CN112671098A - 一种非侵入式负荷辨识的方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本说明书一个或多个实施例提供一种非侵入式负荷辨识的方法、装置及电子设备，所述负荷辨识的方法包括对电量数据进行预处理，获取所述电量数据的辨识特征量；若所述辨识特征量中存在有功功率抬升量和/或有功功率跌落量，则通过电器匹配算法处理所述辨识特征量，获取相应的电器的类型和工作状态信息，并将所述电器的类型和工作状态信息发送至电气主站。本发明实施例通过将获取到的电量数据做预处理，得到电量数据的辨识特征量，再利用电器匹配算法处理的得到的辨识特征量，获取相应的电器的类型和工作状态信息，最后再将得到的电器的类型和工作状态信息发送到电气主站，从而减少了电气主站的通信量和任务量，提高了用户用电行为的分析效率。
Description
技术领域
本说明书一个或多个实施例涉及居民用电监测技术领域，尤其涉及一种非侵入式负荷辨识的方法、装置及电子设备。
背景技术
智能电网通过获得用户的用电数据来对用户展开用电行为分析，从而为用户推送量身定制的节能诊断意见、套餐建议以及电能替代服务。用电行为数据包括电器类型、启停时间以及电能消耗。
现有技术中通过非侵入负荷采集来对用户总进线的电压和电流数据进行采样，将采样到的数据发送至电力主站。再由电力主站对采样数据进行计算分析，获得用户的用电行为规律。
发明人发现，由于电力用户的数量过于庞大，采集到的大量的用电数据导致电力主站的通信量和任务量大幅度的增加，严重降低了用户用电行为的分析效率。
发明内容
有鉴于此，本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种非侵入式负荷辨识的方法、装置及电子设备，以解决现有技术中对用户用电行为分析效率较低的问题。
基于上述目的，本说明书一个或多个实施例提供了一种非侵入式负荷辨识的方法，包括：
获取用户总线上的电量数据；
对所述电量数据进行预处理，获取所述电量数据的辨识特征量；
若所述辨识特征量中存在有功功率抬升量和/或有功功率跌落量，则通过电器匹配算法处理所述辨识特征量，获取相应的电器的类型和工作状态信息，并将所述电器的类型和工作状态信息发送至电气主站。
作为一种可选的实施方式，所述电量数据包括电流数据和电压数据。
作为一种可选的实施方式，所述辨识特征量包括稳态特征量和暂态特征量；所述稳态特征量包括：有功功率抬升量、有功功率跌落量、无功功率抬升量、无功功率跌落量以及稳态功率持续时间；所述暂态特征量包括暂态冲击系数以及暂态功率冲击时间。
作为一种可选的实施方式，所述对所述电量数据进行预处理，获取所述电量数据的辨识特征量，包括：
根据所述电流数据和电压数据获得所述用户总线上的功率曲线；
根据所述功率曲线，获取所述用户总线上的有功功率抬升量、有功功率跌落量、无功功率抬升量、无功功率跌落量、稳态功率持续时间、暂态功率冲击时间以及暂态冲击系数。
具体的，所述功率曲线包括有功功率曲线和无功功率曲线。
作为一种可选的实施方式，所述若所述辨识特征量中存在有功功率抬升量，则通过电器匹配算法处理所述辨识特征量，获取相应的电器的类型和工作状态信息，包括：
若所述辨识特征量存在冲击功率，且所述有功功率抬升量大于300W、暂态冲击系数大于2以及暂态功率冲击时间为0.3s-0.5s，则判定所述电器的类型为定频空调，定频空调的工作状态信息为启动；
若所述辨识特征量不存在冲击功率，且所述有功功率抬升量大于1000W、无功功率抬升量小于50Var、暂态冲击系数小于1.05以及稳态功率持续时间为0.3s-0.5s，则判定所述电器的类型为电热设备，电热设备的工作状态信息为启动。
作为一种可选的实施方式，所述若所述辨识特征量中存在有功功率跌落量，则通过电器匹配算法处理所述辨识特征量，获取相应的电器的类型和工作状态信息，包括：
若所述稳态功率持续时间大于15分钟，且所述有功功率抬升量大于1000W，则判定所述电器的类型为电热设备，电热设备的工作状态信息为长时加热；
若所述有功功率跌落量大于1000W，且稳态功率持续时间小于10分钟，则判定所述电器的类型为电热设备，电热设备的工作状态信息为短时保温；
若所述有功功率跌落量大于300W且小于600W，则判定所述电器的类型为定频空调，定频空调的工作状态信息为正在运行。
与所述负荷辨识的方法相对应的，本发明实施例还提供了一种非侵入式负荷辨识的装置，包括：
第一获取模组，用于获取用户总线上的电量数据；
第一计算模组，用于对所述电量数据进行预处理，获取所述电量数据的辨识特征量；
第二计算模组，用于判断若所述辨识特征量中存在有功功率抬升量和/或有功功率跌落量，则通过电器匹配算法处理所述辨识特征量，获取相应的电器的类型和工作状态信息，并将所述电器的类型和工作状态信息发送至电气主站。
作为一种可选的实施方式，所述第一计算模组包括：
第一计算单元，用于根据所述电流数据和电压数据获得所述用户总线上的功率曲线；
第二计算单元，根据所述功率曲线，获取所述用户总线上的有功功率抬升量、有功功率跌落量、无功功率抬升量、无功功率跌落量、稳态功率持续时间以及暂态冲击系数。
与所述负荷辨识的方法相对应的，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的方法。
从上面所述可以看出，本说明书一个或多个实施例提供的一种非侵入式负荷辨识的方法、装置及电子设备，通过将获取到的电量数据做预处理，得到电量数据的辨识特征量，再利用电器匹配算法处理的得到的辨识特征量，获取相应的电器的类型和工作状态信息，最后再将得到的电器的类型和工作状态信息发送到电气主站，从而减少了电气主站的通信量和任务量，提高了用户用电行为的分析效率。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书一个或多个实施例负荷辨识的方法的示意图；
图2为为本说明书一个或多个实施例负荷辨识的装置的示意图；
图3为本说明书一个或多个实施例所述辨识特征量中存在有功功率抬升量时获取相应的电器的类型和工作状态信息的示意图；
图4为本说明书一个或多个实施例所述辨识特征量中存在有功功率跌落量时获取相应的电器的类型和工作状态信息的示意图；
图5为本说明书一个或多个实施例的电子设备的示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参考图1-5，对本公开进一步详细说明。
为了实现上述发明目的，本发明实施例提供了一种非侵入式负荷辨识的方法，包括：
获取用户总线上的电量数据；
对所述电量数据进行预处理，获取所述电量数据的辨识特征量；
若所述辨识特征量中存在有功功率抬升量和/或有功功率跌落量，则通过电器匹配算法处理所述辨识特征量，获取相应的电器的类型和工作状态信息，并将所述电器的类型和工作状态信息发送至电气主站。
本发明实施例中，通过将获取到的电量数据做预处理，得到电量数据的辨识特征量，再利用电器匹配算法处理的得到的辨识特征量，获取相应的电器的类型和工作状态信息，最后再将得到的电器的类型和工作状态信息发送到电气主站，从而减少了电气主站的通信量和任务量，提高了用户用电行为的分析效率。
请参考图1，本发明实施例提供了一种非侵入式负荷辨识的方法，包括：
S100、获取用户总线上的电量数据。
作为一种可选的实施方式，所述电量数据包括电流数据和电压数据。
所述电流数据由安装在所述用户总线上的电流传感器测得，所述电压数据由安装在所述用户总线上的电压传感器测得。
S200、对所述电量数据进行预处理，获取所述电量数据的辨识特征量。
作为一种可选的实施方式，所述辨识特征量包括稳态特征量和暂态特征量；所述稳态特征量包括：有功功率抬升量、有功功率跌落量、无功功率抬升量、无功功率跌落量以及稳态功率持续时间；所述暂态特征量包括暂态冲击系数以及暂态功率冲击时间。
用户的各类家电在启停和运行时会引起总线上的电压、电流、功率以及谐波等电气量的显著变化，同时在工作时间、持续时间上又有明显的区别。通过稳态特征量可以清楚的得到用户总线上相关的电气数据的变化规律。
作为一种可选的实施方式，所述对所述电量数据进行预处理，获取所述电量数据的辨识特征量，包括：
根据所述电流数据和电压数据获得所述用户总线上的功率曲线；
根据所述功率曲线，获取所述用户总线上的有功功率抬升量、有功功率跌落量、无功功率抬升量、无功功率跌落量、稳态功率持续时间、暂态功率冲击时间以及暂态冲击系数。
具体的，所述功率曲线包括有功功率曲线和无功功率曲线。
基于有功功率计算公式和所述电流数据和电压数据获得有功功率曲线；基于快速傅里叶变换和所述电流数据和电压数据获得无功功率曲线。
S300、若所述辨识特征量中存在有功功率抬升量和/或有功功率跌落量，则通过电器匹配算法处理所述辨识特征量，获取相应的电器的类型和工作状态信息，并将所述电器的类型和工作状态信息发送至电气主站。
通过将所述电器的类型和工作状态信息发送至电气主站，减少了电气主站工作的任务量，提升了负荷辨识的效率。
作为一种可选的实施方式，如图3所示，所述若所述辨识特征量中存在有功功率抬升量，则通过电器匹配算法处理所述辨识特征量，获取相应的电器的类型和工作状态信息，包括：
若所述辨识特征量存在冲击功率，且所述有功功率抬升量大于300W、暂态冲击系数大于2以及暂态功率冲击时间为0.3s-0.5s，则判定所述电器的类型为定频空调，定频空调的工作状态信息为启动；
若所述辨识特征量不存在冲击功率，且所述有功功率抬升量大于1000W、无功功率抬升量小于50Var、暂态冲击系数小于1.05以及稳态功率持续时间为0.3s-0.5s，则判定所述电器的类型为电热设备，电热设备的工作状态信息为启动。
定频空调依靠间歇启停压缩机来调整室内温度，压缩机又由启动电流很大的异步电机驱动，所以每次空调启动都带有很大的启动冲击功率(暂态冲击系数)，该冲击一般持续0.3s-0.5s。所以选取有功功率抬升量大于300W、暂态冲击系数大于2以及暂态功率冲击时间为0.3s-0.5s作为定频空调启动的判据。
电热装置采用电阻发热原理来制造生活热水，工作状态可分为“长时加热”和“短时保温”两种，启动时没有启动冲击功率，不消耗无功。所以选取有功功率抬升量大于1000W、无功功率抬升量小于50Var、暂态冲击系数小于1.05以及稳态功率持续时间为0.3s-0.5s为长时加热的判据
作为一种可选的实施方式，如图4所示，所述若所述辨识特征量中存在有功功率跌落量，则通过电器匹配算法处理所述辨识特征量，获取相应的电器的类型和工作状态信息，包括：
若所述稳态功率持续时间大于15分钟，且所述有功功率抬升量大于1000W，则判定所述电器的类型为电热设备，电热设备的工作状态信息为长时加热；
若所述有功功率跌落量大于1000W，且稳态功率持续时间小于10分钟，则判定所述电器的类型为电热设备，电热设备的工作状态信息为短时保温；
若所述有功功率跌落量大于300W且小于600W，则判定所述电器的类型为定频空调，定频空调的工作状态信息为正在运行。
需要说明的是，本说明书一个或多个实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本说明书一个或多个实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
基于上面所述非侵入式负荷辨识的方法的任意一个实施例，本发明还提供了一种非侵入式负荷辨识的装置，如图2所示，包括：
第一获取模组10，用于获取用户总线上的电量数据；
第一计算模组20，用于对所述电量数据进行预处理，获取所述电量数据的辨识特征量；
第二计算模组30，用于判断若所述辨识特征量中存在有功功率抬升量和/或有功功率跌落量，则通过电器匹配算法处理所述辨识特征量，获取相应的电器的类型和工作状态信息，并将所述电器的类型和工作状态信息发送至电气主站。
本发明实施例中，通过将获取到的电量数据做预处理，得到电量数据的辨识特征量，再利用电器匹配算法处理的得到的辨识特征量，获取相应的电器的类型和工作状态信息，最后再将得到的电器的类型和工作状态信息发送到电气主站，从而减少了电气主站的通信量和任务量，提高了用户用电行为的分析效率。
作为一种可选的实施方式，所述第一计算模组20包括：
第一计算单元，用于根据所述电流数据和电压数据获得所述用户总线上的功率曲线；
第二计算单元，根据所述功率曲线，获取所述用户总线上的有功功率抬升量、有功功率跌落量、无功功率抬升量、无功功率跌落量、稳态功率持续时间以及暂态冲击系数。
基于上面所述非侵入式负荷辨识的方法的任意一个实施例，本发明还提供了一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，如图5所示，该电子设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。
输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线1050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本公开的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本说明书一个或多个实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
本说明书一个或多个实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本公开的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本说明书一个或多个实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
Claims (10)
1.一种非侵入式负荷辨识的方法，其特征在于，包括：
获取用户总线上的电量数据；
对所述电量数据进行预处理，获取所述电量数据的辨识特征量；
若所述辨识特征量中存在有功功率抬升量和/或有功功率跌落量，则通过电器匹配算法处理所述辨识特征量，获取相应的电器的类型和工作状态信息，并将所述电器的类型和工作状态信息发送至电气主站。
2.根据权利要求1所述的非侵入式负荷辨识的方法，其特征在于，所述电量数据包括电流数据和电压数据。
3.根据权利要求1所述的非侵入式负荷辨识的方法，其特征在于，所述辨识特征量包括稳态特征量和暂态特征量；所述稳态特征量包括：有功功率抬升量、有功功率跌落量、无功功率抬升量、无功功率跌落量以及稳态功率持续时间；所述暂态特征量包括暂态冲击系数以及暂态功率冲击时间。
4.根据权利要求1所述的非侵入式负荷辨识的方法，其特征在于，所述对所述电量数据进行预处理，获取所述电量数据的辨识特征量，包括：
根据所述电流数据和电压数据获得所述用户总线上的功率曲线；
根据所述功率曲线，获取所述用户总线上的有功功率抬升量、有功功率跌落量、无功功率抬升量、无功功率跌落量、稳态功率持续时间、暂态功率冲击时间以及暂态冲击系数。
5.根据权利要求4所述的非侵入式负荷辨识的方法，其特征在于，所述功率曲线包括有功功率曲线和无功功率曲线。
6.根据权利要求1所述的非侵入式负荷辨识的方法，其特征在于，所述若所述辨识特征量中存在有功功率抬升量，则通过电器匹配算法处理所述辨识特征量，获取相应的电器的类型和工作状态信息，包括：
若所述辨识特征量存在冲击功率，且所述有功功率抬升量大于300W、暂态冲击系数大于2以及暂态功率冲击时间为0.3s-0.5s，则判定所述电器的类型为定频空调，定频空调的工作状态信息为启动；
若所述辨识特征量不存在冲击功率，且所述有功功率抬升量大于1000W、无功功率抬升量小于50Var、暂态冲击系数小于1.05以及稳态功率持续时间为0.3s-0.5s，则判定所述电器的类型为电热设备，电热设备的工作状态信息为启动。
7.根据权利要求1所述的非侵入式负荷辨识的方法，其特征在于，所述若所述辨识特征量中存在有功功率跌落量，则通过电器匹配算法处理所述辨识特征量，获取相应的电器的类型和工作状态信息，包括：
若所述稳态功率持续时间大于15分钟，且所述有功功率抬升量大于1000W，则判定所述电器的类型为电热设备，电热设备的工作状态信息为长时加热；
若所述有功功率跌落量大于1000W，且稳态功率持续时间小于10分钟，则判定所述电器的类型为电热设备，电热设备的工作状态信息为短时保温；
若所述有功功率跌落量大于300W且小于600W，则判定所述电器的类型为定频空调，定频空调的工作状态信息为正在运行。
8.一种非侵入式负荷辨识的装置，其特征在于，包括：
第一获取模组，用于获取用户总线上的电量数据；
第一计算模组，用于对所述电量数据进行预处理，获取所述电量数据的辨识特征量；
第二计算模组，用于判断若所述辨识特征量中存在有功功率抬升量和/或有功功率跌落量，则通过电器匹配算法处理所述辨识特征量，获取相应的电器的类型和工作状态信息，并将所述电器的类型和工作状态信息发送至电气主站。
9.根据权利要求8所述的非侵入式负荷辨识的装置，其特征在于，所述第一计算模组包括：
第一计算单元，用于根据所述电流数据和电压数据获得所述用户总线上的功率曲线；
第二计算单元，根据所述功率曲线，获取所述用户总线上的有功功率抬升量、有功功率跌落量、无功功率抬升量、无功功率跌落量、稳态功率持续时间以及暂态冲击系数。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至权利要求7任意一项所述的方法。
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| CN202011406416.5A CN112671098A (zh) | 2020-12-02 | 2020-12-02 | 一种非侵入式负荷辨识的方法、装置及电子设备 |
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|---|---|---|---|
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114358568A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-04-15 | 国网天津市电力公司 | 一种基于分项计量的电能替代效益评估方法 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110672934A (zh) * | 2019-08-23 | 2020-01-10 | 北京中电飞华通信股份有限公司 | 一种非侵入式负荷辨识方法、终端及系统 |
-
2020
- 2020-12-02 CN CN202011406416.5A patent/CN112671098A/zh active Pending
Patent Citations (1)
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| CN110672934A (zh) * | 2019-08-23 | 2020-01-10 | 北京中电飞华通信股份有限公司 | 一种非侵入式负荷辨识方法、终端及系统 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114358568A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-04-15 | 国网天津市电力公司 | 一种基于分项计量的电能替代效益评估方法 |
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