一种基于高斯模型的电器识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于高斯模型的电器识别方法及装置，其中方法包括：获取用户主电路的电气量特征；根据电气量特征判断有功功率特征值是否稳定；若是，则抓取上游接入点的电路中的功率变化量判定电器事件触发；通过多元混合高斯分布计算得出各种电器的电气量特征值概率分布，进行数据算法建模，得出用户各种电器的多元高斯模型；当用户电器开启，通过抓取的电器电气量特征，带入已有的多元高斯模型中进行预测匹配属于哪种电器的概率最高；选定概率值最高的电器为电器设备结论。本发明专利技术不需要采集较多的数据样本，而且不需要进入电力用户房屋内部，就能为用户提供及时、准确的电器状态，为用电安全隐患排查和整治提供了依据，且成本低。

A method and device of electrical equipment identification based on Gauss model

【技术实现步骤摘要】
一种基于高斯模型的电器识别方法及装置
本专利技术涉及电器识别领域，更具体地说是一种基于高斯模型的电器识别方法及装置。
技术介绍
现在家庭用电已经成为社会用电中的重要组成部分,随着家用电器的大规模普及,节约用电、安全用电等问题已经越来越得到重视。当前用电安全是智能用电解决方案的首要条件和研究重点，不安全的用电行为是导致人身伤亡和财产损失的主要原因，我国主要的建筑火灾均是由电气火灾引起的。因此，对电器状态识别可精准定位存在隐患的电器，准确对用户的电器进行危险预警和安全隐患检测，是开展预防性用电隐患排查、建立长效机制的重要技术手段。目前用户负荷状态数据的监测，主要依靠在用户内部安装大量的电器状态监测感应装置来进行电器状态的识别,给用户的生活产生了一定的干扰,在安装和维护方面需要大量的时间和金钱,且硬件维护成本较高，监测装置高昂的成本也带来了经济性难题,在电力居民用户中推广难度较大，因此应用具有很大的局限性。另外，目前还存在一种基于隶属度函数的电器识别方法，这种方法虽然能够识别得到用户的电器操作事件，但这种方法只能在离线环境进行分析，并且分析的数据样本容量需要一定的数量。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于高斯模型的电器识别方法及装置。为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于高斯模型的电器识别方法，所述方法包括：获取用户主电路的电气量特征；根据电气量特征判断有功功率特征值是否稳定；若是，则抓取上游接入点的电路中的功率变化量判定电器事件触发；通过多元混合高斯分布计算得出各种电器的电气量特征值概率分布，进行数据算法建模，得出用户各种电器的多元高斯模型；当用户电器开启，通过抓取的电器电气量特征，带入已有的多元高斯模型中进行预测匹配属于哪种电器的概率最高；选定概率值最高的电器为电器设备结论。其进一步技术方案为：所述获取用户主电路的电气量特征的步骤中，获取的电气量特征至少为电流、电压、有功功率、无功功率、3次谐波幅值、3次谐波相角、5次谐波幅值和5次谐波相角。其进一步技术方案为：所述根据电气量特征判断有功功率特征值是否稳定的步骤中，根据电气量特征通过计算得出的有功功率数值在一定时间内是否稳定在设置范围之内进行判断。其进一步技术方案为：所述抓取上游接入点的电路中的功率变化量判定电器事件触发的步骤，具体包括以下步骤：判断获取上游接入点的电路中的有功功率跳变量是否到达设定标准；若是，则判断有功功率跳变之后持续的时间是否达到设定时长；若是，则判定有功功率跳变是由电器事件触发。其进一步技术方案为：所述通过多元混合高斯分布计算得出各种电器的电气量特征值概率分布，进行数据算法建模，得出用户各种电器的多元高斯模型的步骤之前，还包括以下步骤：采集多种电器运行时的电器特征信息；根据每种电器的电器特征信息将有功功率、无功功率和开关次数相近似的电器构造成一个多元混合高斯模型。一种基于高斯模型的电器识别装置，获取单元、判断单元、抓取单元、计算单元、预测单元以及选定单元；所述获取单元，用于获取用户主电路的电气量特征；所述判断单元，用于根据电气量特征判断有功功率特征值是否稳定；所述抓取单元，用于抓取上游接入点的电路中的功率变化量判定电器事件触发；所述计算单元，用于通过多元混合高斯分布计算得出各种电器的电气量特征值概率分布，进行数据算法建模，得出用户各种电器的多元高斯模型。所述预测单元，用于当用户电器开启，通过抓取的电器电气量特征，带入已有的多元高斯模型中进行预测匹配属于哪种电器的概率最高；所述选定单元，用于选定概率值最高的电器为电器设备结论。其进一步技术方案为：所述抓取单元包括第一判断模块、第二判断模块以及判定模块；所述第一判断模块，用于判断获取上游接入点的电路中的有功功率跳变量是否到达设定标准；所述第二判断模块，用于判断有功功率跳变之后持续的时间是否达到设定时长；所述判定模块，用于判定有功功率跳变是由电器事件触发。其进一步技术方案为：还包括采集单元以及构造单元；所述采集单元，用于采集多种电器运行时的电器特征信息；所述构造单元，用于根据每种电器的电器特征信息将有功功率、无功功率和开关次数相近似的电器构造成一个多元混合高斯模型。本专利技术与现有技术相比的有益效果是：本专利技术提供的一种基于高斯模型的电器识别方法，获取用户主电路的电气量特征，根据电器量特征抓取上游接入点的电路中的功率变化量判定电器事件触发，再通过多元高斯模型计算出每一种待识别电器的综合概率值并选定综合概率值最大的为电器识别结论，即可准确获取电力用户内部的各用电电器的情况，不需要采集较多的数据样本，而且不需要进入电力用户房屋内部，就能为用户提供及时、准确的电器状态，为用电安全隐患排查和整治提供了依据，且成本低。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术技术手段，可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征及优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，详细说明如下。附图说明图1为本专利技术一种基于高斯模型的电器识别方法具体实施例的流程图一；图2为本专利技术一种基于高斯模型的电器识别方法具体实施例的流程图二；图3为本专利技术一种基于高斯模型的电器识别装置具体实施例的示意性框图一；图4为本专利技术一种基于高斯模型的电器识别装置具体实施例的示意性框图二。具体实施方式为了更充分理解本专利技术的
技术实现思路
，下面结合具体实施例对本专利技术的技术方案进一步介绍和说明，但不局限于此。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，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。请参见图1，本实施例提供了一种基于高斯模型的电器识别方法，该方法包括以下步骤：S10、获取用户主电路的电气量特征；S20、根据电气量特征判断有功功率特征值是否稳定，若是，S30、则抓取上游接入点的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于高斯模型的电器识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取用户主电路的电气量特征；/n根据电气量特征判断有功功率特征值是否稳定；/n若是，则抓取上游接入点的电路中的功率变化量判定电器事件触发；/n通过多元混合高斯分布计算得出各种电器的电气量特征值概率分布，进行数据算法建模，得出用户各种电器的多元高斯模型；/n当用户电器开启，通过抓取的电器电气量特征，带入已有的多元高斯模型中进行预测匹配属于哪种电器的概率最高；/n选定概率值最高的电器为电器设备结论。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于高斯模型的电器识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户主电路的电气量特征；
根据电气量特征判断有功功率特征值是否稳定；
若是，则抓取上游接入点的电路中的功率变化量判定电器事件触发；
通过多元混合高斯分布计算得出各种电器的电气量特征值概率分布，进行数据算法建模，得出用户各种电器的多元高斯模型；
当用户电器开启，通过抓取的电器电气量特征，带入已有的多元高斯模型中进行预测匹配属于哪种电器的概率最高；
选定概率值最高的电器为电器设备结论。


2.根据权利要求1所述的一种基于高斯模型的电器识别方法，其特征在于，所述获取用户主电路的电气量特征的步骤中，获取的电气量特征至少为电流、电压、有功功率、无功功率、3次谐波幅值、3次谐波相角、5次谐波幅值和5次谐波相角。


3.根据权利要求1所述的一种基于高斯模型的电器识别方法，其特征在于，所述根据电气量特征判断有功功率特征值是否稳定的步骤中，根据电气量特征通过计算得出的有功功率数值在一定时间内是否稳定在设置范围之内进行判断。


4.根据权利要求1所述的一种基于高斯模型的电器识别方法，其特征在于，所述抓取上游接入点的电路中的功率变化量判定电器事件触发的步骤，具体包括以下步骤：
判断获取上游接入点的电路中的有功功率跳变量是否到达设定标准；
若是，则判断有功功率跳变之后持续的时间是否达到设定时长；
若是，则判定有功功率跳变是由电器事件触发。


5.根据权利要求1所述的一种基于高斯模型的电器识别方法，其特征在于，所述通过多元混合高斯分布计算得出各种电器的电气量特征值概率分布，进行数据算法建模，得出用户各种电器的多元高斯...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨观村，梁雄波，吴友，
申请(专利权)人：深圳华建电力物联技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44