一种非侵入式家用负荷特征自动提取方法与装置与流程

本发明涉及一种非侵入式家用负荷特征自动提取方法与装置，属于家用负荷监测、负荷预测建模等技术领域。

背景技术：

相关统计研究表明若使用高效能耗管理方法能减低建筑电能消耗10～15％。作为家用能耗管理的关键技术之一，非侵入式家用负荷识别技术得到广泛的研究。

在侵入式家用负荷识别技术中，负荷的特征是该技术实用的基础。家用负荷的特征进一步分为稳态与暂态两类。其中，前者为设备稳定运行状态时可提取的特征量，后者是在设备投切操作时表现出的特征信息。已有的负荷识别方法大部分都采取手动离线提取设备特征，在应用过程中表现出效率低下，误差显著，扩展性差等不足之处。

技术实现要素：

针对上述不足之处，本发明的目的是提出一种非侵入式家用负荷特征自动提取方法与装置，提高作用效率，规避因手动操作而引入的误差。

本发明的技术方案为：一种非侵入式家用负荷特征自动提取方法，包括下述的步骤：

S1于所监测用户家庭用电入口处对电压和电流采样；

S2根据S1所得实时采样信息，实时监测用户家庭内的有效负荷投切事件；

S3截取有效负荷投切事件前后电压和电流各N个周期的采样数据，其中N为非零正整数；

S4根据S3所得投切事件前后采样数据，分析计算得到负荷稳态和暂态特征，所述负荷稳态和暂态特征包括有功增量、无功增量和电流特征向量，所述电流特征向量包括电流总谐波含量、电流偶次谐波含量和负荷启停暂态电流变化窗口长度三个特征；

S5对同一设备启动与停止操作，重复执行K次S2、S3、S4所述过程，K为非零正整数；

S6将S5所得K次负荷稳态和暂态特征数据求取平均值。

在一个具体实施例中，S2当监测到有功值发生变化且变化值大于预定阈值，则执行S3；否则，继续执行S2；S3为截取有功值变化前后电压和电流各N个周期的采样数据。

在一个具体实施例中，S4中所述有功增量和无功增量定义如下：

P_delta＝P_cur-P_pre (1)

Q_delta＝Q_cur-Q_pre (2)

式(1)内P_delta为有功增量，P_cur为负荷启停操作后有功数值，P_cur为负荷启停操作前有功数值；式(2)内Q_delta为无功增量，Q_cur为负荷启停操作后无功数值，Q_cur为负荷启停操作前无功数值。

在一个具体实施例中，S4中所述电流特征向量定义如下：

I_SPECTRUM＝[CHD_total，CHD_second，TWH] (3)

RE_Δi＝abs(REcur_i-REpre_i),(i＝1,…,M) (6)

IM_Δi＝abs(IMcur_i-IMpre_i),(i＝1,…,M) (7)

其中，I_SPECTURM为电流特征向量，CHD_total为电流总谐波含量，CHD_second为电流偶次谐波含量，TWL为负荷启停暂态电流变化窗口长度；

RE_Δi为负荷启停操作前后电流i次谐波实部均值变化量，IM_Δi为变化前后电流i次谐波虚部均值变化量，REpre_i为负荷启停操作前电流i次谐波实部均，IMpre_i为负荷启停操作前电流i次谐波虚部均，REcur_i为负荷启停操作后电流i次谐波实部均，IMcur_i为负荷启停操作后电流i次谐波虚部均；

为第j个周波内i次谐波实部，为第j个周波内i次谐波虚部，N为参与电流谐波分析的周波数，M为电流分析最高谐波次数，abs为取绝对值操作符。

在一个具体实施例中，S4中所述负荷启停暂态电流变化窗口长度定义为：

TWL＝(POS_cur-POS_pre)*COEFF (10)

其中POS_cur为负荷启停操作后采样点索引值，POS_pre为负荷启停操作前采样点索引值，COEFF为两个相邻功率点之间的时间常量。

在一个具体实施例中，S6求取平均值后，按指定格式发送至用户端进行信息标注。

本发明还提供一种非侵入式家用负荷特征自动提取装置，包括：

数据采样模块：用于在所监测用户家庭用电入口处对电压和电流采样；

事件监测模块：用于根据数据采样模块所得实时采样信息，实时监测用户家庭内的有效负荷投切事件并截取有效负荷投切事件前后电压和电流各N个周期的采样数据；

特征提取模块：用于根据事件监测模块所得投切事件前后采样数据，分析计算得到负荷稳态和暂态特征；所述负荷稳态和暂态特征包括有功增量、无功增量和电流特征向量，所述电流特征向量包括电流总谐波含量、电流偶次谐波含量和负荷启停暂态电流变化窗口长度三个特征；

求取平均值模块：用于对同一设备启动与停止操作，事件监测模块和特征提取模块重复执行K次得到的负荷稳态和暂态特征数据求取平均值。

在一个具体实施例中，还包括：

网络通信模块：用于将负荷特征信息发送至人机交互模块；

人机交互模块：用于中断用户对环境新发现的负荷特征进行标注，并将标准后的特征信息存入负荷知识库。

本发明收益效果是：无需侵入用户家庭内部，便于安装改造。自动化提取负荷特征数据，提高作用效率，规避因手动操作而引入的误差，为负荷识别技术大面积推广打下基础。

附图说明

图1本发明非侵入式家用负荷特征自动提取方法流程图；

图2本发明非侵入式家用负荷特征自动提取装置模块框图；

图3部分家用负荷投入操作特征列表。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整地描述。

由图1可知本发明所述非侵入式家用负荷特征自动提取方法具体包括如下步骤：

S1：于所监测用户家庭用电入口处按设定频率与精度对电压、电流采样；

S2：根据S1所得实时采样信息，监测用户家庭负荷投切操作事件，即监测到有功值发生变化，且变化值P_delta大于预定阈值P_threshold，则执行S3。否则，继续执行S2；

S3：截取有功值变化前后电压、电流各N个周期的采样数据，其中N为非零正整数；

S4：根据S3所得投切事件前后采样数据，分析计算得到负荷稳态、暂态特征(包括有功增量，无功增量，电流特征向量)；

S5：对同一设备启动与停止操作，重复执行K次S2、S3、S4所述特征提取过程，K为非零正整数；

S6：将S5所得K次负荷稳态、暂态特征数据求取平均值后，按指定格式发送至用户端进行信息标注。

其中，S4中“有功增量”，“无功增量”，“电流特征向量”具体定义如下：

P_delta＝P_cur-P_pre (1)

Q_delta＝Q_cur-Q_pre (2)

I_SPECTRUM＝[CHD_total,CHD_second,TWL] (3)

RE_Δi＝abs(REcur_i-REpre_i),(i＝1,…,M) (6)

IM_Δi＝abs(IMcur_i-IMpre_i),(i＝1,…,M) (7)

TWL＝(POS_cur-POS_pre)*COEFF (10)

其中，式(1)内P_delta为有功增量，P_cur为负荷启停操作后有功数值，P_cur为负荷启停操作前有功数值。

式(2)内Q_delta为无功增量，Q_cur为负荷启停操作后无功数值，Q_cur为负荷启停操作前无功数值。

式(3)内I_SPECTURM为电流特征向量，CHD_total为电流总谐波含量，CHD_second为电流偶次谐波含量，TWL为负荷启停暂态电流变化窗口长度。

式(4)，(5)，(6)，(7)内RE_Δi为负荷启停操作前后电流i次谐波实部均值变化量，IM_Δi为变化前后电流i次谐波虚部均值变化量，REpre_i为负荷启停操作前电流i次谐波实部均，IMpre_i为负荷启停操作前电流i次谐波虚部均，REcur_i为负荷启停操作后电流i次谐波实部均，IMcur_i为负荷启停操作后电流i次谐波虚部均。M为电流分析最高谐波次数，abs为取绝对值操作符。

式(8)，(9)内为第j个周波内i次谐波实部，为第j个周波内i次谐波虚部，N为参与电流谐波分析的周波数。

式(10)内POS_cur为负荷启停操作后采样点索引值，POS_pre为负荷启停操作前采样点索引值，COEFF为两个相邻功率点之间的时间常量。

由图2可知本发明的非侵入式家用负荷特征自动提取装置由数据采样，事件监测，特征提取，网络通信与人机交互五大子模块组成，具体如下：

数据采样模块：用于在用户家庭用电入口处按设定频率与精度对电压、电流采样；

事件监测模块：用于实时监测用户家庭内的有效负荷投切事件；

特征提取模块：用于对有效负荷投切事件提取设定的特征信息，包括有功增量、无功增量、有功暂态波形、无功暂态波形、电流特征向量；

网络通信模块：用于将负荷特征信息发送至人机交互模块，以便用于对特征信息标注；

人机交互模块：用于中断用户对环境新发现的负荷特征进行标注，并将标准后的特征信息存入负荷知识库。

设备端的网络通信模块可通过GPRS、WiFi等无线传输方式与用户端的人机交互模块进行双向数据传输。

用户端人机交互模块可在台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、智能手机等多种终端部署。

图3是几种典型家用负荷开启时对应步骤S4中所述特征的实例信息。

本发明利用已搭建的硬件平台对多种家电进行了负荷特征自动提取测试实验，包括定频空调、电水壶、电磁炉、电冰箱，对应负荷开启特征库如图3。

这里以电冰箱启动操作的特征提取为例进行说明，测试时实际获取的3次电视机启动特征如下：{82w，42var，14.7％，7.6％，600ms}，{81w，42var，15.9％，8.15％，600ms}，{77w，41var，14.5％，8.25％，600ms}。对上述结果求取平均之后可得最终电视机特征模板：{80w，40var，15％，8％，600ms}。