CN116896064A - 一种用电负载的用电特征分析系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及用电设备管理技术领域，具体地说，涉及一种用电负载的用电特征分析系统及方法，系统包括：负荷监测模块、负荷采集模块、录制存储模块和特征分析模块，负荷监测模块，用于采集用电负载的用电信息；录制存储模块，设置于入户总线处，用于对用电信息中的运行信号进行录制，得到录制数据，将录制数据进行存储并将录制数据上传至负荷采集模块；负荷采集模块，基于用电信息和录制数据生成用电负载的负荷数据，并将负荷数据发送至特征分析模块；特征分析模块，根据负荷数据，通过预设非介入式负荷感知算法完成对用电负载的用电特征分析，得到用电负载的用电特征，并记录用电特征的变化过程数据，基于变化过程数据确定用电负载的被控过程数据。
Description
技术领域
本发明涉及用电设备管理技术领域，具体是一种用电负载的用电特征分析系统及方法。
背景技术
负荷监测与识别可以采用侵入式和非侵入式两种方式进行。侵入式负荷监测技术依靠安装在每个设备上的多个专用传感器来获取其电力消耗信息。尽管直接测量的识别精度较高，但在实际应用中，建立传感器分布式测量网络具有很大的挑战性难度较大，而且过多的人员参与测量也会造成测量误差较大。
目前对非介入式负荷感知技术的测试与验证多在实验室环境下采用实证测试平台、动态负载仿真测试和数字仿真测试的方法进行，除实证测试平台外，后两种测试方法所用的原始数据缺乏标准的采集模型，无法保障原始数据的可信采集。同时，同一电器用通过不同采集方法得到的原始数据辨识结果不尽相同。而实证测试平台需要耗费大量的人力物力，造成极高的成本。
发明内容
本发明的目的在于提供了一种所述用电负载的用电特征分析系统及方法，用于解决现有技术中原始数据采集不标准，不准确的问题。
为达上述之一或部分或全部目的或是其他目的，本发明提出一种用电负载的用电特征分析系统，包括：负荷监测模块、负荷采集模块、录制存储模块和特征分析模块；所述负荷监测模块，用于采集用电负载的用电信息，并将所述用电信息上传至所述负荷采集模块与所述录制存储模块；所述录制存储模块，设置于入户总线处，用于对所述用电信息中的运行信号进行录制，得到录制数据，将所述录制数据进行存储并将所述录制数据上传至所述负荷采集模块；所述负荷采集模块，基于所述用电信息和所述录制数据生成所述用电负载的负荷数据，并将所述负荷数据发送至所述特征分析模块；所述特征分析模块，根据所述负荷数据，通过预设非介入式负荷感知算法完成对所述用电负载的用电特征分析，得到所述用电负载的用电特征，并记录所述用电特征的变化过程数据，基于所述变化过程数据确定所述用电负载的被控过程数据，其中，所述预设非介入式负荷感知算法是根据所述用电负载的类型进行选择的算法。
可选的，所述负荷监测模块的数量与所述用电负载的数量一致，各负荷监测模块分别连接不同的所述用电负载，并均与所述负荷采集模块无线连接。
可选的，所述系统还包括：算法确定模块，所述算法确定模块用于在所述用电负载的用电信息中识别出所述用电负载的负荷印记，根据所述负荷印记确定所述用电负载的目标类型，基于所述目标类型确定针对所述用电负载的非介入式负荷感知算法，将所述针对所述用电负载的非介入式负荷感知算法作为所述预设非介入式负荷感知算法，所述负荷印记为不同类型用电负载所独有的不同用电规律。
可选的，所述负荷监测模块包括供电子模块和供电监测子模块，所述供电子模块用于为所述负荷监测模块供电，所述供电监测子模块用于监测所述负荷监测模块的供电状态，并基于所述供电状态判断所述负荷监测模块的运行是否中断。
可选的，所述录制存储模块还用于对所述用电负载的所有运行信号进行筛选，得到基于所述预设非介入式负荷感知算法确定的目标运行信号，并对所述目标运行信号进行录制，得到所述录制数据。
可选的，所述特征分析模块用于基于所述用电负载的目标类型在预设特征库中获取所述用电负载面对不同控制指令时的不同的用电特征，基于所述用电特征的变化过程数据和所述用电负载面对不同控制指令时的不同的用电特征，得到所述用电特征的变化过程数据中各变化节点对应的控制指令，根据各变化节点对应的控制指令确定所述用电负载的被控过程数据。
可选的，所述负荷采集模块用于调用所述录制存储模块储存的所述用电负载的不同信号的瞬态变化数据、不同信号的幅值随时间变化的曲线和不同信号的用电数据，并接收负荷监测模块传输的所述用电负载的用电信息，得到所述用电负载的负荷数据，所述用电数据包括：用户电器的启停时间、电流、电压和用电量、用户电器总线处的电压、电流、频率、相位差、和谐波，所述用电负载的不同信号的瞬态变化数据、不同信号的幅值随时间变化的曲线和不同信号的用电数据为所述目标运行信号。
可选的，所述负荷监测模块还用于基于所采集到的所述用电负载的用电信息识别所述用电负载的运行状态，当所述运行状态为故障状态时，生成报警信号，所述运行状态包括正常状态和异常状态。
可选的，所述负荷监测模块还用于在基于所采集到的所述用电负载的用电信息识别所述用电负载的运行状态之前，获取所述用电负载所处环境的环境信息，基于所述环境信息和所述用电负载的属性信息确定所述用电负载的初始运行状态和所述用电负载在当前环境下正常运行时的正常状态数据和故障状态数据，所述正常状态数据和所述故障状态数据用于识别所述用电负载的运行状态。
另一方面，本申请实施例提供了一种用电负载的用电特征分析方法，所述方法，包括：
采集所述用电负载的用电信息；
对所述用电信息中的运行信号进行录制，得到录制数据；
根据所述用电信息和所述录制数据生成所述用电负载的负荷数据；
根据所述负荷数据，通过预设非介入式负荷感知算法完成对所述用电负载的用电特征分析，得到所述用电负载的用电特征，并记录所述用电特征的变化过程数据，基于所述变化过程数据确定所述用电负载的被控过程数据，其中，所述预设非介入式负荷感知算法是根据所述用电负载的类型进行选择的算法。
可选的，所述对所述用电信息中的运行信号进行录制，得到录制数据的步骤，包括：
对所述用电负载的所有运行信号进行筛选，得到基于所述预设非介入式负荷感知算法确定的目标运行信号；
对所述目标运行信号进行录制，得到所述录制数据。
可选的，在对所述用电信息中的运行信号进行录制，得到录制数据的步骤之前，还包括：
在所述用电负载的用电信息中识别出所述用电负载的负荷印记，并根据所述负荷印记确定所述用电负载的目标类型；
基于所述目标类型确定针对所述用电负载的非介入式负荷感知算法，将所述针对所述用电负载的非介入式负荷感知算法作为所述预设非介入式负荷感知算法，所述负荷印记为不同类型用电负载所独有的不同用电规律。
可选的，所述根据所述用电信息和所述录制数据生成所述用电负载的负荷数据的步骤，包括：
基于所述用电负载的不同信号的瞬态变化数据、不同信号的幅值随时间变化的曲线、不同信号的用电数据和所述用电负载的用电信息，得到所述用电负载的负荷数据，所述用电数据包括：用户电器的启停时间、电流、电压和用电量、用户电器总线处的电压、电流、频率、相位差、和谐波，所述用电负载的不同信号的瞬态变化数据、不同信号的幅值随时间变化的曲线和不同信号的用电数据为所述目标运行信号。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
通过所述负荷监测模块采集用电负载的用电信息，并将所述用电信息上传至所述负荷采集模块与所述录制存储模块；通过所述录制存储模块，对所述用电信息中的运行信号进行录制，得到录制数据，将所述录制数据进行存储并将所述录制数据上传至所述负荷采集模块；通过所述负荷采集模块，基于所述用电信息和所述录制数据生成所述用电负载的负荷数据，并将所述负荷数据发送至所述特征分析模块；通过所述特征分析模块，根据所述负荷数据，通过预设非介入式负荷感知算法完成对所述用电负载的用电特征分析，得到所述用电负载的用电特征，并记录所述用电特征的变化过程数据，基于所述变化过程数据确定所述用电负载的被控过程数据，其中，所述预设非介入式负荷感知算法是根据所述用电负载的类型进行选择的算法。实现了负荷数据的可信采集，能够快速有效的对各种场景的负荷运行数据进行准确监测与录制，从而使非介入式负荷感知算法开发人员对负荷运行的特征进行更全面、更深入与更直观的使用，提高了非介入式负荷感知算法的研发水平，并实时监测用电信息，实现用电异常预警。可完成对单一负荷运行和混合设备运行的录制，并且录制过程可实现无人值守和远程控制。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种用电负载的用电特征分析系统的结构示意图；
图2是本申请实施例提供的一种用电负载的用电特征分析系统的原理图；
图3是本申请实施例提供的一种用电负载的用电特征分析方法的流程图；
图4是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
图5是本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1-图2所示，本申请实施例提供了一种用电负载的用电特征分析系统，包括：
负荷监测模块、负荷采集模块、录制存储模块和特征分析模块；所述负荷监测模块，用于采集用电负载的用电信息，并将所述用电信息上传至所述负荷采集模块与所述录制存储模块；所述录制存储模块，设置于入户总线处，用于对所述用电信息中的运行信号进行录制，得到录制数据，将所述录制数据进行存储并将所述录制数据上传至所述负荷采集模块；所述负荷采集模块，基于所述用电信息和所述录制数据生成所述用电负载的负荷数据，并将所述负荷数据发送至所述特征分析模块；所述特征分析模块，根据所述负荷数据，通过预设非介入式负荷感知算法完成对所述用电负载的用电特征分析，得到所述用电负载的用电特征，并记录所述用电特征的变化过程数据，基于所述变化过程数据确定所述用电负载的被控过程数据，其中，所述预设非介入式负荷感知算法是根据所述用电负载的类型进行选择的算法。
示例性的，录制存储模块，接在用户总线处，用于录制并存储用户电器的不同信号的瞬态变化数据、不同信号的幅值随时间变化的曲线和用户的用电信息；所述录制存储模块为一种瞬态信号记录仪，通过接在入户总线处，能录制并保存各种不同信号的瞬态变化和各信号的幅值随时间变化的曲线，还用于测试各种不同的电参量，如电压、电流、频率、相位差、谐波等，电压采样范围为-420V～+420V，误差小于0.5V。
示例性的，所述负荷监测模块的数量与所述用电负载的数量一致，各负荷监测模块分别连接不同的所述用电负载，并均与所述负荷采集模块无线连接。
一种可能的实施方式中，所述负荷监测模块包括供电子模块和供电监测子模块，所述供电子模块用于为所述负荷监测模块供电，所述供电监测子模块用于监测所述负荷监测模块的供电状态，并基于所述供电状态判断所述负荷监测模块的运行是否中断。
示例性的，所述负荷监测模块包括供电子模块和供电监测子模块，所述供电子模块用于为所述负荷监测模块供电，所述供电监测子模块用于监测所述负荷监测终端模的供电状态，当所述供电监测子模块检测到所述负荷监测终端模的供电状态为断电时，产生中断信号发送给所述负荷监测模块内的微处理器，所述微处理器将采集的数字信号保存在本地存储器中，使得所述负荷监测模块能够在断电时及时进行数据备份，不会造成数据遗失，并且可在所述负荷监测模块供电恢复后重新读取传输，提高了数据传输的可靠性。
示例性的，所述负荷监测模块串联在所述用电负载的一端，获取电器的用电数据，并将所述用电数据上报至负荷采集模块，所述用电负载的另一端连接总线，所述负荷监测模块均与所述负荷采集模块无线连接，以避免所述负荷监测模块与所述负荷采集模块之间进行布线时，造成线路复杂，风险大的问题。
通过负荷监测模块用于采集所述用电负载的用电信息，并将所述用电信息上传至所述负荷采集模块与所述录制存储模块，所述录制存储模块设置于入户总线处，所述录制存储模块录制所述用电负载的运行信号，得到录制数据，并将所述录制数据上传至所述负荷采集模块，所述负荷采集模块基于所述用电信息和所述录制数据生成所述用电负载的负荷数据，并将所述负荷数据发送至所述特征分析模块，所述特征分析模块根据所述负荷数据通过预设非介入式负荷感知算法完成对所述用电负载的特征分析。实现了负荷数据的可信采集，能够快速有效的对各种场景的负荷运行数据进行准确监测与录制，从而使非介入式负荷感知算法开发人员对负荷运行的特征进行更全面、更深入与更直观的使用，提高了非介入式负荷感知算法的研发水平，并实时监测用电信息，实现用电异常预警。可完成对单一负荷运行和混合设备运行的录制，并且录制过程可实现无人值守和远程控制。
一种可能的实施方式中，所述运行信号为所述用电负载不同信号的所有运行信号，所述预设非介入式负荷感知算法为用于对所述用电负载的特征分析的算法。
示例性的，由于不同的非介入式负荷感知算法所采用的参数不同，为保证所述系统的适用性，对所述用电负载不同信号的所有运行信号均进行采集，再面对不同的非介入式负荷感知算法时，均能满足非介入式负荷感知算法的参数要求，进而保证对负荷运行特征的提取过程。
在一种可能的实施方式中，所述系统还包括：算法确定模块，所述算法确定模块用于在所述用电负载的用电信息中识别出所述用电负载的负荷印记，根据所述负荷印记确定所述用电负载的目标类型，基于所述目标类型确定针对所述用电负载的非介入式负荷感知算法，将所述针对所述用电负载的非介入式负荷感知算法作为所述预设非介入式负荷感知算法，所述负荷印记为不同类型用电负载所独有的不同用电规律。
示例性的，在分析不同类型的用电负载的用电特征时，不同类型的用电负载的用电特征的判断过程往往存在多种分析方法，例如，在判断冰箱的用电特征时，可以通过电流和以电流作为参数的非介入式负荷感知算法进行特征分析，也可以通过功率和以功率作为参数的非介入式负荷感知算法进行特征分析，显而易见的，通过电流和以电流作为参数的非介入式负荷感知算法进行特征分析的过程计算量小，更方便快捷，因此，在识别出冰箱的负荷印记后，将以电流作为参数的非介入式负荷感知算法作为所述预设非介入式负荷感知算法。
一种可能的实施方式中，所述录制存储模块还用于对所述用电负载的所有运行信号进行筛选，得到基于所述预设非介入式负荷感知算法确定的目标运行信号，并对所述目标运行信号进行录制，得到所述录制数据。
示例性的，所述录制存储模块测试各种不同的电参量，如电压、电流、频率、相位差、谐波等，当所述预设非介入式负荷感知算法所需参数为电压参数和相位差参数时，所述录制存储模块将筛选出所有用电负载的电压参数和相位差参数，并录制保存，对于电流、频率和谐波等参数进行删除，以减小计算量，避免占用大量资源，提高所述录制存储模块的性能，进而基于筛选出的所有用电负载的电压参数和相位差参数，即，目标运行信号和所述预设非介入式负荷感知算法完成用电负载的用电特征的识别。
一种可能的实施方式中，所述负荷采集模块用于调用所述录制存储模块储存的所述用电负载的不同信号的瞬态变化数据、不同信号的幅值随时间变化的曲线和不同信号的用电数据，并接收负荷监测模块传输的所述用电负载的用电信息，得到所述用电负载的负荷数据，所述用电数据包括：用户电器的启停时间、电流、电压和用电量、用户电器总线处的电压、电流、频率、相位差、和谐波，所述用电负载的不同信号的瞬态变化数据、不同信号的幅值随时间变化的曲线和不同信号的用电数据为所述目标运行信号。
示例性的，负荷采集模块以计算机技术和数据库技术为核心，管理大量负荷监测信息和数据储存的信息模块，通过接收负荷监测终端上传的用电数据，利用负荷采集模块可以加强对负荷数据的处理，能够快速有效的对负荷的各种电参量进行准确的分析处理。负荷采集模块主要具备数据压缩存储，波形分析与统计，频谱分析，波形组合运算，谐波分析，有效值计算，功率计算等功能。
示例性的，由于负荷数据都来自离散的采样数据，因此对其计算方法也都是基于离散采样数据的，如交流电压的有效值为：
其中，U为交流电压的有效值，u为交流电压的实际值，T为采样次数，离散化采样后，以一个周期内有限个采样数据代替一周期连续变化的函数时，可表征为：
式中
ΔTm为相邻两次采样的时间间隔；
um为第m-1个时间间隔的电压采用瞬时值；
N为一个周期内的采样点数。
同理，采样电流有效值计算公式：
其中，m为周期内的采样次数，在采样数据计算时，对于有功功率、无功功率和功率因数的计算，都是通过采样所得到的u和i计算出来的。计算单相有功功率的离散化公式为：
式中：
im、um为同一时刻的电流、电压采样值；
其功率因数可由下式得到：
基波电流是将非正弦周期性电流函数按傅里叶级数展开时，序数为1的分量，即和原周期电流同频率的正弦电流分量。在复杂的周期性振荡中，包含基波和谐波。和该振荡最长周期相等的正弦波分量称为基波。相应于这个周期的频率称为基本频率。频率等于基本频率的整倍数的正弦波分量称为谐波。
一种可能的实施方式中，所述负荷监测模块还用于基于所采集到的所述用电负载的用电信息识别所述用电负载的运行状态，当所述运行状态为故障状态时，生成报警信号，所述运行状态包括正常状态和异常状态。
示例性的，所述负荷监测模块还用于监测所述用电负载是否出现过压、过流、过温、过载和漏电事件中的一种或多种，当监测到用户电器出现过压、过流、过温、过载和漏电事件中的一种或多种时，发出报警。
示例性的，所述负荷监测模块内设置有电压阈值、电流阈值和温度阈值，当所采集到的所述用电负载的用电信息中的电压大于等于所述电压阈值时，则确定当前所述用电负载处于异常状态，当所述用电负载的用电信息中的电压、电流和温度均对应小于电压阈值、电流阈值和温度阈值时，确定所述用电负载处于正常状态。
一种可能的实施方式中，所述特征分析模块用于基于所述用电负载的目标类型在预设特征库中获取所述用电负载面对不同控制指令时的不同的用电特征，基于所述用电特征的变化过程数据和所述用电负载面对不同控制指令时的不同的用电特征，得到所述用电特征的变化过程数据中各变化节点对应的控制指令，根据各变化节点对应的控制指令确定所述用电负载的被控过程数据。
示例性的，根据不同用电负载的历史用电数据，确定不同用电负载面对不同控制指令时的不同的用电特征，进而构建预设特征库，进一步低，得到所述用电特征的变化过程数据中各变化节点对应的控制指令，根据各变化节点对应的控制指令确定所述用电负载的被控过程数据，可以更精准识别所述用电负载的使用过程，进而可以为用户用电预测等其他用电管理过程提供数据支撑。
一种可能的实施方式中，所述负荷采集模块与各负荷监测模块采用WIFI通信的方式进行连接。
示例性的，所述负荷监测模块监测到用电负载的用电信息后将用电信息以WIFI通信的方式上传给负荷采集模块，所述负荷监测模块均与所述负荷采集模块无线连接，实现无人值守和远程控制的数据采集过程。
在一种可能的实施方式中，所述负荷监测模块还用于在基于所采集到的所述用电负载的用电信息识别所述用电负载的运行状态之前，获取所述用电负载所处环境的环境信息，基于所述环境信息和所述用电负载的属性信息确定所述用电负载的初始运行状态和所述用电负载在当前环境下正常运行时的正常状态数据和故障状态数据，所述正常状态数据和所述故障状态数据用于识别所述用电负载的运行状态。
示例性的，不同的用电负载受环境的影响不同，例如，在环境温度高的场景下，冰箱的功率往往高于额定功率，因此基于理想状态下的冰箱运行参数作为冰箱运行状态的判据并不准确，当冰箱所处环境的温度高于预设温度时，可以设定冰箱现实功率小于等于额定功率的1.2倍时为正常状态数据，冰箱现实功率大于额定功率的1.2倍时为故障状态数据。结合环境因素，使得用电负载的运行状态确定过程更加准确。
一种可能的实施方式中，如图3所示，本申请实施例提供了一种所述用电负载的用电特征分析方法，所述方法，包括：
S101、采集所述用电负载的用电信息；
S102、对所述用电信息中的运行信号进行录制，得到录制数据；
S103、根据所述用电信息和所述录制数据生成所述用电负载的负荷数据；
S104、根据所述负荷数据通过预设非介入式负荷感知算法完成对所述用电负载的特征分析，得到所述用电负载的用电特征，并记录所述用电特征的变化过程数据，基于所述变化过程数据确定所述用电负载的被控过程数据，所述预设非介入式负荷感知算法根据所述用电负载的类型进行选择。
一种可能的实施方式中，所述对所述用电信息中的运行信号进行录制，得到录制数据的步骤，包括：
对所述用电负载的所有运行信号进行筛选，得到基于所述预设非介入式负荷感知算法确定的目标运行信号；
对所述目标运行信号进行录制，得到所述录制数据。
一种可能的实施方式中，在所述对所述用电信息中的运行信号进行录制，得到录制数据的步骤之前，还包括：
在所述用电负载的用电信息中识别出所述用电负载的负荷印记，并根据所述负荷印记确定所述用电负载的目标类型；
基于所述目标类型确定针对所述用电负载的非介入式负荷感知算法，将所述针对所述用电负载的非介入式负荷感知算法作为所述预设非介入式负荷感知算法，所述负荷印记为不同类型用电负载所独有的不同用电规律。
一种可能的实施方式中，所述根据所述用电信息和所述录制数据生成所述用电负载的负荷数据的步骤，包括：
基于所述用电负载的不同信号的瞬态变化数据、不同信号的幅值随时间变化的曲线、不同信号的用电数据和所述用电负载的用电数据，得到所述用电负载的负荷数据，所述用电数据包括：用户电器的启停时间、电流、电压和用电量、用户电器总线处的电压、电流、频率、相位差、和谐波，所述用电负载的不同信号的瞬态变化数据、不同信号的幅值随时间变化的曲线和不同信号的用电数据为所述目标运行信号。
一种可能的实施方式中，本申请实施例提供了一种所述用电负载的用电特征分析方法，所述方法，包括：将录制存储模块接在用户总线处，录制并存储用户电器的不同信号的瞬态变化数据、不同信号的幅值随时间变化的曲线和用户的用电信息；将负荷监测模块连接用户电器，获取电器的用电数据，并将所述用电数据上报至负荷采集模块。实现了负荷数据的可信采集，能够快速有效的对各种场景的负荷运行数据进行准确监测与录制，从而使非介入式负荷感知算法开发人员对负荷运行的特征进行更全面、更深入与更直观的使用，提高了非介入式负荷感知算法的研发水平，并实时监测用电信息，实现用电异常预警。
一种可能的实施方式中，如图4所示，本申请实施例提供了一种电子设备300，包括：包括存储器310、处理器320及存储在存储器310上并可在处理器320上运行的计算机程序311，处理器320执行计算机程序311时，实现：采集所述用电负载的用电信息；对所述用电信息中的运行信号进行录制，得到录制数据；根据所述用电信息和所述录制数据生成所述用电负载的负荷数据；根据所述负荷数据通过预设非介入式负荷感知算法完成对所述用电负载的特征分析，得到所述用电负载的用电特征，并记录所述用电特征的变化过程数据，基于所述变化过程数据确定所述用电负载的被控过程数据，所述预设非介入式负荷感知算法根据所述用电负载的类型进行选择。
在一种可能的实施方式中，如图5所示，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质400，其上存储有计算机程序411，该计算机程序411被处理器执行时实现：采集所述用电负载的用电信息；对所述用电信息中的运行信号进行录制，得到录制数据；根据所述用电信息和所述录制数据生成所述用电负载的负荷数据；根据所述负荷数据通过预设非介入式负荷感知算法完成对所述用电负载的特征分析，得到所述用电负载的用电特征，并记录所述用电特征的变化过程数据，基于所述变化过程数据确定所述用电负载的被控过程数据，所述预设非介入式负荷感知算法根据所述用电负载的类型进行选择。
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于：电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意类型的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
本领域普通技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，他们可以用计算机装置可执行的程序代码来实现，从而可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里上述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (10)
1.一种用电负载的用电特征分析系统，其特征在于，包括：负荷监测模块、负荷采集模块、录制存储模块和特征分析模块；
所述负荷监测模块，用于采集用电负载的用电信息，并将所述用电信息上传至所述负荷采集模块与所述录制存储模块；
所述录制存储模块，设置于入户总线处，用于对所述用电信息中的运行信号进行录制，得到录制数据，将所述录制数据进行存储并将所述录制数据上传至所述负荷采集模块；
所述负荷采集模块，基于所述用电信息和所述录制数据生成所述用电负载的负荷数据，并将所述负荷数据发送至所述特征分析模块；
所述特征分析模块，根据所述负荷数据，通过预设非介入式负荷感知算法完成对所述用电负载的用电特征分析，得到所述用电负载的用电特征，并记录所述用电特征的变化过程数据，基于所述变化过程数据确定所述用电负载的被控过程数据，其中，所述预设非介入式负荷感知算法是根据所述用电负载的类型进行选择的算法。
2.如权利要求1所述的用电负载的用电特征分析系统，其特征在于，所述录制存储模块还用于对所述用电负载的所有运行信号进行筛选，得到基于所述预设非介入式负荷感知算法确定的目标运行信号，并对所述目标运行信号进行录制，得到所述录制数据。
3.如权利要求1所述的用电负载的用电特征分析系统，其特征在于，所述系统还包括：算法确定模块，所述算法确定模块用于在所述用电负载的用电信息中识别出所述用电负载的负荷印记，根据所述负荷印记确定所述用电负载的目标类型，基于所述目标类型确定针对所述用电负载的非介入式负荷感知算法，将所述针对所述用电负载的非介入式负荷感知算法作为所述预设非介入式负荷感知算法，其中，所述负荷印记为不同类型的用电负载所独有的不同用电规律。
4.如权利要求3所述的用电负载的用电特征分析系统，其特征在于，所述特征分析模块用于基于所述用电负载的目标类型在预设特征库中获取所述用电负载面对不同控制指令时的不同的用电特征，基于所述用电特征的变化过程数据和所述用电负载面对不同控制指令时的不同的用电特征，得到所述用电特征的变化过程数据中各变化节点对应的控制指令，根据各变化节点对应的控制指令确定所述用电负载的被控过程数据。
5.如权利要求1所述的用电负载的用电特征分析系统，其特征在于，所述负荷监测模块包括供电子模块和供电监测子模块，所述供电子模块用于为所述负荷监测模块供电，所述供电监测子模块用于监测所述负荷监测模块的供电状态，并基于所述供电状态判断所述负荷监测模块的运行是否中断。
6.如权利要求1所述的用电负载的用电特征分析系统，其特征在于，所述负荷监测模块还用于基于所述用电信息识别所述用电负载的运行状态，当所述运行状态为故障状态时，生成报警信号，所述运行状态包括正常状态和异常状态。
7.如权利要求6所述的用电负载的用电特征分析系统，其特征在于，所述负荷监测模块还用于在基于所述用电信息识别所述用电负载的运行状态之前，获取所述用电负载所处环境的环境信息，基于所述环境信息和所述用电负载的属性信息确定所述用电负载的初始运行状态和所述用电负载在当前环境下正常运行时的正常状态数据和故障状态数据，所述正常状态数据和所述故障状态数据用于识别所述用电负载的运行状态。
8.一种用电负载的用电特征分析方法，其特征在于，所述方法，包括：
采集所述用电负载的用电信息；
对所述用电信息中的运行信号进行录制，得到录制数据；
根据所述用电信息和所述录制数据生成所述用电负载的负荷数据；
根据所述负荷数据通过预设非介入式负荷感知算法完成对所述用电负载的特征分析，得到所述用电负载的用电特征，并记录所述用电特征的变化过程数据，基于所述变化过程数据确定所述用电负载的被控过程数据，所述预设非介入式负荷感知算法是根据所述用电负载的类型进行选择的算法。
9.如权利要求8所述的用电负载的用电特征分析方法，其特征在于，在所述对所述用电信息中的运行信号进行录制，得到录制数据的步骤之前，还包括：
在所述用电负载的用电信息中识别出所述用电负载的负荷印记，并根据所述负荷印记确定所述用电负载的目标类型；
基于所述目标类型确定针对所述用电负载的非介入式负荷感知算法，将所述针对所述用电负载的非介入式负荷感知算法作为所述预设非介入式负荷感知算法，所述负荷印记为不同类型用电负载所独有的不同用电规律。
10.如权利要求8所述的用电负载的用电特征分析方法，其特征在于，所述对所述用电信息中的运行信号进行录制，得到录制数据的步骤，包括：
对所述用电负载的所有运行信号进行筛选，得到基于所述预设非介入式负荷感知算法确定的目标运行信号；
对所述目标运行信号进行录制，得到所述录制数据。
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