一种基于知识图谱负荷辨识的多芯模组化智能电能表制造技术

本发明专利技术公开一种基于知识图谱负荷辨识的多芯模组化智能电能表，包括：非侵入式负荷辨识模组，所述非侵入式负荷辨识模组用于根据家用电器、对应的各项负荷电气特征类型和数据构建负荷特征库；将采集的用户侧负荷电气特征数据及对应类型在所述负荷特征库中进行负荷识别匹配，确定所述用户侧负荷电气特征数据及对应类型所属的关系；采用确定的所述用户侧负荷电气特征数据及对应类型所属的关系更新所述负荷特征库。本发明专利技术采用基于知识图谱的负荷辨识方式，在根据负荷特征构建出负荷特征库之后，能够根据智能电能表采集到的负荷电气特征量快速准确识别负荷。量快速准确识别负荷。量快速准确识别负荷。

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱负荷辨识的多芯模组化智能电能表


[0001]本专利技术涉及智能电能表
，尤其涉及一种基于知识图谱负荷辨识的多芯模组化智能电能表。

技术介绍

[0002]物联网、云计算和人工智能等技术的融合为电力终端设备的智能化创造了有利条件。智能电能表的概念已提出了很多年，长期以来，许多学者和工程师致力于智能电能表功能的研究和改进。当代智能电能表采用一体化设计，即产品在出厂后，硬件和软件已经固化，存在通信方式单一、负荷无法辨识、软件无法升级、功能无法扩展等问题，具体如下：
[0003](1)当智能电能表某个功能出现故障时，无法单独更换，需要对整表进行更换；
[0004](2)功能一体化设计方式开发的软件只能用在特定的电表上，当面临新环境新需求开发一款新的电表或者增加电表功能时，需要修改软件中大量代码，增加了新产品的开发时间和成本；
[0005](3)不同的场景对电表有不同的功能和性能要求，场景之间也有可能发生切换，智能电能表做成通用的型号，将所有场景的功能全部集成，将会增加成本以及不必要的资源浪费。如果做成多个系列电表，在发生场景切换时，又必须进行拆装表，带来大量工作和高额成本。

技术实现思路

[0006]本专利技术实施例提供一种基于知识图谱负荷辨识的多芯模组化智能电能表，以解决现有智能电能表采用一体化设计导致只适应出厂设置的应用条件的问题。
[0007]本专利技术实施例的技术方案如下：
[0008]一种基于知识图谱负荷辨识的多芯模组化智能电能表，包括：非侵入式负荷辨识模组，所述非侵入式负荷辨识模组用于根据家用电器、对应的各项负荷电气特征类型和数据构建负荷特征库；将采集的用户侧负荷电气特征数据及对应类型在所述负荷特征库中进行负荷识别匹配，确定所述用户侧负荷电气特征数据及对应类型所属的关系；采用确定的所述用户侧负荷电气特征数据及对应类型所属的关系更新所述负荷特征库。
[0009]进一步，所述根据家用电器、对应的各项负荷电气特征类型和数据构建负荷特征库，包括：
[0010]将所述家用电器和对应的各项所述负荷电气特征数据作为实体，对应的各项所述负荷电气特征类型作为属性；
[0011]采用本体编辑工具设计不同所述实体之间、所述实体与所述属性之间的关系；
[0012]根据所述关系，通过知识图谱数据库构建负荷特征库。
[0013]进一步，所述负荷电气特征类型包括：稳态特征和暂态特征。
[0014]进一步，所述稳态特征包括：稳态电压、稳态电流、谐波电流、稳态功率、V
‑
I轨迹、相角；
[0015]所述暂态特征包括：暂态持续时间、电流脉冲峰值、冲击功率倍数。
[0016]进一步：所述知识图谱数据库为NEO4J图数据库。
[0017]进一步，所述将采集的用户侧负荷电气特征数据及对应类型在所述负荷特征库中进行负荷识别匹配，包括：
[0018]从采集的所述负荷电气特征数据和类型中抽取得到实体和属性，在负荷特征库中查询存储的关系中与抽取的实体和属性均匹配的关系。
[0019]进一步，所述采用确定的所述用户侧负荷电气特征数据及对应类型所属的关系更新所述负荷特征库，包括：
[0020]根据确定的所述用户侧负荷电气特征数据及对应类型所属的关系以及已存储的关系，通过知识推理的方式，确定新的关系；
[0021]在所述负荷特征库中存储所述新的关系。
[0022]进一步，所述知识推理的方式包括：基于逻辑的推理方式和基于图的推理方式。
[0023]这样，本专利技术实施例，采用基于知识图谱的负荷辨识方式，在根据负荷特征构建出负荷特征库之后，能够根据智能电能表采集到的负荷电气特征量快速准确识别负荷。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0025]图1是本专利技术实施例的应用智能电能表进行负荷识别匹配的示意框图；
[0026]图2是本专利技术实施例的智能电能表的结构框图；
[0027]图3是本专利技术实施例的智能电能表的架构图。
具体实施方式
[0028]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作出创造性劳动前提下所获取的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0029]本专利技术实施例公开了一种基于知识图谱负荷辨识的多芯模组化智能电能表。如图1～3所示，本专利技术实施例的智能电能表包括非侵入式负荷辨识模组。
[0030]具体的，非侵入式负荷辨识模组用于根据家用电器、对应的各项负荷电气特征类型和数据构建负荷特征库。
[0031]家用电器包括：空调、热水器、电冰箱、电视、电磁炉、电水壶等等。
[0032]本专利技术实施例的负荷电气特征类型包括：稳态特征和暂态特征。其中，稳态特征包括：稳态电压、稳态电流、谐波电流、稳态功率、V
‑
I轨迹、相角等特征；暂态特征包括：暂态持续时间、电流脉冲峰值、冲击功率倍数等。
[0033]具体的，该构建负荷特征库过程如下：
[0034]1、将家用电器和对应的各项负荷电气特征数据作为实体，对应的各项负荷电气特
征类型作为属性。
[0035]实体一般指的是概念的示例化描述，属性一般指的是对实体的描述信息，关系一般指的是不同实体与实体、实体与属性之间的关联，基于此，进行了本步骤的划分。应当理解的是，在初始构建负荷特征库的步骤中，相应的数据都是已有历史资料。
[0036]2、采用本体编辑工具设计不同实体之间、实体与属性之间的关系。
[0037]具体的，本专利技术实施例采用的本体编辑工具可以是Stanford大学开发的Prot
é
g
é
软件。例如，已有历史资料显示空调的稳态电流为10A，则空调是实体，稳态电流是属性，10A是实体，构建的关系是空调
‑
稳态电流
‑
10A。
[0038]3、根据关系，通过知识图谱数据库构建负荷特征库。
[0039]本专利技术实施例采用的知识图谱数据库可以是NEO4J图数据库。将上述关系可通过知识图谱表示。
[0040]具体的，非侵入式负荷辨识模组还用于将采集的用户侧负荷电气特征数据及对应类型在负荷特征库中进行负荷识别匹配，确定用户侧负荷电气特征数据及对应类型所属的关系。
[0041]对于采集的负荷电气特征数据，预先进行处理，具体包括：依次进行去噪滤波、相位调节、数据归一化处理。
[0042]从采集的负荷电气特征数据和类型中抽取得到实体和属性，在负荷特征库中查本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱负荷辨识的多芯模组化智能电能表，其特征在于，包括：非侵入式负荷辨识模组，所述非侵入式负荷辨识模组用于根据家用电器、对应的各项负荷电气特征类型和数据构建负荷特征库；将采集的用户侧负荷电气特征数据及对应类型在所述负荷特征库中进行负荷识别匹配，确定所述用户侧负荷电气特征数据及对应类型所属的关系；采用确定的所述用户侧负荷电气特征数据及对应类型所属的关系更新所述负荷特征库。2.根据权利要求1所述的基于知识图谱负荷辨识的多芯模组化智能电能表，其特征在于，所述根据家用电器、对应的各项负荷电气特征类型和数据构建负荷特征库，包括：将所述家用电器和对应的各项所述负荷电气特征数据作为实体，对应的各项所述负荷电气特征类型作为属性；采用本体编辑工具设计不同所述实体之间、所述实体与所述属性之间的关系；根据所述关系，通过知识图谱数据库构建负荷特征库。3.根据权利要求2所述的基于知识图谱负荷辨识的多芯模组化智能电能表，其特征在于，所述负荷电气特征类型包括：稳态特征和暂态特征。4.根据权利要求3所述的基于知识图谱负荷辨识的多芯模组化智能电能表，其特征在于，所述稳态特征包括：稳态电压、稳态电流、...

【专利技术属性】
技术研发人员：马瑞，夏绪卫，朱东歌，刘佳，沙江波，康文妮，张爽，闫振华，张庆平，王峰，李晓龙，高博，李永亮，罗海荣，蔡建辉，杨雪红，李学锋，王富对，朱小超，王辉，
申请(专利权)人：国网宁夏电力有限公司国电南瑞南京控制系统有限公司，
类型：发明
国别省市：