用于非侵入式负载监测的方法和系统技术方案

通过使用在住宅机构或商业机构的主断路器级获得的合计的功率数据来识别并跟踪主要电器。阶跃功率变化和功率剧变表征了电器的特性。识别这些特征并且考虑使用时间和持续时间的统计，以将所观测到的功率变化序列与正被接通和断开的电器进行匹配。然后，重新构建电器的依赖于时间的使用以及电器的功耗。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于非侵入式负载监测的方法和系统
本专利技术涉及对住宅环境和商业环境中的电力利用进行监测和管理的领域。更具体地，本专利技术涉及非侵入式负载监测，在该非侵入式负载监测中将针对住宅房屋或商业房屋的合计的功耗数据进行分解以与能量管理结合使用。
技术介绍
广泛认识到可以通过对住宅建筑和商业建筑进行更好的能量管理和控制来实现电能消耗的显著节约。为了实现更有效的能量控制，对使用中的电气负载(例如，电器、照明装置、电机等)进行相当准确的实时监测是有益的。(在下文中，除非上下文表示了意指特定类型的电器，否则专用术语“电器”以与通用术语“负载”可互换的方式使用)。获得关于能量利用的、对负载特定的信息的一种方式是单独监测每个负载。然而，这要求在利用电器内部的设备(因此，提高每个电器的成本，尤其是为了改进已经安装的电器)的情况下或者在需要每个电器的附加装置的情况下来在每个电器处监测能量的使用。另一方式是在主断路器级(main breaker level)或服务馈电级(service feed level)处监测合计的总电力消耗，接着分解数据以分离出所关注的每个负载的定时和贡献。拥有该信息，可以考虑电能的更有效使用，例如可通过采取各种步骤(从将电器变为另一模式或者对电器的使用进行时移，到许多其他措施中的任一措施)而实现节约。然而，将整体能量消耗分解成其组成部分并不是一项小任务。这样的非侵入式电器负载监测(NIALM)方法需要硬件部件(包括传感器和其他元件)和软件部件(即，在一个或更多个处理器上执行的信号处理算法)两者。NIALM的软件部件依赖于硬件部件。例如，如果传感器以至少数kHz的速率来对电压和电流进行采样，则可以使用信号波形分析。然而，这样的传感器仍是昂贵的并且不是广泛地可获取的。廉价且容易安装的硬件替换物是如下传感器:该传感器以约IHz的采样频率来测量正被输送至住宅房屋或商业房屋的总电力。在例如美国专利4，858，141,5, 717，325,5, 483，153以及若干学术刊物中已经详述了与这样的传感器对应的NIALM算法。这些算法检测功率的阶跃变化并且将这些变化与正被接通或断开的负载相匹配。功率的变化可以是一维的(例如，仅测量有功功率)或者二维的(例如，测量有功功率分量和无功功率分量两者)。尽管这些NIALM算法能够监测主要家用电器等，但是其准确度级别仅在80%附近。监测准确度这样低的主要原因在于，两个或更多个不同负载可能同时被操作并且甚至可能以非常接近的时间接近度被接通或断开。此外，两个不同负载所消耗的功率量可能会非常相似。例如，计算机监视器的功率损耗可能近似等于白炽灯泡的功率损耗，这使得这两种负载不能通过所提到的算法来区分。低准确度的另一重要原因在于，所提到的算法认为功率变化与负载状态的切换之间一对一的匹配。该匹配易于引起测量误差和算法误差两者，并且易于引起由于同时启动或停止多个负载而产生的模糊性。因此，存在对能够提供更准确的电器(负载)使用数据的NIALM系统和方法的需求。
技术实现思路
本文中示出的一组新的NIALM系统和方法(B卩，算法)能够显著地克服上面提到的挑战并且解决所观察到的需求。这些方法存在三个主要优点。第一，不仅使用负载状态变化而且还使用功率剧变(power surge)(剧变幅度和持续时间的统计)以及负载状态变化和功率剧变的统计分布，以更准确地识别负载及其能量消耗。第二，为了更好地进行电器识别并且与能量消耗进行匹配，利用使用时间(在持续时间和一天中的时间两者的方面)的统计。第三，通过考虑电器状态之间的可能的一系列转变(transition)来进行所测量的功率观测与房屋处的电器之间的匹配，这不仅使得正确地确定给定系列的功率变化的可能性最大化，还使得正确确定使用时间统计和功率剧变统计的可能性最大化。在一些实施例中，基于相对“长”的时间间隔，使用以经验方式获得的或来自其他源的历史数据来估计针对合计的(公共的)馈电的功率变化的时间统计。使用这些统计来对合计的功率变化数据进行再处理，以对在统计上将会呈现为可能归因于同一负载的功率变化的元组(对(pair)、三元组(triplet)等)进行聚类。然后,使用维特比(Viterbi)算法或相似技术，合并相似的聚类，最好分离重叠的聚类，并且更新时间统计以估计负载呈现为处于不同的状态下的时间。基于所更新的统计，然后以相同的方式处理实时功率变化测量结果，以将所检测到的变化进行聚类并且形成实时负载状态信息。为了将该信息与可识别的负载相关联，可以将已知负载动作与估计值相互关联(例如，通过对获知负载已被接通和/或断开进行至少一次记录并且将这些动作与所观测到的功率变化进行匹配)。一些实施例涉及一种用于对在经由公共馈电供应电力的房屋处的多个电气负载的电能使用进行非侵入式监测的方法。这样的方法包括:基于相对“长”的时间间隔，使用历史数据来估计针对公共馈电的功率变化的时间统计；使用这些统计对合计的功率变化数据进行再处理，以将在统计上呈现为可能归因于同一负载的功率变化的元组进行聚类；合并相似的聚类；分离重叠的聚类；更新时间统计，以估计负载呈现为在不同状态下的时间；以及基于所更新的统计，根据前述步骤(通过更新的再处理)中的一些步骤来处理实时功率变化测量结果，以将所检测到的变化进行聚类并且形成实时负载状态信息。采用这样的方法的实施例可以进一步包括将实时负载状态信息与可识别的负载相关联，并且将实时负载状态信息与可识别的负载相关联可以包括将已知负载动作与估计相互关联。在采用前述方法示例中的任一方法示例的实施例中，可以使用维特比算法的变型来执行所述合并相似的聚类。根据一些实施例，示出了一种用于对在经由公共馈电供应电力的房屋处的多个电气负载的电能使用进行非侵入式监测的方法，该方法包括:经由传感器，提供传感器输出信号，该传感器输出信号表示在一定时间间隔上通过上述馈电输送的功率；监测传感器输出信号，以检测功率的正向变化和负向变化、功率剧变幅度以及持续时间；将功率的负向变化进行聚类；将功率的负向变化和正向变化进行匹配；估计在所关注的间隔期间负载被接通和断开的时间；以及以统计方式表征所述负载中的至少一个负载的操作。在一些实施例中，用于对在经由公共馈电供应电力的房屋处的多个电气负载的电能使用进行非侵入式监测的方法包括:使用监测负载状态变化和功率剧变以及负载状态变化和功率剧变的统计分布，以更准确地识别负载及其能量消耗。第二，为了更好地进行电器识别并且与能量消耗进行匹配，利用使用时间(在持续时间和一天中的时间两者方面)的统计。第三，通过考虑电器状态之间的可能的一系列转变而进行所测量的功率观测与房屋处的电器之间的匹配，这不仅使得正确地确定给定系列的功率变化的可能性最大化，而且使得正确地确定使用时间统计以及功率剧变统计的可能性最大化。在一些实施例中，提供了 一种用于对在经由公共馈电供应电力的房屋处的多个电气负载的电能使用进行非侵入式监测的方法，该方法包括:经由传感器，提供传感器输出信号，该传感器输出信号表示在第一时间间隔上通过上述馈电输送的功率；监测传感器输出信号，以检测功率的正向变化和负向变化、功率剧变幅度以及持续时间；将功率的负向变化进行聚类；将功率的负向变化和正向变化进行匹配；估计在所关本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于对在经由公共馈电供应电力的房屋处的多个电气负载的电能使用进行非侵入式监测的方法，包括：a.基于相对“长”的时间间隔，使用历史数据来估计针对公共馈电的功率变化的时间统计；b.使用所述统计来对合计的功率变化数据进行再处理，以将在统计上呈现为可能归因于同一负载的功率变化的元组进行聚类；c.合并相似的聚类；d.分离重叠的聚类；e.更新所述时间统计，以估计所述负载呈现为在不同状态下的时间；以及f．基于所更新的统计，根据步骤b至步骤e对实时功率变化测量结果进行处理，以将所检测到的变化进行聚类并形成实时负载状态信息。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于对在经由公共馈电供应电力的房屋处的多个电气负载的电能使用进行非侵入式监测的方法，包括: a.基于相对“长”的时间间隔，使用历史数据来估计针对公共馈电的功率变化的时间统计； b.使用所述统计来对合计的功率变化数据进行再处理，以将在统计上呈现为可能归因于同一负载的功率变化的元组进行聚类； c.合并相似的聚类； d.分离重叠的聚类； e.更新所述时间统计，以估计所述负载呈现为在不同状态下的时间；以及 f.基于所更新的统计，根据步骤b至步骤e对实时功率变化测量结果进行处理，以将所检测到的变化进行聚类并形成实时负载状态信息。2.根据权利要求1所述的方法，还包括使所述实时负载状态信息与可识别的负载相关联。3.根据权利要求2所述的方法，其中，将所述实时负载状态信息与可识别的负载相关联包括将已知负载动作与估计相互关联。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，使用维特比算法来执行合并相似的聚类。5.一种用于对在经由公共馈电供应电力的房屋处的多个电气负载的电能使用进行非侵入式监测的方法，包括: a.经由传感器，提供表示在第一时间间隔上通过所述馈电输送的功率的传感器输出信号; b.监测所述传感器输出信号，以检测功率的正向变化和负向变化、功率剧变幅度以及持续时间； c.将功率的负向变化进行聚类； d.将功率的负向变化和正向变化进行匹配； e.估计在所关注的间隔期间负载被接通和断开的时间；以及 f.以统计方式表征所述负载中的至少一个负载的操作。6.根据权利要求5所述的方法，还包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：迈克尔·蔡夫曼，
申请(专利权)人：美国弗劳恩霍夫股份公司，
类型：发明
国别省市：美国;US