一种识别电器的方法及装置制造方法及图纸

一种识别电器的方法及装置，该方法包括：PLC设备获取电路中的噪声信号；PLC设备基于噪声信号获取第一数据，第一数据用于描述噪声信号的时频特征；PLC设备基于电器识别模型和第一数据，获得噪声信号对应的电器识别结果；其中，电器识别模型是基于包括至少一种已知电器的噪声信号的信号得到的。因此，无需借助智能电表等额外设备，直接利用PLC设备采集噪声信号并提取噪声信号中的时频特征作为第一数据，并基于电器识别模型识别对线路干扰严重的电器。

【技术实现步骤摘要】
一种识别电器的方法及装置
本申请涉及电力
，尤其涉及一种识别电器的方法及装置。
技术介绍
电力线通信(PowerLineCommunication，PLC)是指通过载波方式将模拟信号或数字信号调制在电力线上进行传输，不需要重新架设网络，只要有电线就能进行数据传递，是电力系统特有的通信方式。在低压配电网中，利用已有低压电力线作为传输介质进行通信，具有组网简单、不需要重新布线且成本相对较低的优点。然而，低压电力线本身是为电路中的电器传送电能设计的，而非为通信设计的。电路中的电器在使用过程中会产生电磁干扰(即噪声信号)对PLC设备的通信质量产生影响。因此，识别电路中的强噪声电器有助于降低PLC设备在受到干扰时的维护成本。当前的电器识别方法主要是基于智能电表数据，即通过监控智能电表记录用户家中的电器负载数据来识别正在工作的电器。例如，基于智能电表数据中的四个特征：有功功率P、无功功率Q、谐波分量h、谐波大小mh，事先储存所有可能的特征组合，对待识别特征组合逐项进行对比进而识别出电器。但是，采用上述方法当用户家中电器数增多时，特征组本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种识别电器的方法，其特征在于，包括：/n电力线通信PLC设备获取电路中的噪声信号；/n所述PLC设备基于所述噪声信号获取第一数据，所述第一数据用于描述所述噪声信号的时频特征；/n所述PLC设备基于电器识别模型和所述第一数据，获得所述噪声信号对应的电器识别结果；其中，所述电器识别模型是基于包括至少一种已知电器的噪声信号的信号得到的。/n

【技术特征摘要】
1.一种识别电器的方法，其特征在于，包括：
电力线通信PLC设备获取电路中的噪声信号；
所述PLC设备基于所述噪声信号获取第一数据，所述第一数据用于描述所述噪声信号的时频特征；
所述PLC设备基于电器识别模型和所述第一数据，获得所述噪声信号对应的电器识别结果；其中，所述电器识别模型是基于包括至少一种已知电器的噪声信号的信号得到的。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述PLC设备基于电器识别模型和所述第一数据，获得所述噪声信号对应的电器识别结果，包括：
所述PLC设备向服务器发送所述第一数据，所述服务器存储所述电器识别模型；
所述PLC设备从所述服务器接收所述噪声信号对应的电器识别结果。


3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述PLC设备基于所述噪声信号获取所述第一数据，包括：
所述PLC设备将所述噪声信号分段，基于分段后的噪声信号获取第一数据。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述噪声信号的信号长度为至少一个交流电周期，所述噪声信号包括N个采样点，N为正整数；
所述PLC设备将所述噪声信号分段，基于分段后的噪声信号获取第一数据，包括：
所述PLC设备将所述N个采样点分为M个片段，针对所述M个片段中的每个片段提取时域特征，获得1个M维数据，M为正整数，M≤N；
所述PLC设备将所述N个采样点分为K个片段，从所述K个片段中选取L个片段，针对所述L个片段中的每个片段提取频域特征，获得L个M维数据，L和K均为正整数，L≤K≤N；
所述PLC设备将所述1个M维数据和所述L个M维数据作为第一数据。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述PLC设备针对所述M个片段中的每个片段提取时域特征，包括：
所述PLC设备针对所述M个片段中的每个片段计算最大值、或均值、或分位数。


6.如权利要求4或5所述的方法，其特征在于，L个片段包括采样点包括波峰的片段，采样点包括波谷的片段，采样点包括零点的片段中的至少一个。


7.如权利要求4-6任一项所述的方法，其特征在于，所述PLC设备针对所述L个片段中的每个片段提取频域特征，包括：
所述PLC设备针对所述L个片段中的每个片段计算功率谱密度、或能量谱密度、或频谱密度。


8.如权利要求2-7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述PLC设备获得所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋碧薇，张浩，谢于明，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44