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QUERBEZUG ZU VERWANDTER ANMELDUNG
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Diese Anmeldung beansprucht die Priorität und die Rechte der US-Patentanmeldung Seriennr. 13/908,263, die am 3. Juni 2013 eingereicht wurde, die hierin durch Bezugnahme aufgenommen ist.
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Die Erfindung wurde mit Unterstützung der Regierung gemäß DE-EE0003911 getätigt, welche durch das Department of Energy National Energy Technology Laboratory zuerkannt wurde. Die Regierung hat gewisse Rechte an dieser Erfindung.
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HINTERGRUND
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Gebiet
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Das offenbarte Konzept betrifft allgemein elektrische Lasten bzw. Verbraucher und insbesondere Verfahren zum Identifizieren unterschiedlicher Typen elektrischer Lasten bzw. Verbraucher. Das offenbarte Konzept betrifft auch Systeme zum Identifizieren unterschiedlicher Typen von elektrischen Lasten.
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Hintergrundinformation
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In Geschäfts- oder Wohngebäuden trägt die Verwendung von Plug-In-Loads bzw. einsteckbaren Lasten ungefähr 36% des gesamten Gebäudeelektrizitätsverbrauchs. Ein effektives Management von einsteckbaren Lasten bzw. Verbrauchern kann Nutzern dabei helfen, Energiesparpotenziale von ungefähr 7% bis ungefähr 15% des Gesamtgebäudeenergieverbrauchs zu erhalten. Jedoch werden Leistungsverbrauchsüberwachung und Energiemanagement von einsteckbaren Lasten im Inneren von Gebäuden oft übersehen. Existierende Steuerungs- und -managementprodukte für einsteckbare Lasten (z. B. steuerbare Mehrfachsteckdosen) werden nicht als effektive Lösungen betrachtet, da häufig beobachtete Störschaltungen bzw. fehlerhafte Auslösungen Unannehmlichkeiten für die Nutzer und eine potenzielle Beschädigung für Geräte verursachen, und infolgedessen das Maß an Zustimmung zu den gewählten Lösungen verschlechtern. Einer der Hauptgründe, die solche Probleme verursachen ist ein Mangel an Sichtbarkeit des tatsächlichen Nutzungsstatus von einsteckbaren Lasten bzw. Verbrauchern.
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Um eine effektive Steuerung und eine effektives Management von einsteckbaren Lasten zu erhalten und ebenso fortdauernde Energiesparmaßnahmen sicherzustellen, haben Gebäudeverwalter und Endverbraucher den Bedarf erkannt für eine Kenntnis der Typen und Betriebszustände von einsteckbaren Lasten, die im Inneren von Gebäuden eingesetzt werden, erkannt. Mit anderen Worten ist eine detailgenauere Sichtbarkeit eines Energieverbrauchs von einsteckbaren Lasten nach Lasttypen bzw. Verbrauchertypen erwünscht.
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Die US-Patentanmeldung Veröffentlichungsnummer 2013/0138669 mit dem Titel ”System And Method Employing A Hierarchical Load Feature Database To Identify Electrical Load Types Of Different Electric Loads”, die hierin durch Bezugnahme aufgenommen ist, offenbart ein System und Verfahren, das eine hierarchische Lasteigenschaftsdatenbank und eine Klassifikationsstruktur als eine modellgetriebene Leitlinie für optimierte Eigenschaftsauswahlen einsetzt.
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Es gibt Raum für Verbesserungen bei Verfahren zum Identifizieren unterschiedlicher elektrischer Lasttypen.
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Es gibt auch Raum für Verbesserungen bei Systemen zum Identifizieren unterschiedlicher elektrischer Lasttypen.
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ZUSAMMENFASSUNG
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Diese und andere Anforderungen werden von den Ausführungsbeispielen des offenbarten Konzepts erfüllt, die eine Zustandssequenz erzeugen, die ein entsprechendes Modell einer finiten Zustandsmaschine bzw. eines endlichen Automaten bzw. ein FSM-Modell (FSM = finite state machine) einer generalisierten Lastinbetriebnahme oder ein Übergangsprofil für einen entsprechenden einen der unterschiedlichen Typen elektrischer Last beschreibt; und die den entsprechenden einen der unterschiedlichen Typen elektrischer Last identifizieren.
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Gemäß einem Aspekt des offenbarten Konzepts weist ein System für eine Vielzahl unterschiedlicher Typen elektrischer Last bzw. elektrischer Lasttypen Folgendes auf: eine Vielzahl von Sensoren, die aufgebaut sind, um ein Spannungssignal und ein Stromsignal für jede der unterschiedlichen elektrischen Lasten abzufühlen; und einen Prozessor, der aufgebaut ist zum: Akquirieren einer Spannungs- und Stromwellenform von den Sensoren für einen entsprechenden einen der unterschiedlichen elektrischen Lasttypen; Berechnen eines Leistungs- oder Strom-RMS-Profils der Wellenform; Quantisieren des Leistungs- oder Strom-RMS-Profils in einen Satz von quantisierten Zustandswerten; Evaluieren einer Zustandsdauer für jeden der quantisierten Zustandswerte; Evaluieren einer Vielzahl von Zustandstypen basierend auf dem Leistungs- oder Strom-RMS-Profil und den quantisierten Zustandswerten; Generieren einer Zustandssequenz, die ein entsprechendes FSM-Modell (FSM = finite state machine bzw. endlicher Automat) einer generalisierten Lastinbetriebnahme oder ein Übergangsprofil für den entsprechenden einen der unterschiedlichen elektrischen Lasttypen beschreibt; und Identifizieren des entsprechenden einen der unterschiedlichen elektrischen Lasttypen.
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Als ein weiterer Aspekt des offenbarten Konzepts weist ein FSM-Modellierungsverfahren für eine Vielzahl unterschiedlicher elektrischer Lasttypen Folgendes auf: Akquirieren einer Spannungs- und Stromwellenform eines entsprechenden einen der unterschiedlichen elektrischen Lasttypen; Berechnen eines Leistungs- oder Strom-RMS-Profils der Wellenform; Quantisieren des Leistungs- oder Strom-RMS-Profils in einen Satz von quantisierten Zustandswerten; Evaluieren einer Zustandsdauer für jeden der quantisierten Zustandswerte; Evaluieren einer Vielzahl von Zustandstypen basierend auf dem Leistungs- oder Strom-RMS-Profil und den quantisierten Zustandswerten; Generieren, durch einen Prozessor, einer Zustandssequenz, die ein entsprechendes FSM-Modell einer generalisierten Lastinbetriebnahme oder ein Übergangsprofil für den entsprechenden einen der unterschiedlichen elektrischen Lasttypen beschreibt; und Identifizieren des entsprechenden einen der unterschiedlichen elektrischen Lasttypen.
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KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
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Ein volles Verständnis des offenbarten Konzepts kann aus der folgenden Beschreibung der bevorzugten Ausführungsbeispiele gewonnen werden, wenn diese in Verbindung mit den begleitenden Zeichnungen gelesen wird, in denen Folgendes gezeigt ist:
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1 ist ein Blockdiagramm eines Zustandes, der eingesetzt wird, um Lastprofile gemäß Ausführungsbeispielen des offenbarten Konzepts zu modellieren.
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2–4 sind Strom-Zeit-Diagramm, das Spitzen, einen Stufenzunahmezustand (stepR-State) bzw. einen Zwischenzustand beinhaltet, gemäß Ausführungsbeispielen des offenbarten Konzepts.
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5 ist ein Strom-Zeit-Diagramm, das mit einem FSM-Modell gemäß Ausführungsbeispielen des offenbarten Konzepts verwendet wird.
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6 ist ein Diagramm, das das FSM-Modell zeigt, das auf das Strom-Zeit-Diagramm von 5 angewandt wird.
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7 ist ein Flussdiagramm einer Prozedur zur FSM-Modellierung gemäß Ausführungsbeispielen des offenbarten Konzepts.
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8 ist ein Diagramm eines extrahierten Leistungs/Stromprofils für die FSM-Modellierungsprozedur der 7.
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9 ist eine Quantisierung des Leistungs/Stromprofils, das in 8 extrahiert ist.
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10 ist eine Zustandssequenz, die aus dem quantisierten Leistungs/Stromprofil der 9 generiert wird.
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11 ist eine FSM-Darstellung für die generierte Zustandssequenz aus 10.
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12 ist ein Zeitdiagramm der generierten Zustandssequenz der 11.
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13A und 13B, 14A und 14B, 15A, 15B, 15C und 15D sind Zeitdiagramme von generierten Zustandssequenzen für Monitore/Fernseher, PCs, einen Lüfter, einen Raumheizer, eine Mikrowelle bzw. einen Aktenvernichter gemäß Ausführungsbeispielen des offenbarten Konzepts.
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16 ist ein Strom-Zeit-Diagramm einer Mikrowelle in einem Aufwärmmodus für 60 Sekunden.
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17 ist ein Strom-Zeit-Diagramm, das identische, repetitive Muster gemäß einem Ausführungsbeispiel des offenbarten Konzepts beinhaltet.
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18 ist ein Strom-Zeit-Diagramm, das repetitive stufenartige Erhöhungs/Verringerungsmuster gemäß einem Ausführungsbeispiel des offenbarten Konzepts beinhaltet.
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19 ist ein Strom-Zeit-Diagramm, das repetitive Muster mit vorausgehender Spitze gemäß einem Ausführungsbeispiel des offenbarten Konzepts beinhaltet.
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20 ist ein Strom-Zeit-Diagramm, das von einer entsprechenden Ereignissequenz, Eigenschaften bzw. Charakteristika und wiederkehrenden Eigenschaften für einen bestimmten Laptop begleitet wird, der geladen wird, und zwar gemäß einem Ausführungsbeispiel des offenbarten Konzepts.
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21 ist ein Strom-Zeit-Diagramm, das von einer entsprechenden Ereignissequenz, Eigenschaften bzw. Charakteristika und wiederkehrenden Eigenschaften für einen bestimmten Drucker begleitet wird, der beidseitiges Drucken durchführt, und zwar gemäß einem Ausführungsbeispiel des offenbarten Konzepts.
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22 ist ein Strom-Zeit-Diagramm, da von einer entsprechenden Ereignissequenz, Eigenschaften bzw. Charakteristika und wiederkehrenden Eigenschaften für einen bestimmten LCD-Fernseher während der Inbetriebnahme begleitet wird, und zwar gemäß einem Ausführungsbeispiel des offenbarten Konzepts.
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BESCHREIBUNG DER BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSBEISPIELE
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So wie er hierin verwendet wird, soll der Ausdruck ”Anzahl” Eins oder eine ganze Zahl größer als Eins (d. h. eine Vielzahl) bedeuten.
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So wie er hierin verwendet wird, soll der Ausdruck ”Prozessor” Folgendes bedeuten: eine programmierbare Analog- und/oder Digitaleinrichtung, die Daten speichern, abrufen und verarbeiten kann; einen Computer; eine Arbeitsstation; einen persönlichen Computer bzw. PC; einen Controller; einen Digitalsignalprozessor (DSP); einen Mikroprozessor; einen Mikrocontroller, einen Mikrocomputer; eine zentrale Verarbeitungseinheit bzw. CPU; einen Mainframe-Computer, einen Minicomputer; einen Server; einen Netzwerkprozessor; oder jegliche geeignete Verarbeitungseinrichtung oder -vorrichtung.
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Das offenbarte Konzept ist in Verbindung mit Beispiellasten und Beispiellasteigenschaften beschrieben, obwohl das offenbarte Konzept auf eine breite Auswahl an Lasten und eine breite Auswahl an Lasteigenschaften anwendbar ist.
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Das offenbarte Konzept ermöglicht eine automatische Identifikationstechnologie für einsteckbare Lasten bzw. Verbraucher und kann auf eine Level-2-Lastsubkategorie-Identifikation gerichtet sein, wie sie durch die Veröffentlichung Nr. 2013/0138669 offenbart ist. Eine hierarchische Lasteigenschaftsdatenbank weist drei Schichten auf, obwohl mehr als drei Schichten verwendet werden können. Die erste Schicht oder erste Ebene ist die Lastkategorie, die zweite Schicht oder Ebene (Level-2) ist die Lastsubkategorie und die dritte Schicht oder Ebene ist der Lasttyp bzw. Verbrauchertyp, der eine Vielzahl unterschiedlicher Lasttypen bzw. Verbraucher beinhaltet.
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Nicht einschränkende Beispiele von Lastkategorien der ersten Ebene beinhalten resistive Lasten, reaktive Lasten, nicht linear mit Leistungsfaktorkorrektur, nicht linear ohne Leistungsfaktorkorrektur, nicht linear mit Transformator, nicht linear mit Phasenwinkelsteuerung und komplexe Struktur.
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Nicht einschränkende Beispiele von Lastsubkategorien der zweiten Ebene beinhalten resistive Lasten, wie beispielsweise Beleuchtungsmittel, Küchengeräte und Geräte zur Körperpflege, reaktive Lasten, wie beispielsweise lineare reaktive Lasten und nicht linear mit Sättigung von Geräten; nicht linear mit Leistungsfaktorkorrektur, wie beispielsweise große Monitore, Fernseherausstattung und andere große Unterhaltungselektronikeinrichtungen; nichtlinear ohne Leistungsfaktorkorrektur, wie beispielsweise Abbildungs- bzw. Bilderfassungsausrüstung, kleine Monitore und Fernseher, Personalcomputer bzw. PCs, elektrische Lasten mit Batterieladegerät, Beleuchtungslasten und andere kleine Elektronikeinrichtungen; nicht linear mit Transformator, wie beispielsweise kleine Elektronik ohne ein Batterieladegerät und andere mit einem Batterieladegerät; und komplexe Strukturen wie beispielsweise einen Mikrowellenherd.
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Ein paar nicht einschränkende Beispiele von Lasttypen der dritten Ebene sind Glühlampen (< 100 W) für Beleuchtungsgeräte, und ein Brot-Toaster, ein Raumheizer und andere Geräte für die Küche und Körperpflegegeräte.
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Eine automatische Identifizierung für einsteckbare Lasten wurde als eine herausfordernde Aufgabe betrachtet. Einer der Hauptgründe ist, dass diese Arten von Lasten, zum Beispiel insbesondere Bürogeräte und PCs, oft sehr ähnliche Charakteristika im stationären Zustand haben, da sie oft ähnliche Eingangs- bzw. Front-End-Elektroniktopologien verwenden und/oder durch standardisierte Gleichstromleistung angetrieben werden. Diese Art von Ähnlichkeit stellt eine Schwierigkeit dar beim Erlangen aussagefähiger Lastidentifizierungslösungen für diese Arten von Lasten durch existierende Verfahren basierend auf einer Eigenschaftsanalyse im stationären Zustand.
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Einsteckbare Lasten (z. B. Bürogeräte und Elektronikeinrichtungen, ohne darauf eingeschränkt zu sein) sind jedoch alle konstruiert, um eine spezifische Funktion für Endverbraucher zu implementieren. Die Lasten desselben Typs (oder funktionalen Typs) teilen ähnliche Betriebsprinzipien, die eng damit verbunden sind, wie die Komponenten innerhalb einer Last für eine bestimmte Funktionalität zusammenwirken oder miteinander interagieren. Die Betriebsprinzipien der verschiedenen Lasten helfen beim Definieren des Lastprofils während einer Inbetriebnahme und/oder beim Bestimmen, wann die Last in einem bestimmten funktionalen Zustand ist. Die Inbetriebnahmeprofile von einsteckbaren Lasten bzw. Plug-In-Loads können verwendet werden, um die Lasten in einem größeren Detaillierungsgrad zu unterscheiden.
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Wenn zum Beispiel Strom-Zeit-Wellenformen unterschiedlicher Lasttypen verglichen werden (z. B. Desktop-PCs; LCD-Fernseher, Scanner; ohne darauf eingeschränkt zu sein) sind die Stromwellenformen des stationären Zustandes (so wie sie über eine relative geringe Anzahl von Stromleitungszyklen bzw. Netzspannungszyklen abgenommen werden) unter solchen Lasttypen fast gleich. Jedoch zeigen ihre Inbetriebnahmeprofile (z. B. so wie sie über einige Zehn-Sekunden-Perioden oder eine Anzahl von Minuten gemessen werden) eindeutige Unterschiede zueinander. Auf ähnliche Weise haben Bürogeräte und PCs desselben Typs ähnliche Betriebsverhaltensweisen von Strom-Zeit-Profilen während der Inbetriebnahme gemeinsam (z. B. der Inbetriebnahme von Laptops unterschiedlicher Anbieter, der Inbetriebnahme von LCD-Monitoren unterschiedlicher Anbieter; der Inbetriebnahme von Druckern unterschiedlicher Anbieter während des Kopierprozesses). Diese beobachtete Gemeinsamkeit unter den einsteckbaren Lasten des gleichen Typs liegt hauptsächlich daran, dass die Komponenten innerhalb solcher Lasten desselben Typs miteinander für die bestimmte Funktionalität auf ähnliche Weise zusammenarbeiten oder mit anderen Worten, sie ähnliche Betriebsprinzipien teilen.
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Verschiedene frühere Vorschläge zur Lastidentifizierung haben Lastinbetriebnahmeübergangsinformation über eine relativ geringe Anzahl von Stromleitungszyklen genutzt (z. B. 1/60 Sekunde pro Zyklus in den U.S.A., ohne darauf eingeschränkt zu sein). Es wird angenommen, dass die meisten der vorhandenen Ansätze stetige Leistungspegelübergänge oder harmonische Hochfrequenzkomponenten während einer solchen Inbetriebnahmeübergangsperiode detektieren. Es wird jedoch angenommen, dass die detektierte Information niemals mit dem Betriebsprinzip des bestimmten Lasttyps assoziiert wird und schwierig generell auf den größeren Maßstab der Lastzusammenstellung in einer realen Umgebung angewendet werden kann.
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Das offenbarte Konzept wendet eine finite Zustandsmaschine bzw. einen endlichen Automaten bzw. FSM (FSM = finite state machine) an, um ein generalisiertes Last-Inbetriebnahme-/Übergangs-Profil eines Lasttyps basierend auf seinen inhärenten Betriebsprinzipien zu beschreiben. Die FSM besteht üblicherweise aus einer finiten bzw. endlichen Anzahl von Zuständen, einem Satz von Aktionen bzw. Handlungen und einem Satz von Zustandsübergängen zwischen Zuständen. Ein Zustandsübergang ist eine Aktion, die in einem Zustand beginnt und in einem anderen Zustand endet. Wenn der Startzustand und der Endzustand gleich sind, wird dies dann als Übergang in den eigenen Zustand (self-state transition) bezeichnet. Ein Zustandsübergang wird durch ein vordefiniertes Ereignis oder einen Zustand ausgelöst.
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1 zeigt das Konzept eines Zustandes 2, das genutzt wird, wenn ein Lastprofil modelliert wird. Ein Zustand kann sich auszeichnen durch einen Stromspitzenwert, Strom-RMS, momentanen Leistungsverbrauch, Eigenschaften der V-I-Trajektorie und/oder jegliche geeigneten leistungsqualitätsbezogenen Eigenschaften (z. B. Stromschwingungen, Strom-Spannungs-Phasenwinkel, ohne darauf eingeschränkt zu sein).
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Wenn ein Inbetriebnahmeübergang einer einsteckbaren Last durch Verwenden einer FSM modelliert wird, wird normalerweise ein Startzustand definiert. Zum Beispiel wird der Leistungsverbrauch oder die Strom-RMS als eine Zustandseigenschaft betrachtet, ohne darauf eingeschränkt zu sein, und der AUS/Standby-Status der Last kann als ein Startzustand bezeichnet werden durch einen Schwellenwert des Leistungsverbrauchs von weniger als 5 W, oder Strom-RMS geringer als 0,1 A.
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Um ein Langzeitlastprofil in Abhängigkeit von der Zeit durch FSM zu modellieren, gibt es mehrere Prinzipien, einschließlich (1) das FSM-Modell beginnt in einem AUS/Standby-Modus (d. h. einem Startzustand); (2) Spannungs- und Stromwellenformen werden zyklusweise in Echtzeit analysiert und werden mit einer vorherigen Anzahl von Zyklen verglichen; (3) wenn eine Veränderung im Strom-RMS (oder Leistungsverbrauch) zwischen zwei benachbarten Zyklen weniger als 10% ist (oder jeglicher geeignete vorbestimmte Prozentsatz oder jegliche geeignete vorbestimmte Differenz), dann werden die zwei benachbarten Zyklen so betrachtet, als seien sie im gleichen Zustand; (4) wenn eine Veränderung in der Strom-RMS (oder dem Leistungsverbrauch) zwischen zwei benachbarten Zyklen größer als 10% ist (oder jeglicher geeignete vorbestimmte Prozentsatz oder jegliche geeignete vorbestimmte Differenz), dann wird bestimmt, dass der aktuelle Zyklus in einem neuen Zustand ist; und (5) der Zustandswert ist die momentane Strom-RMS des ersten Zyklus ist, der in den aktuellen Zustand eintritt. Die Anzahl von Zyklen, für die der aktuelle Zustand fortdauert ist die Zustandsdauer.
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Für eine FSM-Modellierung einer einsteckbaren Last werden fünf Typen von Zuständen wie folgt definiert: (1) stationärer Zustand: wenn die FSM in einem bestimmten Zustand für wenigstens fünf Sekunden (oder jegliche geeignete, vorbestimmte Zeit) verbleibt; (2) semi-stationärer Zustand: wenn die FSM in einem bestimmen Zustand für wenigstens eine Sekunde (oder jegliche geeignete, vorbestimmte Zeit) verbleibt, aber weniger als fünf Sekunden (oder jegliche geeignete, vorbestimmte Zeit); (3) Spitzen: wenn der Leistungspegel des Stromzyklus größer als 1,85 (oder jeglicher geeignete vorbestimmte Wert) mal dem Leistungspegel des vorherigen Zyklus ist, auf dem hohen Wert für nur ein oder zwei weitere Zyklen (oder jede geeignete vorbestimmte Zeit) verbleibt und dann zurück auf einen niedrigen Leistungspegel springt; (4) Stufenzunahmezustand (oder StepR-Zustand, stepR = step-rising): wenn der Leistungspegel auf einen hohen Wert ansteigt, der größer ist als 1,85 (oder jeglicher geeignete vorbestimmte Wert) mal dem Leistungspegel bevor er innerhalb ein oder zwei Zyklen (oder jeglicher geeigneten vorbestimmten Zeit) weiter ansteigt, und auf dem hohen Wert für mehr als eine Sekunde (oder jegliche geeignete vorbestimmte Zeit) verbleibt; und (5) Zwischenzustand (Inter-State): die undefinierten Zustände zwischen jeglichen der oben definierten Zustände; dies stellt normalerweise relativ häufige Zustandsänderungen mit relativ kleiner Varianz in Beträgen und relativ kurzen Zeitdauern dar (d. h. weniger als 1 Sekunde (oder jegliche geeignete vorbestimmte Zeit)). Stationäre Zustände und semi-stationäre Zustände sind üblicherweise die Zustände, die den Haupttrend eines Lastprofils definieren. Die Spitzen, StepR-Zustände und Zwischenzustände sind die Kurzzeitzustände, die Leistungsfluktuationen und kurzzeitige Übergänge beschreiben.
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Die 2–4 zeigen Beispiele von Spitzen 4, den Stufenzunahme- bzw. StepR-Zustand 6 und den Zwischenzustand 8.
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5 zeigt ein beispielhaftes Strom-Zeit-Diagramm 10 und 6 zeigt ein Beispiel eines entsprechenden FSM-Modells 12, das eine LCD-Fernseher-Inbetriebnahme für 60 Sekunden anzeigt. Die Ereignisse ”Leistung↑”, ”Leistung↓” (nicht gezeigt) und ”Leistung↔” bezeichnen die Erhöhung, die Verringerung bzw. keine Veränderung in der momentanen Leistung/dem momentanen Strom. Insbesondere vier ”Leistung↑”-Ereignisse 13, 14, 15, 16 sind in den 5 und 6 gezeigt.
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Ein Hauptvorteil der Modellierung von Langzeit-(oder Inbetriebnahme- und Übergangs-)Beobachtungen durch FSMs liegt in der Fähigkeit von FSMs, repetitive Muster zu extrahieren und doppelte Zustände und Übergänge zu verringern durch Gestatten von Übergängen in den eigenen Zustand. Wenn zum Beispiel ein Laserdrucker einen mehrseitigen Druckauftrag ausführt, wird ein ähnliches Muster in dem Stromsignal wiederholt. Jedes Muster wird durch das Drucken einer Seite erzeugt. Jedes repetitive bzw. sich wiederholende Muster ist möglicherweise nicht genau dasselbe und die Zeitdauern zwischen den repetitiven Mustern sind in der Praxis auch nicht exakt identisch, was zusätzliche Schwierigkeiten beim Extrahieren und Modellieren dieser mit sich bringt. Die FSM kann jedoch die gemeinsamen Muster durch Zustandsübergänge extrahieren und den Effekt der Zeit durch Übergänge in den eigenen Zustand eliminieren.
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7 zeigt eine FSM-Modellierungsprozedur 20, die von einem Prozessor 21 ausgeführt wird für eine Modellierung von Lastinbetriebnahme/betriebsverhalten von einsteckbaren Lasten. Die Prozedur 20 beinhaltet Akquirieren, bei 22, von Spannungs- und Stromwellenformen einer getesteten Last von Spannungs-(V-) und Strom-(I-)Sensoren des Prozessors 21; Berechnen, bei 24, des Leistungs- oder Strom-RMS-Profils der gemessenen Wellenform; Quantisieren, bei 26, des Leistungs- oder Strom-RMS-Profils in einen Satz von quantisierten Zustandswerten; Evaluieren, bei 28, der Zustandsdauer für jeden quantisierten Zustand; Evaluieren, bei 30, des Zustandstyps basierend auf dem aktuellen und den vorhergehenden quantisierten Zuständen; und Generieren, bei 32, der Zustandssequenz, die das FSM-Modell beschreibt.
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Die 8–11 zeigen ein nicht einschränkendes Beispiel der FSM-Modellierungsprozedur 20 der 7 für einen Plasmafernseher, einschließlich der quantisierten Stromwellenform und den sich ergebenden Zuständen. In dem ersten Schritt, der in 8 gezeigt ist, wird das Leistungs/Stromprofil 34 akquiriert bzw. erfasst und berechnet (Schritte 22 und 24 der 7) für die Plasmafernseherinbetriebnahme über 60 Sekunden (oder jegliche geeignete vorbestimmte Zeit). 9 zeigt den zweiten Schritt, Leistungs/Stromprofilquantisierung (Schritt 26 von 7) einschließlich dem tatsächlichen Strom 36 und dem quantisierten Strom 38 gegenüber der Zeit. In dem dritten Schritt, der in 10 gezeigt ist, tritt eine Erzeugung einer Zustandssequenz 39 auf (Schritte 28, 30 und 32 der 7). Der finale Schritt ist die FSM-Darstellung 40, wie sie in 11 gezeigt ist.
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Zusammenfassend gesagt ist die sich ergebende Information eine Zustandssequenz, die drei Informationsfelder beinhaltet: (1) Zustandstyp; (2) Zustandswert; und (3) Zustandsdauer. Tabelle 1 zeigt die Details der beispielhaften FSM-Darstellung
40 der
11. Tabelle 1
| Zustandstyp | Zustandswert (A) | Zustandsdauer (S) |
| Standby | 0,021 | 0,2 |
| Spitze | 7,20 | 0 |
| Spitze | 7,10 | 0 |
| Spitze | 7,20 | 0 |
| Semi | 0,38 | 1,5 |
| Semi | 0,48 | 1,7 |
| Spitze | 2,10 | 0 |
| Stationärer Zustand | 0,75 | 5,6 |
| Semi | 1,00 | 1,9 |
| Spitze | 1,60 | 0 |
| Semi | 0,83 | 0,8 |
| Stationärer Zustand | 2,74 | 22,1 |
| Stationärer Zustand | 2,74 | 7,1 |
| Semi | 2,00 | 3,5 |
| Semi | 2,75 | 3,2 |
| Stationärer Zustand | 2,51 | 7,0 |
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Eine aussagekräftige Merkmals- bzw. Eigenschaftsextraktion aus der sich ergebenden Zustandssequenz stellt Unterscheidungen zwischen zahlreichen unterschiedlichen FSM-Modellen zahlreicher unterschiedlicher einsteckbarer Lasten fest. Das Folgende sind mehrere nicht einschränkende, beispielhafte Vorschläge für Eigenschaften bzw. mögliche Eigenschaften: (1) Anzahl von Spitzen; (2) Anzahl von semi-stationären Zuständen; (3) Anzahl von stationären Zuständen; (4) Verhältnis von Gesamtzeit in semi-stationären Zuständen zu Gesamtbeobachtungszeit; (5) Verhältnis von Gesamtzeit in stationären Zuständen zu Gesamtbeobachtungszeit; (6) Anzahl von quantisierten Zuständen pro Sekunde; und (7) Anzahl von wiederholten Sequenzen von Zuständen.
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Die sich ergebende Zustandssequenz kann auch durch ein Zeitdiagramm 42 der beispielhaften Zustandssequenz dargestellt werden, wie in 12 gezeigt ist. Die X-Achse ist der Index der quantisierten Zustände. Die Y-Achse für die positive Halbebene ist der Zustandswert (Strom-RMS (A)) und die Y-Achse für die negative Halbeebene ist die Zustandsdauer (Sekunden (S)). Jeder Datenpunkt stellt einen Zustand dar.
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Die 13A und 13B und 14A und 14B zeigen Beispiele von Zeitdiagrammen 44, 46 für Monitore/Fernseher bzw. Zeitdiagramme 48, 50 für PCs.
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Die 15A–15D zeigen Beispiele von Zeitdiagrammen 52, 54, 56, 58 für einen Lüfter, einen Raumheizer, eine Mikrowelle bzw. einen Aktenvernichter.
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Diese Zeitdiagramme liefern eine visualisierte Ähnlichkeit zwischen Lasten desselben Typs, aber zeigen gleichzeitig einen signifikanten Unterschied zwischen Lasten unterschiedlicher Typen.
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Die siebte Eigenschaft bzw. das siebte Merkmal oben (d. h. die Anzahl wiederholter Subsequenzen von Zuständen) verwendet die Detektion des Vorliegens sich wiederholender bzw. repetitiver Muster, und die Anzahl der Wiederholungen solcher Subsequenzen. Es sei definiert, dass sich eine Subsequenz von Zuständen auf einen Subsatz von sequenziellen Zuständen bezieht. Um die repetitiven Muster zu identifizieren ist es wichtig zu verstehen, wie ähnlich die Subsequenzen sind. Die folgenden Charakteristika werden berücksichtigt: (1) Zustandswert für stationäre Zustände und/oder semi-stationäre Zustände; (2) Zustandsdauer für stationäre Zustände und/oder semi-stationäre Zustände, und (3) Zustandstypen.
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Zum Beispiel zeigt, für einen bestimmten Typ von Mikrowellenherd in einem Betriebsmodus, wie beispielsweise einem beispielhaften Aufwärmmodus, 16 die Strom-Zeit-Wellenform 60 der Mikrowelle in dem Aufwärmmodus für 60 Sekunden.
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Die obigen Ähnlichkeiten und Unterschiede können durch die anderen Eigenschaften (1) bis (6) wie oben diskutiert quantifiziert werden, welche durch die Zeitdiagramme (z. B.
12,
13A,
13B,
14A,
14B,
14C und
14D) abgeleitet werden können. Die Eigenschaftswerte der beispielhaften einsteckbaren Lasten sind unten dargestellt. Die sich ergebende Zustandssequenz ist in Tabelle 2 gegeben. Tabelle 2
| Zustandstyp | Zustandswert (A) | Zustandsdauer (S) |
| Stationärer Zustand | 15,36 | 25,1 |
| Semi-stationärer Zustand | 0,47 | 1,5 |
| Stationärer Zustand | 15,37 | 27,6 |
| Semi-stationärer Zustand | 0,47 | 1,6 |
| Semi-stationärer Zustand | 14,6 | 2,1 |
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Idealerweise sollte das Ziel beim Erkennen eines repetitiven Musters für eine Zustandssequenz, die untersucht wird, aus wenigstens drei Subsequenzen bestehen, die alle einen ähnlichen Zustandswert und eine ähnliche Zustandsdauer mit dem gleichen Zustandstyp haben. In dem obigen Beispiel wird beobachtet, dass ein repetitives Muster stationär → semi-stationär zweimal in den ersten vier Zeilen der Tabelle 2 auftritt.
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Drei nicht einschränkende Beispiele von repetitiven Mustern für einsteckbare Lasten werden nun diskutiert. Als erstes kann es (nahezu) identische repetitive Muster geben. In diesem Szenario tritt ein Zustand (z. B. ein stationärer Zustand oder ein semi-stationärer Zustand) wiederholt in der Zustandssequenz auf, mit möglicherweise einem oder mehreren Zwischenzuständen dazwischen. Der Zustandswert und die Zustandsdauer bleiben näherungsweise konstant (z. B. Varianzen bei den Beträgen für jeden dieser drei Werte sind begrenzt durch beispielsweise – 5% oder jeglichen anderen geeigneten Wert) während der gesamten Beobachtungszeitperiode. Ein nicht einschränkendes Beispiel eines solchen repetitiven Musters ist in der Strom-Zeit-Wellenform
62 der
17 gezeigt. Die sich ergebende Zustandssequenz ist in Tabelle 3 gezeigt (Zwischenzustände sind nicht enthalten), in der die Zeilen 3–6 die erkannten, sich wiederholenden Muster darstellen. Tabelle 3
| Zustandstyp | Zustandswert (A) | Zustandsdauer (S) |
| Stationärer Zustand | 0,33 | 19,7 |
| Semi | 0,53 | 2,1 |
| Stationärer Zustand | 0,66 | 5,8 |
| Stationärer Zustand | 0,67 | 5,8 |
| Stationärer Zustand | 0,67 | 5,8 |
| Stationärer Zustand | 0,68 | 5,8 |
| Semi | 0,67 | 3,7 |
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Als zweites kann es repetitive Step-Up/Down-Muster bzw. stufenartige Zunahme/Abnahme-Muster geben. In diesem Szenario erscheinen Subsequenzen von semi-stationären und/oder stationären Zuständen mit stufenartig erhöhten/verringerten Zustandswerten und Zustandsdauern repetitiv in der Zustandssequenz. Die Zustandswerte und Zustandsdauern der entsprechenden semi-stationären und/oder stationären Zustände bleiben numerisch ähnlich. Ähnlich zu dem Fall von (nahezu) identischen repetitiven Mustern, können Zwischenzustände und Spitzenereignisse auftreten. Die beispielhafte Strom-Zeit-Wellenform 60 der 16 fällt ebenfalls in diese Kategorie. 18 zeigt ein weiteres Beispiel eines solchen Musters in der Strom-Zeit-Wellenform 64. Ein Druckauftrag wird in diesem Beispiel 8 mal wiederholt. Die sich ergebende Zustandssequenz ist in Tabelle 4 gezeigt.
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Nach dem Kombinieren von benachbarten semi-stationären Zuständen mit nahezu identischen Zustandswerten (d. h. semi-stationäre Zustände mit Zustandswerten 13,96 A und 13,71 A), stellen die repetitiven Subsequenzen von Zuständen, die in Tabelle 4 dargestellt sind, die erkennbaren repetitiven Muster dar. In diesem Beispiel können sieben Subsequenzen mit einem stufenartigen Verringerungsmuster in beiden Zustandswerten und Zustandsdauern beobachtet und detektiert werden. Die ersten paar stufenartigen Verringerungssubsequenzen haben relativ höhere Zustandswerte und Zustandsdauern vor der Stufe, d. h. 14,70 A, 13,96 A und 14,09 A, wenn der Drucker gerade von dem Standby-Modus in den aktiven Modus übergeht. Die späteren drei Subsequenzen haben relativ kleinere aber fast identische Zustandswerte vor der Stufe, 13,72 A/3,25 S, 13,54 A/3,2 S und 13,57 A/3,27 S, wenn der Drucker in einem stabilen, aktiven Modus ist. Der Zustandswert nach der Stufe bleibt nahe 2 A und die Zustandsdauern nach der Stufe bleiben nahe 1,2 S.
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Als drittes kann es ein wiederholt auftretendes Muster mit vorausgehender Spitze geben. In diesem Szenario werden repetitive Subsequenzen von Zuständen, denen ein oder zwei Spitzen vorausgehen, in einer Zustandssequenz beobachtet. Es sei bemerkt, dass in diesem Szenario weder die Zustandsdauer noch die Zykluszeit des sich wiederholenden Musters über die beobachtete Zustandssequenz konstant ist. Der Zustandswert variiert auch mit der Zeit. Ein Beispiel eines solchen Musters ist in der Strom-Zeit-Wellenform
66 der
19 gezeigt. Es gibt 6 Druckvorgänge, die während der Zeitdauer unter Beobachtung stattfinden. Die sich ergebende Zustandssequenz ist in Tabelle 5 gezeigt. Tabelle 5
| Zustandstyp | Zustandswert (A) | Zustandsdauer (S) | Repetitive
Subsequenzen |
| Spitze | 23,21 | 0 | Subsequenz-1 |
| Semi | 11,08 | 2,87 |
| Semi | 11,02 | 1,07 |
| Semi | 2,98 | 2,18 |
| Spitze | 20,32 | 0 | Subsequenz-2 |
| Semi | 12,75 | 3,32 |
| Semi | 1,18 | 2,38 |
| Semi | 2,69 | 1,88 |
| Semi | 3,36 | 1,75 |
| Semi | 3,76 | 1,48 |
| Spitze | 23,22 | 0 | Subsequenz-3 |
| Semi | 12,96 | 3,55 |
| Semi | 4,24 | 4,25 |
| Spitze | 20,80 | 0 | Subsequenz-4 |
| Semi | 13,04 | 2,38 |
| Semi | 4,08 | 2,45 |
| Semi | 4,50 | 2,53 |
| Spitze | 21,97 | 0 | Subsequenz-5 |
| Semi | 13,85 | 4,5 |
| Semi | 4,10 | 4,5 |
| Semi | 4,60 | 2,43 |
| Spitze | 22,97 | 0 | Subsequenz-6 |
| Semi | 14,17 | 4,45 |
| Semi | 4,15 | 3,63 |
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Die repetitiven Subsequenzen von Zuständen sind in Tabelle 5 gezeigt, um die erkannten repetitiven Muster darzustellen.
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Für das zweite und insbesondere das dritte Szenario oben wird die relativ gesehen längerfristige statistische Evaluierung (z. B. Mittelwerte und Varianzen von Erhöhungs/Verringerungs-Verhältnissen und/oder Zykluszeit) genutzt, um zuverlässig die repetitiven Muster zu detektieren, wenn das wiederholte Verhalten nicht so konsistent ist wie in dem ersten Szenario.
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Verschiedene FSM-Modelle von mehreren typischen einsteckbaren Lasten können als Beispiele berücksichtigt werden. Die sich ergebenden FSM-Eigenschaften werden in der folgenden Sequenz dargestellt: (1) Anzahl von Spitzen; (2) Anzahl von semistationären Zuständen; (3) Anzahl von stationären Zuständen; (4) Verhältnis von Gesamtzeit in semi-stationären Zuständen zur Gesamtbeobachtungszeit; (5) Verhältnis von Gesamtzeit in stationären Zuständen zur Gesamtbeobachtungszeit; und (6) Anzahl von quantisierten Zuständen pro Sekunde.
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20 zeigt ein Strom-Zeit-Profil 68, die entsprechende Ereignissequenz 70, die entsprechenden Eigenschaften 72 und jegliche wiederholt auftretenden Muster 74 für einen bestimmten Laptop, der geladen wird.
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21 zeigt ein Strom-Zeit-Profil 76, die entsprechende Ereignissequenz 78, die entsprechenden Eigenschaften 80 und jegliche wiederholt auftretenden Muster 82 für einen bestimmten Drucker der beidseitiges Drucken durchführt.
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22 zeigt ein Strom-Zeit-Profil 84, die entsprechende Ereignissequenz 86, die entsprechenden Eigenschaften 88 und jegliche wiederholt auftretenden Muster 90 für einen bestimmten LCD-Fernseher während einer Inbetriebnahme.
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Tabelle 6 fasst ein nicht einschränkendes Beispiel verschiedener FSM-Eigenschaften zusammen, die genutzt werden, um verschiedene einsteckbaren Lasten zu unterscheiden und zu klassifizieren.
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Das offenbarte Konzept kann in Kombination mit den Lehren eines der folgenden Dokumente oder aller davon eingesetzt werden: (1) US-Patentanmeldung Veröffentlichungsnr: 2013/0138651, mit dem Titel: ”System And Method Employing A Self-Organizing Map Load Feature Database To Identify Electric Load Types Of Different Electric Loads”; (2) US-Patentanmeldung Veröffentlichungsnr. 2013/0138661 mit dem Titel ”System And Method Employing A Minimum Distance And A Load Feature Database To Identify Electric Load Types Of Different Electric Loads”; und (3) US-Patentanmeldung Seriennr. 13/597,324, die am 29. August 2012 eingereicht wurde, mit dem Titel ”System And Method For Electric Load Identification And Classification Employing Support Vector Machine”, von denen alle hierin durch Bezugnahme aufgenommen sind.
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Die sich ergebenden FSM-Eigenschaften, die aus dem offenbarten FSM-Modell extrahiert werden, können als Eingaben in die Klassifikations- und Identifikationssysteme verwendet werden, die in den obigen drei Patentanmeldungen offenbart worden sind, um den Typ/die Kategorie der Last, die untersucht wird, herzuleiten. Mit Bezug auf die hierarchische Lastidentifikationsarchitektur, wie sie in der Veröffentlichung Nr. 2013/0138669 offenbart ist, kann das offenbarte Konzept angewandt werden, um die Merkmale bzw. Eigenschaften zu liefern, die durch die Level-2-Lastsubkategorie-Identifikation benötigt werden, um den entsprechenden einen der unterschiedlichen elektrischen Lasttypen zu identifizieren.
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Während spezifische Ausführungsbeispiele des offenbarten Konzepts im Detail beschrieben worden sind, wird dem Fachmann klar sein, dass verschiedene Modifikationen und Alternativen zu jenen Details in Hinblick auf die gesamten Lehren der Offenbarung entwickelt werden könnten. Dementsprechend sollen die bestimmten Anordnungen, die offenbart sind, nur veranschaulichend sein und sollen den Umfang des offenbarten Konzepts nicht einschränken, welchem die volle Breite der angehängten Ansprüche und jeglicher und aller äquivalenten Ausführungen davon gewährt werden soll.
