一种自适应阈值的负载开关检测和识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种自适应阈值的负载开关检测和识别方法，包括：对用户家庭用电的电流模拟信号和电压模拟信号进行采集；对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行处理，获取电流数字信号和电压数字信号；根据所述电流数字信号和电压数字信号计算相邻两个周期的功率强度差值，并根据所述功率差值对负载进行分类；计算相邻两个周期的电流强度差值，并将所述电流强度差值与预设阈值进行比较，判断是否发生负载的开关事件；根据发生负载的开关事件后的电压数字信号和电流数字信号提取信号特征；以及根据所述信号特征对负载进行分类识别并输出负载类型。本发明专利技术根据不同负载功率进行分类，并设置不同的比较阈值，提高了对负载开启和关闭事件检测的准确率。

Method and system for detecting and identifying load switch based on adaptive threshold

The invention discloses a load switch adaptive threshold detection and recognition methods, including: household electric current for users of analog signal and voltage analog signal acquisition; the current analog signal and analog voltage signals are processed to obtain the current digital signal and digital signal voltage; power intensity difference between two adjacent cycle according to the calculation the current digital signal and digital signal voltage, and the power difference according to the classification of load current intensity; calculating the difference between two adjacent cycles, and the current intensity difference compared with a preset threshold, determining whether a switching event load; digital signal according to the voltage and current digital signal switching events in case of load after the signal feature extraction; and the signal characteristic of the load classification and output load according to the Type. The invention classifies according to different load power, and sets different comparison thresholds, thereby improving the accuracy of the event detection of the load on and off.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电量计量领域，并且更具体地，涉及一种相自适应阈值的负载开关检测和识别方法及系统。
技术介绍
智能电网是未来电网的发展目标，而智能电网的实现需要依赖于非侵入式负载识别技术的实现。非侵入式负载识别技术，需要完成对负载开关状态的检测，负载电气特征的提取以及负载识别。在非侵入式负载识别技术的实现上，由于负载的多样性及复杂性，很难找到一种方法能准确的检测出各类负载的开关状态。目前，对于负载的开关检测的方法有很多，主要有波形匹配、电流法、功率法等，应用最普遍的是电流法和功率法，但由于负载的多样性与复杂性，无论采取哪种方法都无法保证准确性。存在的缺陷主要为:对于小功率的负载，常常出现漏检的情况甚至是检测不到开关事件的情况；对于大功率的负载常常出现多次检测开关的情况；没有一种方法能够兼顾各种功率负载的检测；负载开关事件检测不准确，基于开关事件检测后进行的负载电气特征提取和负载识别工作也就无法保证其准确性。因此，如何提高负载开关事件检测和负载识别的准确度为急需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术提供了一种自适应阈值的负载开关检测和识别方法，将非侵入式负载识别方法应用到智能家电用电量控制系统中，解决了负载开关检测和负载识别的准确度不高的问题。为了解决上述问题，根据本专利技术的一个方面，提供了一种自适应阈值的负载开关检测和识别方法，所述方法包括：对用户家庭用电的电流模拟信号和电压模拟信号进行采集；对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行处理，获取电流数字信号和电压数字信号；根据所述电流数字信号和电压数字信号计算相邻两个周期的功率强度差值，并根据所述功率差值对负载进行分类；计算相邻两个周期的电流强度差值，并将所述电流强度差值与预设阈值进行比较，判断是否发生负载的开关事件，其中所述预设阈值包括：大功率开事件预设阈值、大功率关事件预设阈值、中功率开事件预设阈值、中功率关事件预设阈值、小功率开事件预设阈值和小功率关事件预设阈值；根据发生负载的开关事件后的电压数字信号和电流数字信号提取信号特征；以及根据所述信号特征对负载进行分类识别并输出负载类型。优选地，其中所述对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行处理，获取电流数字信号和电压数字信号包括：对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行滤波处理得到经过滤波处理的电压模拟信号和电流模拟信号；以及将经过滤波处理的电压模拟信号和电流模拟信号转换为电压数字信号和电流数字信号。优选地，其中所述根据所述电流数字信号和电压数字信号计算相邻两个周期的功率强度差值，并根据所述功率差值对负载进行分类包括：根据所述电流数字信号和电压数字信号计算每个采样点处的功率值；根据所述采样点处的功率值计算每个周期的平均功率；每个周期的平均功率与前一个周期的平均功率做差，得到相邻两个周期的功率强度差值；将所述功率强度差值与预设功率阈值范围进行比较，对负载进行分类，其中功率强度差值在[10w,80w)的对应小功率负载，功率强度差值在[80w,400w)的对应中功率负载，功率强度差值大于400w的对应大功率负载。优选地，其中所述计算相邻两个周期的电流强度差值，并将所述电流强度差值与预设阈值进行比较，判断是否发生负载的开关事件包括：将大功率负载对应的电流强度差值分别与大功率开事件预设阈值和大功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于大功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于大功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件；将中功率负载对应的电流强度差值分别与中功率开事件预设阈值和中功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于中功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于中功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件；以及将小功率负载对应的电流强度差值分别与小功率开事件预设阈值和小功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于小功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于小功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件。优选地，其中所述信号特征包括：频域信号特征和时域信号特征，其中所述频域信号特征包括：频域能量、谐波向量和谐波畸变特征参数，所述时域信号特征包括：电流最大值、电流平均值、电流均方根、波形系数、波峰因数、峰值因数、峰-峰值和瞬时功率。优选地，其中所述根据所述信号特征对负载进行分类识别并输出负载类型包括：根据所述信号特征，利用支持向量机SVM算法对负载进行识别并输出负载类型。根据本专利技术的另一个方面，提供了一种自适应阈值的负载开关检测和识别系统，所述系统包括：信号采集单元、信号转换单元、负载分类单元、开关事件判断单元、信号特征提取单元和负载识别单元，所述信号采集单元，对用户家庭用电的电流模拟信号和电压模拟信号进行采集；所述信号转换单元，对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行处理，获取电流数字信号和电压数字信号；所述负载分类单元，根据所述电流数字信号和电压数字信号计算相邻两个周期的功率强度差值，并根据所述功率差值对负载进行分类；所述开关事件判断单元，计算相邻两个周期的电流强度差值，并将所述电流强度差值与预设阈值进行比较，判断是否发生负载的开关事件，其中所述预设阈值包括：大功率开事件预设阈值、大功率关事件预设阈值、中功率开事件预设阈值、中功率关事件预设阈值、小功率开事件预设阈值和小功率关事件预设阈值；所述信号特征提取单元，根据发生负载的开关事件后的电压数字信号和电流数字信号提取信号特征；以及所述负载识别单元，根据所述信号特征对负载进行分类识别并输出负载类型。优选地，其中所述信号转换单元对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行处理，获取电流数字信号和电压数字信号包括：对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行滤波处理得到经过滤波处理的电压模拟信号和电流模拟信号；以及将经过滤波处理的电压模拟信号和电流模拟信号转换为电压数字信号和电流数字信号。优选地，其中所述负载分类单元根据所述电流数字信号和电压数字信号计算相邻两个周期的功率强度差值，并根据所述功率差值对负载进行分类包括：根据所述电流数字信号和电压数字信号计算每个采样点处的功率值；根据所述采样点处的功率值计算每个周期的平均功率；每个周期的平均功率与前一个周期的平均功率做差，得到相邻两个周期的功率强度差值；以及将所述功率强度差值与预设功率阈值范围进行比较，对负载进行分类，其中功率强度差值在[10w,80w)的对应小功率负载，功率强度差值在[80w,400w)的对应中功率负载，功率强度差值大于400w的对应大功率负载。优选地，其中所述开关事件判断单元计算相邻两个周期的电流强度差值，并将所述电流强度差值与预设阈值进行比较，判断是否发生负载的开关事件包括：将大功率负载对应的电流强度差值分别与大功率开事件预设阈值和大功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于大功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于大功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件；将中功率负载对应的电流强度差值分别与中功率开事件预设阈值和中功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于中功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于中功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件；以及将小功率负载对应的电流强度差值分别与小功本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种自适应阈值的负载开关检测和识别方法，其特征在于，所述方法包括：对用户家庭用电的电流模拟信号和电压模拟信号进行采集；对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行处理，获取电流数字信号和电压数字信号；根据所述电流数字信号和电压数字信号计算相邻两个周期的功率强度差值，并根据所述功率差值对负载进行分类；计算相邻两个周期的电流强度差值，并将所述电流强度差值与预设阈值进行比较，判断是否发生负载的开关事件，其中所述预设阈值包括：大功率开事件预设阈值、大功率关事件预设阈值、中功率开事件预设阈值、中功率关事件预设阈值、小功率开事件预设阈值和小功率关事件预设阈值；根据发生负载的开关事件后的电压数字信号和电流数字信号提取信号特征；以及根据所述信号特征对负载进行分类识别并输出负载类型。

【技术特征摘要】
1.一种自适应阈值的负载开关检测和识别方法，其特征在于，所述方法包括：对用户家庭用电的电流模拟信号和电压模拟信号进行采集；对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行处理，获取电流数字信号和电压数字信号；根据所述电流数字信号和电压数字信号计算相邻两个周期的功率强度差值，并根据所述功率差值对负载进行分类；计算相邻两个周期的电流强度差值，并将所述电流强度差值与预设阈值进行比较，判断是否发生负载的开关事件，其中所述预设阈值包括：大功率开事件预设阈值、大功率关事件预设阈值、中功率开事件预设阈值、中功率关事件预设阈值、小功率开事件预设阈值和小功率关事件预设阈值；根据发生负载的开关事件后的电压数字信号和电流数字信号提取信号特征；以及根据所述信号特征对负载进行分类识别并输出负载类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行处理，获取电流数字信号和电压数字信号包括：对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行滤波处理得到经过滤波处理的电压模拟信号和电流模拟信号；以及将经过滤波处理的电压模拟信号和电流模拟信号转换为电压数字信号和电流数字信号。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述电流数字信号和电压数字信号计算相邻两个周期的功率强度差值，并根据所述功率差值对负载进行分类包括：根据所述电流数字信号和电压数字信号计算每个采样点处的功率值；根据所述采样点处的功率值计算每个周期的平均功率；每个周期的平均功率与前一个周期的平均功率做差，得到相邻两个周期的功率强度差值；将所述功率强度差值与预设功率阈值范围进行比较，对负载进行分类，其中功率强度差值在[10w,80w)的对应小功率负载，功率强度差值在[80w,400w)的对应中功率负载，功率强度差值大于400w的对应大功率负载。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算相邻两个周期的电流强度差值，并将所述电流强度差值与预设阈值进行比较，判断是否发生负载的开关事件包括：将大功率负载对应的电流强度差值分别与大功率开事件预设阈值和大功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于大功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于大功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件；将中功率负载对应的电流强度差值分别与中功率开事件预设阈值和中功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于中功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于中功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件；以及将小功率负载对应的电流强度差值分别与小功率开事件预设阈值和小功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于小功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于小功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号特征包括：频域信号特征和时域信号特征，其中所述频域信号特征包括：频域能量、谐波向量和谐波畸变特征参数，所述时域信号特征包括：电流最大值、电流平均值、电流均方根、波形系数、波峰因数、峰值因数、峰-峰值和瞬时功率。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述信号特征对负载进行分类识别并输出负载类型包括：根据所述信号特征，利用支持向量机SVM算法对负载进行识别并输出负载类型。7.一种自适应阈值的负载开关检测和识别系统，其特征在于，所述系统包括：信号采集单元、信号转换单元、负载分类单元、开关事件判断单元、信号...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷波，魏志强，李文晓，丛艳平，朱治丞，黄贤青，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：山东;37