非侵入式负荷识别方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种非侵入式负荷识别方法和装置。其中，该方法包括：对用户的用电行为习惯进行统计，得到第一数据；建立用电负荷标准特征数据库；获取电力供给入口处采样的电压离散信号和电流离散信号；将采集到的电压离散信号和电流离散信号进行预处理；根据电力供给入口处的电压离散信号中各个采样点对应的瞬时电压以及电流离散信号中各个采样点对应的瞬时电流，计算负荷特征；根据负荷特征进行负荷识别，得到第二数据；将第一数据与第二数据进行加权，识别出负荷种类。本发明专利技术解决了现有技术中非侵入式负荷监测进行负荷识别的准确度低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
非侵入式负荷识别方法和装置
本专利技术涉及电力领域，具体而言，涉及一种非侵入式负荷识别方法和装置。
技术介绍
目前，全社会都在呼吁节能减排，建设节约型、生态型社会。电能正变成能源消耗的主要形式，而居民负荷作为电力负荷的一个重要组成部分，其电能消耗比重正在逐渐增大。因此，对用户情况进行分析，合理安排居民用电，倡导低碳生活，从而达到节能减排的目的具有重要意义。与集总式的居民用电信息相对比，精确到单个用电设备及其种类的居民用电信息可以为电力企业、电力用户、相关家电制造商和整个社会带来多方面效益。对于电力企业来说，将居民用电细节收集到数据管理系统中，可以增加规划方案的合理性和保障电网的安全运行，合理分布用电资源；帮助电力公司更合理地制定峰时、谷时电价，使其符合电力用户需求的激励政策、评估电力公司的项目以及更合理分拨资金。对于居民来说，居民可以自行检测每个电器消耗的功率及其所在的工作状态；对于想节约用电的居民而言，可根据这些信息自行改变和优化用电方案，从而达到节约用电以及节约电费目的，同时帮助居民迅速精确地检查和排除电器故障；居民将使用低能耗电器产品来替代低效能电器。对于家电企业而言，家居用电信息可以促使制造商加快高效能设备的研究，引导家用电器市场的改变和帮助相关部门合理地制定指导方针，实现提高能效，减少污染物的排放和减缓温室效应的目标。对于全社会而言，当电力公司对错峰用电试行优惠，提高用电的经济性，家电制造商能够提供低能耗、高效能的电器，居民拥有较强的节电意识，全社会就将会把提高生态文明的意识付诸实践，创造低碳、环保的生活环境。目前，负荷识别的方法主要有侵入式和非侵入式。侵入式(Intrusive)负荷监测是在每个电器上都安装传感器，当用电设备连入电网，利用传感器取得用电设备的细节信息，从而获得设备的实时用电量及其他电气参数，如电压、电流、频率、有功功率、无功功率、功率因素等。这种方式虽然能够更准确地计算出电器消耗的功率，但是必须安装传感器和数据传输装置，价格偏高，投入大，影响居民的日常生活。此外，如果传感器发生故障或者遭到人为破坏，安装的仪器仪表会对系统的可靠性及其安全性产生一定影响。非侵入式负荷监测(Non-IntrusiveLoadMonitoring，缩写为NILM)与传统的侵入式负荷监测方法不同，NILM系统只需要在电力供给的入口处安装监测设备，通过相对复杂的分析软件对采集数据进行数学分析，就可以对整个系统内部的负荷进行监测，不需要大量的检测设备，同时节省了购买、安装和维护这些硬件设备所需要的金钱和时间。但是，目前提到的很多非侵入式负荷监测进行负荷识别的准确度低。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种非侵入式负荷识别方法和装置，以至少解决现有技术中非侵入式负荷监测进行负荷识别的准确度低的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种非侵入式负荷识别方法，包括：对用户的用电行为习惯进行统计，得到第一数据；建立用电负荷标准特征数据库；获取电力供给入口处采样的电压离散信号和电流离散信号；将采集到的电压离散信号和电流离散信号进行预处理；根据电力供给入口处的电压离散信号中各个采样点对应的瞬时电压以及电流离散信号中各个采样点对应的瞬时电流，计算负荷特征；根据所述负荷特征进行负荷识别，得到第二数据；将所述第一数据与所述第二数据进行加权，识别出负荷种类。进一步地，建立用电负荷标准特征数据库包括：分别监测典型用电负荷的电压、电流波形；采用特征提取算法提取典型用电负荷的稳态特征(有功功率，电流各次谐波)，建立用电负荷标准特征数据库。进一步地，将采集到的电压离散信号和电流离散信号进行预处理包括：将采集到的电压离散信号和电流离散信号通过卡尔曼滤波器进行去噪。进一步地，根据所述负荷特征进行负荷识别包括：通过以下算法中的一种来根据所述负荷特征进行负荷识别：粒子群算法、遗传算法、聚类算法。进一步地，所述负荷特征为总有功功率、电流各次谐波。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种非侵入式负荷识别装置，包括：统计单元，用于对用户的用电行为习惯进行统计，得到第一数据；建立单元，用于建立用电负荷标准特征数据库；获取单元，用于获取电力供给入口处采样的电压离散信号和电流离散信号；预处理单元，用于将采集到的电压离散信号和电流离散信号进行预处理；计算单元，用于根据电力供给入口处的电压离散信号中各个采样点对应的瞬时电压以及电流离散信号中各个采样点对应的瞬时电流，计算负荷特征；第一识别单元，用于根据所述负荷特征进行负荷识别，得到第二数据；第二识别单元，用于将所述第一数据与所述第二数据进行加权，识别出负荷种类。进一步地，所述建立单元包括：监测子单元，用于分别监测典型用电负荷的电压、电流波形；建立子单元，用于采用特征提取算法提取典型用电负荷的稳态特征(有功功率，电流各次谐波)，建立用电负荷标准特征数据库。进一步地，所述预处理单元包括：去噪子单元，用于将采集到的电压离散信号和电流离散信号通过卡尔曼滤波器进行去噪。进一步地，所述第一识别单元通过以下算法中的一种来根据所述负荷特征进行负荷识别：粒子群算法、遗传算法、聚类算法。进一步地，所述负荷特征为总有功功率、电流各次谐波。在本专利技术实施例中，对居民用户用电数据进行采集，并经过分析处理后，得到居民用户的用电行为，并通过权重的形式将其与传统的非侵入式负荷识别相结合，使得负荷识别结果更加符合居民的用电习惯，识别结果也更加准确，解决了现有技术非侵入式负荷监测进行负荷识别的准确度低的技术问题，达到了提高非侵入式负荷监测进行负荷识别的准确度的技术效果，进而解决了现有技术中非侵入式负荷监测进行负荷识别的准确度低的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本专利技术的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的一种非侵入式负荷识别方法的流程图；图2是根据本专利技术实施例的PSO算法的流程图；图3是根据本专利技术实施例的另一种非侵入式负荷识别方法的流程图；图4是根据本专利技术实施例的一种非侵入式负荷识别装置的示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。首先对本专利技术实施例所涉及的技术术语作如下解释：负荷特征：所谓的负荷特征是本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种非侵入式负荷识别方法，其特征在于，包括：对用户的用电行为习惯进行统计，得到第一数据；建立用电负荷标准特征数据库；获取电力供给入口处采样的电压离散信号和电流离散信号；将采集到的电压离散信号和电流离散信号进行预处理；根据电力供给入口处的电压离散信号中各个采样点对应的瞬时电压以及电流离散信号中各个采样点对应的瞬时电流，计算负荷特征；根据所述负荷特征进行负荷识别，得到第二数据；将所述第一数据与所述第二数据进行加权，识别出负荷种类。

【技术特征摘要】
1.一种非侵入式负荷识别方法，其特征在于，包括：对用户的用电行为习惯进行统计，得到第一数据；建立用电负荷标准特征数据库；获取电力供给入口处采样的电压离散信号和电流离散信号；将采集到的电压离散信号和电流离散信号进行预处理；根据电力供给入口处的电压离散信号中各个采样点对应的瞬时电压以及电流离散信号中各个采样点对应的瞬时电流，计算负荷特征；根据所述负荷特征进行负荷识别，得到第二数据；将所述第一数据与所述第二数据进行加权，识别出负荷种类。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，建立用电负荷标准特征数据库包括：分别监测典型用电负荷的电压、电流波形；采用特征提取算法提取典型用电负荷的稳态特征(有功功率，电流各次谐波)，建立用电负荷标准特征数据库。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将采集到的电压离散信号和电流离散信号进行预处理包括：将采集到的电压离散信号和电流离散信号通过卡尔曼滤波器进行去噪。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述负荷特征进行负荷识别包括：通过以下算法中的一种来根据所述负荷特征进行负荷识别：粒子群算法、遗传算法、聚类算法。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述负荷特征为总有功功率、电流各次谐波。6.一种非侵入式负荷识别装置，其特征在于，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁屹峰，韩帅，杨烁，李香龙，焦然，宫成，马龙飞，许仪勋，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：北京,11