负荷识别模块提取用电数据的用电特征，负荷识别模块利用接收到的特征量对用电数据的用电特征进行识别，识别出用电设备的种类和设备的用电量。

优选地，还包括：负荷识别模块根据接收到的特征量建立特征值库。

优选地，负荷识别模块提取用电数据的用电特征，还包括：提取用电数据的暂态开启电器特征、暂态关闭电器特征和稳态特征。

本申请管理芯和负荷识别模块的通讯方式采用双方式的方式。主要包含下面几个内容：

(1)云端服务器通过管理芯下发特征量给负荷识别模块，本申请特征量是识别模块辨别出电器设备的数据基础。

(2)负荷识别模块把识别的结果发送给管理芯，由管理芯将数据包装转发给云端服务器。

(3)当负荷识别模块无法识别电器时，需要把特征量上传给云端服务器，由云端服务器来做负荷识别功能。

本申请通过云端服务器下发特征量为：

本申请根据下发的各个设备的特征值，在识别模块内建立特征值库。

本申请的识别结果为：

电器类型	用电量	最近一日用电量	最近一月用电量
				电器A	电器A总用电量	电器A最近一日用电量	电器A最近一月用电量
电器B	电器B总用电量	电器B最近一日用电量	电器B最近一月用电量
				电器C	电器C总用电量	电器C最近一日用电量	电器C最近一月用电量
...	...	...	...

本申请中，当识别失败时上报特征量，通过云端来进行负荷识别。当出现无法识别的设备时，可以上报特征量，让云端来进行负荷识别，然后下发识别出的电器设备，并更新负荷模块的特征库。本申请的识别算法如图2所示。本申请的识别算法架构流程也可以不包括增加换挡电器特征库或更新负载电器列表。

本申请的负荷芯片模块通过DMA把计量芯的通讯数据通过高速口保存到负荷识别模块的RAM中。本申请根据电压波形和电流波形的波形数据，提取出用电数据的暂态开启电器特征、暂态关闭电器特征和稳态特征的特征量。

本申请特征量的提取过程分几个步骤：

通过电压电流的波形数据做有功无功的瞬时值，并对周波做平均滤波。

通过功率变化判断是否超过阀值50W，例如，本申请认为当功率超过50W就认为有新设备的加入或退出。判断出暂态状态，如果功率已经趋于稳定，认为暂态结束，输出暂态特征数据，切换到稳态状态。

对稳态状态下的电流波形数据进行谐波含量的提取，输出各次谐波的电流矢量。

本申请增加了换挡电器特征库，增加换挡电器，由于电器的特征值都是基于0的特征，这里要根据换挡特性把所有能换挡的特征都单独算出来识别。本申请对各个档位下发的特征，根据当前的切换情况，形成新的特征电器。如A档切换到B档的特征。如电风扇，2档的由来可以由1档而来，也可以由3档而来，也可以直接从0档而来。因为挡位切换会导致特征量也不同，所以需要新增换挡电器设备。

本申请通过线性函数归一化(Min-Max Scaling)对原始数据进行线性变换，使结果映射到[0,1]的范围，实现对原始数据的等比缩放。归一化公式如下：

由于电器的量程都不一样，特征归一化的目的就是把各个电器的量程都定了，现在我们定成在(0--1000之间的数据)，这样才可以用KNN临近算法。比如，谐波含量10％如何和功率5000w等效量程。特征归一化的算出公式如下：

(当前-最小)/(最大-最小)

其中的最大值是特征库中对应特征的最大值，其中的最小值是特征库中对应特征的最小值。当前值是新采样并已经归一化的特征值。

本申请的识别算法通过欧式距离采用空间内两个点的距离来度量。距离越大，表示两个点越不相似。

对采样当前归一化的特征x_j；对归一化的样本信息特征y_j使用欧式距离法则，获得本次采样的特征数据针对各个样本的距离。

本申请使用的kNN临近算法，根据特征找出最接近的电器。

临近算法的距离公式如下：

count＝(a-b)*(a-b)；

a是计算出来的特征，b是各个电器特征；把各个特征的count相加，看那个电器的count最小，就认为那个电器最接近。

本申请把新增的电器更新到电器列表中，并根据识别结果的设备开启或设备关闭状态对设备列表进行更新。本申请电器电量的计算是根据稳态下的设备有功功率计算出各个电器的用电量情况。

本申请用户打开电器过程如下：

电器名称	电器打开时间	电器关闭时间
			电视机	3点15分	4点15分
空调	3点30分	8点
			烧水壶	3点45分	3点52分
电饭锅	6点	7点

本申请负荷识别电能表识别结果为：

电器名称	电器打开时间	电器关闭时间	使用电量
				电视机	3点16分	4点16分	0.072kwh
空调	3点32分	8点1分	7.32kwh
				烧水壶	3点46分	3点53分	0.12kwh
电饭锅	6点1分	7点1分	0.43kwh

图3为根据本发明优选实施方式的一种具备负荷感知功能的电能监测方法流程图。如图3所示，一种具备负荷感知功能的电能监测方法，方法包括：

优选地，在步骤301：通过计量芯将接收到的电压采样信号、电流采样信号的用电数据发送至负荷识别模块。优选地，用电数据包括：电压波形、电流波形、有功功率值和无功功率值。优选地，自定义电压波形、电流波形的采样频率，发送频率以及一次发送点数。本申请中举例说明，电压波形、电流波形的采样频率为3200Hz，0.5秒发送一次，一次发送1600个点。

优选地，在步骤302：通过管理芯将用于识别电器设备类别的特征量发送至负荷识别模块。优选地，还包括：负荷识别模块根据接收到的特征量建立特征值库。

优选地，在步骤303：通过负荷识别模块提取用电数据的用电特征，负荷识别模块利用接收到的特征量对用电数据的用电特征进行识别，识别出用电设备的种类和设备的用电量。

优选地，负荷识别模块提取用电数据的用电特征，还包括：提取用电数据的暂态开启电器特征、暂态关闭电器特征和稳态特征。

根据本发明优选实施方式的一种具备负荷感知功能的电能监测方法与根据本发明另一优选实施方式的一种具备负荷感知功能的电能监测系统相对应，在此不再进行赘述。

已经通过参考少量实施方式描述了本发明。然而，本领域技术人员所公知的，正如附带的专利权利要求所限定的，除了本发明以上公开的其他的实施例等同地落在本发明的范围内。

通常地，在权利要求中使用的所有术语都根据他们在技术领域的通常含义被解释，除非在其中被另外明确地定义。所有的参考“一个/所述/该[装置、组件等]”都被开放地解释为所述装置、组件等中的至少一个实例，除非另外明确地说明。这里公开的任何方法的步骤都没必要以公开的准确的顺序运行，除非明确地说明。

Claims (10)

1.一种具备负荷感知功能的电能监测装置，所述装置包括:计量芯、负荷识别模块以及管理芯；

所述计量芯将接收到的电压采样信号、电流采样信号的用电数据发送至所述负荷识别模块；

所述管理芯将用于识别电器设备类别的特征量发送至所述负荷识别模块；

所述负荷识别模块提取所述用电数据的用电特征，所述负荷识别模块利用接收到的所述特征量对所述用电数据的用电特征进行识别，识别出用电设备的种类和所述设备的用电量。

2.根据权利要求1所述的装置，所述用电数据包括：电压波形、电流波形、有功功率值和无功功率值的电信号测试量。

3.根据权利要求2所述的装置，自定义所述电压波形、电流波形的采样频率，发送频率以及一次发送点数。

4.根据权利要求1所述的装置，还包括：所述负荷识别模块根据接收到的所述特征量建立特征值库。

5.根据权利要求1所述的装置，所述负荷识别模块提取所述用电数据的用电特征，还包括：

提取所述用电数据的暂态开启电器特征、暂态关闭电器特征和稳态特征。

6.一种具备负荷感知功能的电能监测方法，所述方法包括：

通过计量芯将接收到的电压采样信号、电流采样信号的用电数据发送至所述负荷识别模块；

通过管理芯将用于识别电器设备类别的特征量发送至负荷识别模块；

通过所述负荷识别模块提取所述用电数据的用电特征，所述负荷识别模块利用接收到的所述特征量对所述用电数据的用电特征进行识别，识别出用电设备的种类和所述设备的用电量。

7.根据权利要求6所述的方法，所述用电数据包括：电压波形、电流波形、有功功率值和无功功率值的电信号测试量。

8.根据权利要求7所述的方法，自定义所述电压波形、电流波形的采样频率，发送频率，以及一次发送点数。

9.根据权利要求6所述的方法，还包括：所述负荷识别模块根据接收到的所述特征量建立特征值库。

10.根据权利要求6所述的方法，所述负荷识别模块提取所述用电数据的用电特征，还包括：

提取所述用电数据的暂态开启电器特征、暂态关闭电器特征和稳态特征。