CN111917184B - 基于bp神经网络的用电监测方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于BP神经网络的用电监测方法及系统，包括：实时获取家庭户的每个家用电器的用电数据；将获取的每个家用电器的用电数据，传输给监控平台；监控平台的预训练的BP神经网络对每个家用电器的用电数据进行处理；预训练的BP神经网络输出用电合理或用电不合理的标签；监控平台将用电合理或用电不合理的标签，传输给家庭户的客户端，客户端根据用电合理或用电不合理的标签实现对家用电器的用电监测。

Description

基于BP神经网络的用电监测方法及系统
技术领域
本公开涉及用电监测技术领域，特别是涉及基于BP神经网络的用电监测方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提到了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。
随着我国经济的持续高速发展，生活水平不断提高的同时，用电设备数量也不断增加，家庭用电在中国整体用电量中占有越来越高的比重，完善家庭用电的智能化显得尤为重要。
发明人发现，目前，现有的电子产品虽然可以达到节约能源的目的，但是电表采取的信息不能实时反映给用户，居民无法获取使用的最优标准，不能根据需求合理的分配用电时间，造成能源浪费。不能实时获取家用电器用电数据。传统用电监测方式不能将家用电器电量传输给监控中心。无法提供家庭用电的最优用电方案。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本公开提供了基于BP神经网络的用电监测方法及系统；
第一方面，本公开提供了基于BP神经网络的用电监测方法；
基于BP神经网络的用电监测方法，包括：
实时获取家庭户的每个家用电器的用电数据；
将获取的每个家用电器的用电数据，传输给监控平台；监控平台的预训练的BP神经网络对每个家用电器的用电数据进行处理；预训练的BP神经网络输出用电合理或用电不合理的标签；
监控平台将用电合理或用电不合理的标签，传输给家庭户的客户端，客户端根据用电合理或用电不合理的标签实现对家用电器的用电监测。
第二方面，本公开提供了基于BP神经网络的用电监测系统；
基于BP神经网络的用电监测系统，包括：
智能电表，用于实时获取家庭户的每个家用电器的用电数据；将获取的每个家用电器的用电数据，传输给监控平台；
监控平台，用于利用自身的预训练的BP神经网络对每个家用电器的用电数据进行处理；预训练的BP神经网络输出用电合理或用电不合理的标签；
监控平台，还用于将用电合理或用电不合理的标签，传输给家庭户的客户端，客户端根据用电合理或用电不合理的标签实现对家用电器的用电监测。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
本发明以小区为研究对象，小区内每个家庭为单位，采用智能电表对每个家庭用电量进行测量和采集，利用模型对采集到的数据进行处理，通过该种模型对用电量分析得到最优用电方案。充分利用了用电量数据，保证了居民舒适度，节约资源，降低能耗。该种模型不仅适用于家庭，也适用于学校、办公场所等，解决了模型应用的单一性。
结合物联网技术，采用WiFi无线传输，解决布线的烦恼；在家中放置用户客户端，方便用户实时查看家中用电情况，提升监测价值。用户客户端按照时间段向监控中心发送监测数据；监控平台采用BP神经网络模型分析处理；监控平台按照每个家庭、每个用电设备分类处理。
智能电表通过对家用电器用电量实时采集，在监控中心建立模型进行分类处理，并由放置于家中的用户客户端提供用电量提醒，向用户展示最优用电方案。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1为第一个实施例的方法流程图；
图2为第一个实施例的将获取的每个家用电器的用电数据，传输给监控平台流程图；
图3为第一个实施例的神经网络训练流程图；
图4为第一个实施例的整个系统架构示意图；
图5为第一个实施例的智能电表内部机构示意图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例一，本实施例提供了基于BP神经网络的用电监测方法；
如图1所示，基于BP神经网络的用电监测方法，包括：
S101：实时获取家庭户的每个家用电器的用电数据；
S102：将获取的每个家用电器的用电数据，传输给监控平台；监控平台的预训练的BP神经网络对每个家用电器的用电数据进行处理；预训练的BP神经网络输出用电合理或用电不合理的标签；
S103：监控平台将用电合理或用电不合理的标签，传输给家庭户的客户端，客户端根据用电合理或用电不合理的标签实现对家用电器的用电监测。
作为一个或多个实施例，S101中，实时获取家庭户的每个家用电器的用电数据；具体步骤包括：
利用安装在家庭户的智能电表，实现对每个家用电器的用电数据的采集。
进一步地，如图5所示，所述智能电表，包括：CPU控制器，所述CPU控制器分别与稳压电路、无线通信单元、存储单元、显示单元和若干个电量监测单元连接，所述稳压电路与市电连接，所述无线通信单元与用户客户端连接；
所述电量监测单元为电流传感器和/或电压传感器；每个电量监测单元负责对一种家用电器的用电数据进行采集，并将采集的家用电器的用电数据实时通过无线通信单元传输给用户客户端。
作为一个或多个实施例，S102中，将获取的每个家用电器的用电数据，传输给监控平台；具体步骤包括：
智能电表将获取的每个家用电器的用电数据，传输给用户客户端；
用户客户端将接收到的每个家用电器的用电数据通过依次连接的交换机和路由器，上传给监控平台。
具体地，所述S102中，如图2所示，将获取的每个家用电器的用电数据，传输给监控平台；具体步骤包括：
S1021：系统上电，进行CPU控制器、显示单元和无线通信单元初始化；
S1022：串口发送指令集配置无线通信单元，判断无线通信单元是否配置成功，如果未成功重启无线通信单元进行配置；
S1023：无线通信单元配置成功后，利用CPU控制器进行电量的采集；
S1024：采集到的用电信息，通过串口通信传送给CPU控制器；
S1025：CPU控制器将模拟信号转换成数字信号；
S1026：数字信号通过配置好的无线通信单元传输给用户客户端；
S1027：用户客户端通过TCP/IP传输到监控平台。
本系统以居民小区为研究区域，得出最佳用电策略，系统框图如图4所示。
作为一个或多个实施例，S102中，预训练的BP神经网络；训练步骤包括：
构建BP神经网络；
构建训练集，所述训练集为已知用电合理或用电不合理标签的不同家用电器的用电数据；
将训练集输入到BP神经网络中进行训练，得到训练好的BP神经网络即为预训练的BP神经网络。
BP神经网络训练流程图如图5所示。该模型利用负梯度下降法，分为信号的前向传播和误差的反向传播。在本发明中，共选取10个月的居民用电信息，其中读取的数据包括居民居住面积、用户区域、日期、时间、以及每个设备的用电量。选取10个月中前四个月的信息，利用模型得出最优用电量方案，再使用后六个月的用电信息验证方案的可用性。由于数据的奇异性，在模型的使用之前，首先需要进行数据的归一化处理。该模型正向传播与反向传播公式如下：
前向传播：
隐含层神经元输出：
xj＝∑iwijxi
Figure BDA0002603332000000061
输出层神经元输出为：
Figure BDA0002603332000000062
输出误差：
e(k)＝y(k)-yn(k)
计算全局误差：
Figure BDA0002603332000000063
反向传播：
隐含层及输入层连接权值
Figure BDA0002603332000000064
wij(k+1)＝wij(k)+Δwij
选取能较好的反应模型的特征的输入层与输出层，隐含层的个数通过输入层与输出层的个数来确定，即：
Figure BDA0002603332000000065
m为输入层节点数目，n为输出层节点数目，a的可调区间为1～10之间的常数。
作为一个或多个实施例，S102中，如图3所示，预训练的BP神经网络；训练步骤包括：
第一步，进行BP神经网络的初始化，包括：权值区间、误差函数、计算精度值和学习次数的确定；
第二步，计算隐含层各神经元的输入和输出、输出层各神经元的输入和输出；
第三步，输出层实际输出值与期望输出值进行对比，得出输出误差e；
第四步，析误差值是否在设定期望范围内，当误差值在期望范围内时，不需再修正权值和阈值，结束整个BP神经网络模型的优化，得出最佳用电模型；
当误差值不在期望范围内时，判断学习次数是否达到最大学习次数，当达到最大学习次数时，结束模型的建立；当没有达到最大学习次数时，进行修正权值的阈值来完成用电模型的优化，返回第二步。
BP神经网络通过查看全局误差，判断是否达到最优用电策略，当误差没有满足条件时，进行误差反向传播。每次通过模型得出的用电量为上一次用电量与之前用电量之和，因此在计算的过程中，需要用最后得出的总用电量减去上一次总用电量，即本次用电量数据。
电源模块输入电压为家庭用电220V，输出5V电压，电源模块为电量监测单元、CPU控制器供电；
CPU控制器3.3V供电，利用LD1117将5V电压转换成3.3V；
电量监测单元与电源模块的连接需要+5V电压；
CPU控制器连接电量监测单元和电源模块，通过WiFi与用户客户端相连；
电量监测单元用于实时采集家用电器的用电情况，由电源模块提供+5V电压供电；
CPU控制器采用RN8209芯片，RN8209芯片通过对电阻的采集完成电量采集，连接EEPROM存储模块，保存历史电量信息，并将采集到的信息传输给CPU控制器处理。
WiFi模块分别与CPU控制器和用户客户端连接，完成电量监测单元与用户客户端之间的通信，监测数据通过无线通信方式传输给用户客户端。
用户客户端通过TCP/IP协议与监控中心通信，监控中心放置于小区物业，统计每个家庭用电信息，小区居民初次使用本系统时，需要填写所住单元楼门牌号、本人电话信息、本人身份信息进行注册，监控中心会将居民基本信息以及历史用电数据进行保存。
监控中心根据用电模型，处理用户客户端发送的信息，并将最终结果反馈到家庭用户客户端，方便用户实时查看，根据最优的用电方案，合理规划用电时间以及用电设备。
实施例二，本实施例提供了基于BP神经网络的用电监测系统；
基于BP神经网络的用电监测系统，包括：
智能电表，用于实时获取家庭户的每个家用电器的用电数据；将获取的每个家用电器的用电数据，传输给监控平台；
监控平台，用于利用自身的预训练的BP神经网络对每个家用电器的用电数据进行处理；预训练的BP神经网络输出用电合理或用电不合理的标签；
监控平台，还用于将用电合理或用电不合理的标签，传输给家庭户的客户端，客户端根据用电合理或用电不合理的标签实现对家用电器的用电监测。
进一步地，所述智能电表，包括：CPU控制器，所述CPU控制器分别与稳压电路、无线通信单元、存储单元、显示单元和若干个电量监测单元连接，所述稳压电路与市电连接，所述无线通信单元与用户客户端连接；
所述电量监测单元为电流传感器和/或电压传感器；每个电量监测单元负责对一种家用电器的用电数据进行采集，并将采集的家用电器的用电数据实时通过无线通信单元传输给用户客户端。
进一步地，所述智能电表将获取的每个家用电器的用电数据，传输给用户客户端；用户客户端将接收到的每个家用电器的用电数据通过依次连接的交换机和路由器，上传给监控平台。
关于BP神经网络的训练步骤与实施例一种的训练步骤是完全一致的，此处不再赘述。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (8)

1.基于BP神经网络的用电监测方法，其特征是，包括：
实时获取家庭户的每个家用电器的用电数据；
将获取的每个家用电器的用电数据，传输给监控平台；监控平台的预训练的BP神经网络对每个家用电器的用电数据进行处理；BP神经网络的预训练步骤包括：
构建BP神经网络；
构建训练集，所述训练集为已知用电合理或用电不合理标签的不同家用电器的用电数据；
将训练集输入到BP神经网络中进行训练，得到训练好的BP神经网络即为预训练的BP神经网络；具体的：
第一步，进行BP神经网络的初始化，包括：权值区间、误差函数、计算精度值和学习次数的确定；
第二步，计算隐含层各神经元的输入和输出、输出层各神经元的输入和输出；
第三步，输出层实际输出值与期望输出值进行对比，得出输出误差e；
第四步，分析误差值是否在设定期望范围内，当误差值在期望范围内时，不需再修正权值和阈值，结束整个神经网络模型的优化，得出最佳用电模型；
当误差值不在期望范围内时，判断学习次数是否达到最大学习次数，当达到最大学习次数时，结束模型的建立；当没有达到最大学习次数时，进行修正权值的阈值来完成用电模型的优化，返回第二步；
预训练的BP神经网络输出用电合理或用电不合理的标签；
监控平台将用电合理或用电不合理的标签，传输给家庭户的客户端，客户端根据用电合理或用电不合理的标签实现对家用电器的用电监测。
2.如权利要求1所述的方法，其特征是，实时获取家庭户的每个家用电器的用电数据；具体步骤包括：
利用安装在家庭户的智能电表，实现对每个家用电器的用电数据的采集。
3.如权利要求2所述的方法，其特征是，所述智能电表，包括：CPU控制器，所述CPU控制器分别与稳压电路、无线通信单元、存储单元、显示单元和若干个电量监测单元连接，所述稳压电路与市电连接，所述无线通信单元与用户客户端连接；
所述电量监测单元为电流传感器和/或电压传感器；每个电量监测单元负责对一种家用电器的用电数据进行采集，并将采集的家用电器的用电数据实时通过无线通信单元传输给用户客户端。
4.如权利要求1所述的方法，其特征是，将获取的每个家用电器的用电数据，传输给监控平台；具体步骤包括：
智能电表将获取的每个家用电器的用电数据，传输给用户客户端；
用户客户端将接收到的每个家用电器的用电数据通过依次连接的交换机和路由器，上传给监控平台。
5.如权利要求1所述的方法，其特征是，将获取的每个家用电器的用电数据，传输给监控平台；具体步骤包括：
S1021：系统上电，进行CPU控制器、显示单元和无线通信单元初始化；
S1022：串口发送指令集配置无线通信单元，判断无线通信单元是否配置成功，如果未成功重启无线通信单元进行配置；
S1023：无线通信单元配置成功后，利用CPU控制器进行电量的采集；
S1024：采集到的用电信息，通过串口通信传送给CPU控制器；
S1025：CPU控制器将模拟信号转换成数字信号；
S1026：数字信号通过配置好的无线通信单元传输给用户客户端；
S1027：用户客户端通过TCP/IP传输到监控平台。
6.一种用于权利要求1-5任一所述的基于BP神经网络的用电监测方法的监测系统，其特征是，包括：
智能电表，用于实时获取家庭户的每个家用电器的用电数据；将获取的每个家用电器的用电数据，传输给监控平台；具体步骤包括：
利用安装在家庭户的智能电表，实现对每个家用电器的用电数据的采集；
监控平台，用于利用自身的预训练的BP神经网络对每个家用电器的用电数据进行处理；预训练的BP神经网络输出用电合理或用电不合理的标签；
监控平台，还用于将用电合理或用电不合理的标签，传输给家庭户的客户端，客户端根据用电合理或用电不合理的标签实现对家用电器的用电监测。
7.如权利要求6所述的系统，其特征是，所述智能电表，包括：CPU控制器，所述CPU控制器分别与稳压电路、无线通信单元、存储单元、显示单元和若干个电量监测单元连接，所述稳压电路与市电连接，所述无线通信单元与用户客户端连接；
所述电量监测单元为电流传感器和/或电压传感器；每个电量监测单元负责对一种家用电器的用电数据进行采集，并将采集的家用电器的用电数据实时通过无线通信单元传输给用户客户端。
8.如权利要求6所述的系统，其特征是，所述智能电表将获取的每个家用电器的用电数据，传输给用户客户端；用户客户端将接收到的每个家用电器的用电数据通过依次连接的交换机和路由器，上传给监控平台。
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