一种基于电流分解的非侵入式负载监测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于电流分解的非侵入式负载监测方法及系统，该方法包括：步骤1，对每一个用电设备进行训练，获得所述每一个用电设备的统计流形，并将所述统计流形存入数据库；步骤2，在电网入口处安装采集单元，实时获取所有用电设备的用电数据，并将所述用电数据转换成计算统计流形的向量表示，获得总电流的向量集合；步骤3，计算单元载入所述每一个用电设备的统计流形，根据所述统计流形分解所述总统计流形，从而获得每一个用电设备的实时电流向量。本发明专利技术直接将采集到的总电流分解到各个设备上，不再对复杂的运行状态进行估计，而是直接利用电流信息计算有关设备上的详细用电信息，保证获得准确而详细的用电信息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机应用
，特别涉及一种基于电流分解的非侵入式负载监测方法及系统。
技术介绍
2008年IBM提出〃智慧地球〃的概念，将智慧地球描述为“更透彻的感知、更全面的互联互通、更深入的智能化”。美国政府在智慧地球提出不久之后也将智能电网作为其“新能源救市计划”中的重要部分提上日程。与我们熟知的传统电网比较起来，智能电网意味着尽可能获取更多信息，更注重于使用者间的交互，通过解析信息提供更到位的服务。智能电表等用户端设备直接与用户接触，指导用户用电行为，是智能电网不同于传统电网的重要体现。通过给出有关设备上的详细用电情况，能够有效的减小用户对用电行为的认识偏差，优化用户的使用习惯，从而得到更好的节电效果。因此，有效获取用电环境(家庭、生产环境等)中有关设备上的详细用电信息，是智能电网领域用户端信息采集的关键技术。在不影响用电环境的情况下，从外部获取各个设备上的详细用电信息的监测技术，被称为非侵入式负载监测(NILM)技术。到目前为止，非侵入式负载监测技术主要包括两大类1.基于稳态分析的负载监测技术此类技术首先为每个用电设备定义多个运行状态(稳态)，并在训练阶段为每个运行状态建立对应的特征；在开始监测后，通过将采集到的全局信息与已知的特征集合的比对，获取当前状态下所有用电设备的运行状态；最终根据预先定义的运行状态，给出有关设备上的详细用电信息。2.基于暂态事件的负载监测技术此类技术首先为每个用电设备定义多个暂态事件，并在训练阶段为每个暂态事件建立对应的特征；在开始监测后，通过将采集到的全局信息与已知的特征集合的比对，判断当前状态下是否发生暂态事件；当有暂态事件发生时，根据事件定义，修改对应设备的运行状态，最终给出有关设备上的详细用电信息。虽然上述两种技术都支持非侵入式负载监测，满足智能电网领域用户端信息采集的需求，但是这两种技术都对用电设备做出了类似的假设设备具有相对稳定的运行状态，确定运行状态后可以根据已知的信息，获得设备的详细用电信息。而随着时代进步，用电设备的行为日益弹性化，使得这一假设不再适用，不能获得准确的用电信息。例如在同样时间段中，运行游戏程序的电脑相对于单纯浏览网页消耗更多的电力，空闲与繁忙的功耗差异可能超过30%。
技术实现思路
针对用电设备的弹性用电行为，本方法对通过设备的电流的相空间建模，直接将采集到的总电流分解到各个设备上。不再对复杂的运行状态进行估计，直接利用电流信息计算有关设备上的详细用电信息。为实现上述目的，本专利技术提供一种基于电流分解的非侵入式负载监测方法，该方法包括步骤1，对每一个用电设备进行训练，获得所述每一个用电设备的统计流形，并将所述统计流形存入数据库；步骤2，在电网入口处安装采集单元，实时获取所有用电设备的用电数据，并将所述用电数据转换成计算统计流形的向量表示，获得总电流的向量集合；步骤3，计算单元载入所述每一个用电设备的统计流形，根据所述统计流形分解所述总统计流形，从而获得每一个用电设备的实时电流向量。进一步的，所述步骤I包括步骤11，采集每一个用电设备正常工作时的电流与电压信号；步骤12，将所述电流与电压信号向量化，获得每一个用电设备的向量集合；步骤13，根据所述向量集合，构造出该用电设备的统计流形，直到完成所有用电设备的训练。进一步的，所述步骤2包括步骤21，所述采集单元实时获取所有用电设备的电流与电压信号；步骤22，所述计算单元将所述电流与电压信号向量化，获得总电流的向量集合。进一步的，所述步骤3包括步骤31，所述计算单元载入各个用电设备的统计流形，根据统计流形的性质选取分解时使用的最优化算法； 步骤32，使用所述最优化算法，结合所述各个用电设备的统计流形，对所述总电流的向量集合进行分解，得到各个设备上的电流。所述非侵入式负载监测方法还包括步骤4，完成分解后，对分解结果进行误差分析；步骤5，如果误差在接受范围内，所述计算单元根据所述每一个用电设备的实时电流向量计算每一个用电设备的功率，并将所述功率传入显示单元；否则进行异常处理。为实现上述目的，本专利技术还提供一种基于电流分解的非侵入式负载监测系统，该系统包括训练模块，对每一个用电设备进行训练，获得所述每一个用电设备的统计流形，并将所述统计流形存入数据库；预处理模块，在电网入口处安装采集单元，实时获取所有用电设备的用电数据，并将所述用电数据转换成总电流向量；分解模块，计算单元载入所述每一个用电设备的统计流形，根据所述统计流形分解所述总电流向量，从而获得每一个用电设备的实时电流向量。进一步的，所述训练模块包括第一采集模块，采集每一个用电设备正常工作时的电流与电压信号；第一向量化模块，将所述电流与电压信号向量化，获得每一个用电设备的向量集合；第一流形构造模块，根据所述向量集合，构造出该用电设备的统计流形，直到完成所有用电设备的训练。进一步的，所述预处理模块包括第二采集模块，所述采集单元实时获取所有用电设备的电流与电压信号；第二向量化模块，所述计算单元将所述电流与电压信号向量化，获得所有用电设备的向量集合。进一步的，所述分解模块包括算法选取模块，所述计算单元载入各个用电设备的统计流形，根据统计流形的性质选取分解时使用的最优化算法；算法执行模块，使用所述最优化算法，结合所述各个用电设备的统计流形，对所述总电流的向量集合进行分解，得到各个设备上的电流。所述非侵入式负载监测系统还包括分析模块，完成分解后，对分解结果进行误差分析；处理模块，如果误差在接受范围内，所述计算单元根据所述每一个用电设备的实时电流向量计算每一个用电设备的功率，并将所述功率传入显示单元；否则进行异常处理。本专利技术的有益功效在于，1.本专利技术不依赖于设备状态的判断，直接分解电流现有非侵入式负载监测技术大多首先进行设备状态的估计，之后再完成用电信息的分析。此类方法有着一个直接的缺陷，当家庭中存在负载动态变化的弹性设备时，分析精度会有明显的下降。而本专利技术直接对设备的电流相空间建模，不依赖于设备的运行状态判断，能够有效分解多种负载动态变化的弹性设备产生的电流。2.本专利技术在分解电流的计算方法中，使用多种最优化方法，极大提高电流分解精度现有非侵入式负载监测技术大多首先进行设备状态的估计，此步骤的估计准确性大约在95%左右，在此基础上进行的用电信息分析精度大约在90%左右，当家庭中存在多个弹性设备时，精度还会有10%左右的下滑。而本专利技术简化了计算步骤，同时使用最优化方法直接分解设备电流，有效追踪各个设备的电流变化情况，能够将电流分解的平均精度提高到95%。以下结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细描述，但不作为对本专利技术的限定。附图说明图1是本专利技术的基于电流分解的非侵入式负载监测方法流程图；图2是本专利技术的基于电流分解的非侵入式负载监测系统示意图；图3是本专利技术的训练阶段流程图；图4是本专利技术的分解阶段流程图；图5是本专利技术的用电设备结构示意图。具体实施例方式图5是本专利技术的用电设备结构示意图。该结构实现包括三个主要部件采集单元、计算单元与显示单元，其中采集单元是主要的输入装置，用电设备电流分解系统通过在家庭电网入口附近安装采集单元，获取整个家庭中的电流电压信息。采集单元中的电流传感器可以使用基于霍尔效应的磁场感应芯片，利用电磁感应的原理实现非侵入式的电流数据采集。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于电流分解的非侵入式负载监测方法，其特征在于，包括：步骤1，对每一个用电设备进行训练，获得所述每一个用电设备的统计流形，并将所述统计流形存入数据库；步骤2，在电网入口处安装采集单元，实时获取所有用电设备的用电数据，并将所述用电数据转换成计算统计流形的向量表示，获得总电流的向量集合；步骤3，计算单元载入所述每一个用电设备的统计流形，根据所述统计流形分解所述总统计流形，从而获得每一个用电设备的实时电流向量。

【技术特征摘要】
1.一种基于电流分解的非侵入式负载监测方法，其特征在于，包括步骤I，对每一个用电设备进行训练，获得所述每一个用电设备的统计流形，并将所述统计流形存入数据库；步骤2，在电网入口处安装采集单元，实时获取所有用电设备的用电数据，并将所述用电数据转换成计算统计流形的向量表示，获得总电流的向量集合；步骤3，计算单元载入所述每一个用电设备的统计流形，根据所述统计流形分解所述总统计流形，从而获得每一个用电设备的实时电流向量。2.如权利要求1所述的非侵入式负载监测方法，其特征在于，所述步骤I包括步骤11，采集每一个用电设备正常工作时的电流与电压信号；步骤12，将所述电流与电压信号向量化，获得每一个用电设备的向量集合；步骤13，根据所述向量集合，构造出该用电设备的统计流形，直到完成所有用电设备的训练。3.如权利要求1所述的非侵入式负载监测方法，其特征在于，所述步骤2包括步骤21，所述采集单元实时获取所有用电设备的电流与电压信号；步骤22，所述计算单元将所述电流与电压信号向量化，获得总电流的向量集合。4.如权利要求1所述的非侵入式负载监测方法，其特征在于，所述步骤3包括步骤31，所述计算单元载入各个用电设备的统计流形，根据统计流形的性质选取分解时使用的最优化算法；步骤32，使用所述最优化算法，结合所述各个用电设备的统计流形，对所述总电流的向量集合进行分解，得到各个设备上的电流。5.如权利要求1所述的非侵入式负载监测方法，其特征在于，所述非侵入式负载监测方法还包括步骤4，完成分解后，对分解结果进行误差分析；步骤5，如果误差在接受范围内，所述计算单元根据所述每一个用电设备的实时电流向量计算每一个用电设备的功率，并将所述功率传入显示单元；否则进行异常处理。6.一种基于电流分解的非侵入式负载...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晶杰，徐志伟，聂磊，
申请(专利权)人：中国科学院计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：