非侵入式负荷识别方法、装置及计算设备制造方法及图纸

本申请提供一种非侵入式负荷识别方法、装置及计算设备，涉及居民用电监测技术领域，该方法包括：获取目标家庭用电总线上的历史负荷数据，并根据历史负荷数据计算获得负荷特征向量数据集；根据预设聚类参数对负荷特征向量数据集进行聚类分析得到聚类结果，并根据聚类结果确定泛化能力指标值；判断泛化能力指标值是否大于阈值，若泛化能力指标值大于阈值，则根据聚类结果确定负荷特征库；根据负荷特征库对目标家庭用电总线上的实时负荷数据进行识别。由于泛化能力指标值表征聚类结果的准确性，因此可以判断泛化能力指标值，并在泛化能力指标值大于阈值时，再根据聚类结果确定负荷特征库，从而保证根据负荷特征库进行非侵入式负荷识别时的准确性。

Noninvasive load identification method, device and calculation equipment

【技术实现步骤摘要】
非侵入式负荷识别方法、装置及计算设备
本申请涉及居民用电监测
，具体而言，涉及一种非侵入式负荷识别方法、装置及计算设备。
技术介绍
随着世界人口的迅速增长导致能源快速消耗，环保节能也是目前能源领域共同追求的目标，其中，非侵入式居民用电监测技术在国内外都有较广泛的应用和研究，为了减少成本，目前进行非侵入式负荷识别时使用的负荷特征库的一般都是针对用户所在用电总线上采集的历史总线数据采用聚类分析的方式建立的，但是无法保证经聚类分析得到的聚类结果效果，因此导致无法保证非侵入式负荷识别准确率的问题。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种非侵入式负荷识别方法、装置及计算设备，用以改善现有技术中无法保证非侵入式负荷识准确率的问题。第一方面，本申请实施例提供了一种非侵入式负荷识别方法，所述方法包括：获取目标家庭用电总线上的历史负荷数据，并根据所述历史负荷数据计算获得负荷特征向量数据集；根据预设聚类参数对所述负荷特征向量数据集进行聚类分析得到聚类结果，并根据所述聚类结果确定泛化能力指标值；判断所述泛化能力指标值是否大于阈值，若所述泛化能力指标值大于所述阈值，则根据所述聚类结果确定负荷特征库；根据所述负荷特征库对所述目标家庭用电总线上的实时负荷数据进行识别。在上述实现过程中，根据目标家庭用电总线上的历史负荷数据计算得到负荷特征向量数据集，再根据预设聚类参数对负荷特征向量数据集进行聚类分析得到聚类结果，聚类结果可能存在不准确的问题，因此需要对聚类结果进一步进行分析并确定出泛化能力指标值，泛化能力指标值可以表征聚类结果的准确性，继而可以对泛化能力指标值进行判断，并只在泛化能力指标值大于阈值时，才根据聚类结果确定负荷特征库，从而保证根据负荷特征库进行非侵入式负荷识别时的准确性。可选地，判断所述泛化能力指标值是否大于阈值之后，所述方法还包括：若所述泛化能力指标值不大于所述阈值，则调整所述预设聚类参数，转至所述根据预设聚类参数对所述负荷特征向量数据集进行聚类分析得到聚类结果的步骤。当泛化能力指标值不大于阈值时，则表明无法保证根据此时得到的聚类结果确定出负荷特征库进行准确的负荷识别，继而可以通过调整预设聚类参数重新进行聚类分析，从而保证根据重新进行聚类分析确定出负荷特征库能够进行准确的负荷识别。可选地，所述负荷特征向量数据集包括训练样本和测试样本，所述聚类结果包括作为训练样本的聚类结果和作为测试样本的聚类结果，根据所述聚类结果确定泛化能力指标值，包括：对作为所述训练样本的聚类结果进行分类学习，得到判别函数；根据所述判别函数对所述测试样本进行判别，得到判别结果；计算所述判别结果中的判别元素以及作为所述测试样本的聚类结果中与所述判别元素相应的测试元素之间的差值的绝对值；获取不大于预设值的绝对值的个数，并根据所述不大于预设值的绝对值的个数确定所述泛化能力指标值，其中，所述泛化能力指标值等于所述不大于预设值的绝对值的个数与所有所述测试元素的个数的比值。在上述实现过程中，先对训练样本的聚类结果进行分类学习得到判别函数，由于理论上判别函数可以对测试样本进行准确的分类，因此可以将得到的判别函数对测试样本进行判别，得到判别结果，再比对判别结果以及作为测试样本的聚类结果，以分析聚类分析的效果，并可以通过计算出泛化能力指标值，来说明若根据当前的聚类结果确定出的负荷特征库对负荷数据进行非侵入式负荷识别时的准确率是否满足条件。可选地，根据所述负荷特征库对所述目标家庭用电总线上的实时负荷数据进行识别，包括：采集所述目标家庭用电总线上的所述实时负荷数据，并根据所述实时负荷数据检测所述家庭用电总线上是否出现切换事件；若出现所述切换事件，则根据所述负荷特征库对所述实时负荷数据进行识别，以确定所述切换事件对应的负载类型。上述方法先根据负荷特征库以及目标家庭用电总线上的实时负荷数据判断目标家庭用电总线是否出现切换事件，若出现切换事件则根据该实时负荷数据分析计算出稳态或者暂态负荷特征值，由于稳态或者暂态负荷特征值能够区分出不同电器，从而可以根据稳态或者暂态负荷特征值以及负荷特征库准确的进行非侵入式负荷识别。可选地，采集所述目标家庭用电总线上的所述实时负荷数据，并根据所述实时负荷数据检测所述家庭用电总线上是否出现切换事件之后，还包括：若出现所述切换事件，则对所述实时负荷数据进行计算，并根据所述计算的结果更新所述负荷特征向量数据集，以获得更新后的所述负荷特征库。在上述实现过程中，发生切换事件后，可以根据此时检测到的实时负荷数据更新负荷特征库，能够使负荷特征库与目标用户家庭总线上实际使用的家庭电器的情况更匹配，从而可以提高非侵入式负荷识别的适用性。可选地，根据所述历史负荷数据计算获得负荷特征向量数据集，包括：根据所述历史负荷数据计算电压-电流曲线特征向量，并根据所述电压-电流曲线特征向量确定所述负荷特征向量数据集。在上述实现过程中，由于电压-电流曲线与负载的阻抗有关，因此可以通过电压-电流曲线特征向量区分出稳态特征相近的不同电器，从而可以准确地进行非侵入式负荷识别，并识别出不同的负载类型。第二方面，本申请实施例提供了一种非侵入式负荷识别装置，所述装置包括：负荷特征向量数据集计算模块，用于获取目标家庭用电总线上的历史负荷数据，并根据所述历史负荷数据计算获得负荷特征向量数据集；泛化能力指标值确定模块，用于根据预设聚类参数对所述负荷特征向量数据集进行聚类分析得到聚类结果，并根据所述聚类结果确定泛化能力指标值；负荷特征库确定模块，用于判断所述泛化能力指标值是否大于阈值，若所述泛化能力指标值大于所述阈值，则根据所述聚类结果确定负荷特征库；识别模块，用于根据所述负荷特征库对所述目标家庭用电总线上的实时负荷数据进行识别。可选地，所述装置还包括：泛化能力指标值确定模块，还用于在所述泛化能力指标值不大于所述阈值时，调整所述预设聚类参数。可选地，所述负荷特征向量数据集包括训练样本和测试样本，所述聚类结果包括作为训练样本的聚类结果和作为测试样本的聚类结果，泛化能力指标值确定模块包括：判别函数获取单元，用于对所述作为训练样本的聚类结果进行分类学习，得到判别函数；判别结果获取单元，用于根据所述判别函数对所述测试样本进行判别，得到判别结果；差值绝对值计算单元，用于计算所述判别结果中的判别元素以及所述作为测试样本的聚类结果中与所述判别元素相应的测试元素之间的差值的绝对值；泛化能力指标值确定单元，用于获取不大于预设值的绝对值的个数，并根据所述不大于预设值的绝对值的个数确定所述泛化能力指标值，其中，所述泛化能力指标值等于所述不大于预设值的绝对值的个数与所有所述测试元素的个数的比值。可选地，识别模块包括：切换事件检测单元，用于采集所述目标家庭用电总线上的所述实时负荷数据，并根据所述实时负荷数据检测所述家庭用电总线上是否出现切换事件负载类型确定单元，用于在出现所述切换事件时，根据所述负荷特征库对所述实时负荷数据进行识别，以确定所述切换事件对应的负载类型。可选地，识别模块还包括：负荷特征库更新单元，用于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种非侵入式负荷识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标家庭用电总线上的历史负荷数据，并根据所述历史负荷数据计算获得负荷特征向量数据集；/n根据预设聚类参数对所述负荷特征向量数据集进行聚类分析得到聚类结果，并根据所述聚类结果确定泛化能力指标值；/n判断所述泛化能力指标值是否大于阈值，若所述泛化能力指标值大于所述阈值，则根据所述聚类结果确定负荷特征库；/n根据所述负荷特征库对所述目标家庭用电总线上的实时负荷数据进行识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种非侵入式负荷识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标家庭用电总线上的历史负荷数据，并根据所述历史负荷数据计算获得负荷特征向量数据集；
根据预设聚类参数对所述负荷特征向量数据集进行聚类分析得到聚类结果，并根据所述聚类结果确定泛化能力指标值；
判断所述泛化能力指标值是否大于阈值，若所述泛化能力指标值大于所述阈值，则根据所述聚类结果确定负荷特征库；
根据所述负荷特征库对所述目标家庭用电总线上的实时负荷数据进行识别。


2.根据权利要求1所述的非侵入式负荷识别方法，其特征在于，判断所述泛化能力指标值是否大于阈值之后，所述方法还包括：
若所述泛化能力指标值不大于所述阈值，则调整所述预设聚类参数，转至所述根据预设聚类参数对所述负荷特征向量数据集进行聚类分析得到聚类结果的步骤。


3.根据权利要求1所述的非侵入式负荷识别方法，其特征在于，所述负荷特征向量数据集包括训练样本和测试样本，所述聚类结果包括作为所述训练样本的聚类结果和作为所述测试样本的聚类结果，根据所述聚类结果确定泛化能力指标值，包括：
对作为所述训练样本的聚类结果进行分类学习，得到判别函数；
根据所述判别函数对所述测试样本进行判别，得到判别结果；
计算所述判别结果中的判别元素以及作为所述测试样本的聚类结果中与所述判别元素相应的测试元素之间的差值的绝对值；
获取不大于预设值的绝对值的个数，并根据所述不大于预设值的绝对值的个数确定所述泛化能力指标值，其中，所述泛化能力指标值等于所述不大于预设值的绝对值的个数与所有所述测试元素的个数的比值。


4.根据权利要求1所述的非侵入式负荷识别方法，其特征在于，根据所述负荷特征库对所述目标家庭用电总线上的实时负荷数据进行识别，包括：
采集所述目标家庭用电总线上的所述实时负荷数据，并根据所述实时负荷数据检测所述家庭用电总线上是否出现切换事件；
若出现所述切换事件，则根据所述负荷特征库对所述实时负荷数据进...

【专利技术属性】
技术研发人员：李云峰，刘三丰，
申请(专利权)人：武汉中原电子信息有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42