一种自适应阈值的负载开关检测和识别方法及系统与流程

本发明涉及电量计量领域，并且更具体地，涉及一种相自适应阈值的负载开关检测和识别方法及系统。

背景技术：

智能电网是未来电网的发展目标，而智能电网的实现需要依赖于非侵入式负载识别技术的实现。非侵入式负载识别技术，需要完成对负载开关状态的检测，负载电气特征的提取以及负载识别。在非侵入式负载识别技术的实现上，由于负载的多样性及复杂性，很难找到一种方法能准确的检测出各类负载的开关状态。

目前，对于负载的开关检测的方法有很多，主要有波形匹配、电流法、功率法等，应用最普遍的是电流法和功率法，但由于负载的多样性与复杂性，无论采取哪种方法都无法保证准确性。存在的缺陷主要为:对于小功率的负载，常常出现漏检的情况甚至是检测不到开关事件的情况；对于大功率的负载常常出现多次检测开关的情况；没有一种方法能够兼顾各种功率负载的检测；负载开关事件检测不准确，基于开关事件检测后进行的负载电气特征提取和负载识别工作也就无法保证其准确性。

因此，如何提高负载开关事件检测和负载识别的准确度为急需解决的问题。

技术实现要素：

本发明提供了一种自适应阈值的负载开关检测和识别方法，将非侵入式负载识别方法应用到智能家电用电量控制系统中，解决了负载开关检测和负载识别的准确度不高的问题。

为了解决上述问题，根据本发明的一个方面，提供了一种自适应阈值的负载开关检测和识别方法，所述方法包括：

对用户家庭用电的电流模拟信号和电压模拟信号进行采集；

对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行处理，获取电流数字信号和电压数字信号；

根据所述电流数字信号和电压数字信号计算相邻两个周期的功率强度差值，并根据所述功率差值对负载进行分类；

计算相邻两个周期的电流强度差值，并将所述电流强度差值与预设阈值进行比较，判断是否发生负载的开关事件，其中所述预设阈值包括：大功率开事件预设阈值、大功率关事件预设阈值、中功率开事件预设阈值、中功率关事件预设阈值、小功率开事件预设阈值和小功率关事件预设阈值；

根据发生负载的开关事件后的电压数字信号和电流数字信号提取信号特征；以及

根据所述信号特征对负载进行分类识别并输出负载类型。

优选地，其中所述对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行处理，获取电流数字信号和电压数字信号包括：

对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行滤波处理得到经过滤波处理的电压模拟信号和电流模拟信号；以及

将经过滤波处理的电压模拟信号和电流模拟信号转换为电压数字信号和电流数字信号。

优选地，其中所述根据所述电流数字信号和电压数字信号计算相邻两个周期的功率强度差值，并根据所述功率差值对负载进行分类包括：

根据所述电流数字信号和电压数字信号计算每个采样点处的功率值；

根据所述采样点处的功率值计算每个周期的平均功率；

每个周期的平均功率与前一个周期的平均功率做差，得到相邻两个周期的功率强度差值；

将所述功率强度差值与预设功率阈值范围进行比较，对负载进行分类，其中功率强度差值在[10w,80w)的对应小功率负载，功率强度差值在[80w,400w)的对应中功率负载，功率强度差值大于400w的对应大功率负载。

优选地，其中所述计算相邻两个周期的电流强度差值，并将所述电流强度差值与预设阈值进行比较，判断是否发生负载的开关事件包括：

将大功率负载对应的电流强度差值分别与大功率开事件预设阈值和大功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于大功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于大功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件；

将中功率负载对应的电流强度差值分别与中功率开事件预设阈值和中功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于中功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于中功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件；以及

将小功率负载对应的电流强度差值分别与小功率开事件预设阈值和小功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于小功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于小功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件。

优选地，其中所述信号特征包括：频域信号特征和时域信号特征，其中所述频域信号特征包括：频域能量、谐波向量和谐波畸变特征参数，所述时域信号特征包括：电流最大值、电流平均值、电流均方根、波形系数、波峰因数、峰值因数、峰-峰值和瞬时功率。

优选地，其中所述根据所述信号特征对负载进行分类识别并输出负载类型包括：根据所述信号特征，利用支持向量机SVM算法对负载进行识别并输出负载类型。

根据本发明的另一个方面，提供了一种自适应阈值的负载开关检测和识别系统，所述系统包括：信号采集单元、信号转换单元、负载分类单元、开关事件判断单元、信号特征提取单元和负载识别单元，

所述信号采集单元，对用户家庭用电的电流模拟信号和电压模拟信号进行采集；

所述信号转换单元，对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行处理，获取电流数字信号和电压数字信号；

所述负载分类单元，根据所述电流数字信号和电压数字信号计算相邻两个周期的功率强度差值，并根据所述功率差值对负载进行分类；

所述开关事件判断单元，计算相邻两个周期的电流强度差值，并将所述电流强度差值与预设阈值进行比较，判断是否发生负载的开关事件，其中所述预设阈值包括：大功率开事件预设阈值、大功率关事件预设阈值、中功率开事件预设阈值、中功率关事件预设阈值、小功率开事件预设阈值和小功率关事件预设阈值；

所述信号特征提取单元，根据发生负载的开关事件后的电压数字信号和电流数字信号提取信号特征；以及

所述负载识别单元，根据所述信号特征对负载进行分类识别并输出负载类型。

优选地，其中所述信号转换单元对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行处理，获取电流数字信号和电压数字信号包括：

对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行滤波处理得到经过滤波处理的电压模拟信号和电流模拟信号；以及

将经过滤波处理的电压模拟信号和电流模拟信号转换为电压数字信号和电流数字信号。

优选地，其中所述负载分类单元根据所述电流数字信号和电压数字信号计算相邻两个周期的功率强度差值，并根据所述功率差值对负载进行分类包括：

根据所述电流数字信号和电压数字信号计算每个采样点处的功率值；

根据所述采样点处的功率值计算每个周期的平均功率；

每个周期的平均功率与前一个周期的平均功率做差，得到相邻两个周期的功率强度差值；以及

将所述功率强度差值与预设功率阈值范围进行比较，对负载进行分类，其中功率强度差值在[10w,80w)的对应小功率负载，功率强度差值在[80w,400w)的对应中功率负载，功率强度差值大于400w的对应大功率负载。

优选地，其中所述开关事件判断单元计算相邻两个周期的电流强度差值，并将所述电流强度差值与预设阈值进行比较，判断是否发生负载的开关事件包括：

将大功率负载对应的电流强度差值分别与大功率开事件预设阈值和大功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于大功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于大功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件；

将中功率负载对应的电流强度差值分别与中功率开事件预设阈值和中功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于中功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于中功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件；以及

将小功率负载对应的电流强度差值分别与小功率开事件预设阈值和小功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于小功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于小功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件。

优选地，其中所述信号特征包括：频域信号特征和时域信号特征，其中所述频域信号特征包括：频域能量、谐波向量和谐波畸变特征参数，所述时域信号特征包括：电流最大值、电流平均值、电流均方根、波形系数、波峰因数、峰值因数、峰-峰值和瞬时功率。

优选地，其中所述负载识别单元根据所述信号特征对负载进行分类识别并输出负载类型包括：根据所述信号特征利用支持向量机SVM算法对负载进行识别并输出负载类型。

本发明的有益效果在于：

1.根据不同负载功率进行分类，然后根据不同的负载分类类型设置基于电流法检测开启关闭的不同阈值，实现了基于电流法检测的自适应调节，提高了对负载开启和关闭事件检测的准确率。

2.通过自适应阈值的负载开关状态检测方法检测各类负载开启和关闭后，提取瞬态过程频域和时域上的特征，采用SVM算法实现对负载的识别，提高了负载的识别准确率。

附图说明

通过参考下面的附图，可以更为完整地理解本发明的示例性实施方式：

图1为根据本发明实施方式的一种自适应阈值的负载开关检测和识别方法100的流程图；

图2为根据本发明实施方式的负载分类方法200的流程图；以及

图3为根据本发明实施方式的一种自适应阈值的负载开关检测和识别系统300的结构示意图。

具体实施方式

现在参考附图介绍本发明的示例性实施方式，然而，本发明可以用许多不同的形式来实施，并且不局限于此处描述的实施例，提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本发明，并且向所属技术领域的技术人员充分传达本发明的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本发明的限定。在附图中，相同的单元/元件使用相同的附图标记。

除非另有说明，此处使用的术语(包括科技术语)对所属技术领域的技术人员具有通常的理解含义。另外，可以理解的是，以通常使用的词典限定的术语，应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义，而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。

图1为根据本发明实施方式的一种自适应阈值的负载开关检测和识别方法100的流程图。如图1所示，本发明将非侵入式负载识别方法应用到智能家电用电量控制系统中，解决了负载开关检测和负载识别的准确度不高的问题。通过在负载入口处检测负载的电压信号和电流信号并计算出功率；求出功率周期的平均功率和相邻周期的功率强度差值，并按照所述功率强度差值差值的大小进行对负载进行分类，然后针对不同类型的负载设置不同的阈值，实现了电流法负载检测的自适应调节，极大提高了对负载开启和关闭事件检测的准确率，然后提取开启和关闭瞬态过程频域和时域上的特征，采用SVM算法进行负载的识别，提高了负载的识别准确率。本发明实施方式的负载开关检测和识别方法100从步骤101处开始，在步骤101对用户家庭用电的电流模拟信号和电压模拟信号进行采集。

优选地，在步骤102对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行处理，获取电流数字信号和电压数字信号。优选地，其中所述对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行处理，获取电流数字信号和电压数字信号包括：对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行滤波处理，以去除信号中的噪声，得到经过滤波处理的电压模拟信号和电流模拟信号；以及将经过滤波处理的电压模拟信号和电流模拟信号转换为电压数字信号和电流数字信号。

优选地，在步骤103根据所述电流数字信号和电压数字信号计算相邻两个周期的功率强度差值，并根据所述功率差值对负载进行分类。图2为根据本发明实施方式的负载分类方法200的流程图。如图2所示，所述负载分类方法从步骤201处开始，在步骤201根据所述电流数字信号和电压数字信号计算每个采样点处的功率值。

优选地，在步骤202根据所述采样点处的功率值计算每个周期的平均功率。

优选地，在步骤203每个周期的平均功率与前一个周期的平均功率做差，得到相邻两个周期的功率强度差值。

优选地，在步骤204将所述功率强度差值与预设功率阈值范围进行比较，对负载进行分类，其中功率强度差值在[10w,80w)的对应小功率负载，功率强度差值在[80w,400w)的对应中功率负载，功率强度差值大于400w的对应大功率负载。在本发明的实施方式中，利用电压数字信号和电流数字信号相乘，计算出每个采样点的功率值，然后对每个周期的功率求出平均功率，让每一个周期减去它的前一个周期的平均功率作为平均功率差值，将平均功率差值在10w-80w之间的负载归为小功率负载，平均功率差值在80w-400w之间的负载归为中等功率负载，平均功率差值在大于400w的负载归为大功率负载。

优选地，在步骤104计算相邻两个周期的电流强度差值，并将所述电流强度差值与预设阈值进行比较，判断是否发生负载的开关事件，其中所述预设阈值包括：大功率开事件预设阈值、大功率关事件预设阈值、中功率开事件预设阈值、中功率关事件预设阈值、小功率开事件预设阈值和小功率关事件预设阈值。优选地，其中所述计算相邻两个周期的电流强度差值，并将所述电流强度差值与预设阈值进行比较，判断是否发生负载的开关事件包括：

将大功率负载对应的电流强度差值分别与大功率开事件预设阈值和大功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于大功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于大功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件；

将中功率负载对应的电流强度差值分别与中功率开事件预设阈值和中功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于中功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于中功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件；以及

将小功率负载对应的电流强度差值分别与小功率开事件预设阈值和小功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于小功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于小功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件。在本发明的实施方式中，对于大功率负载设置判断开关事件的大功率开事件阈值为17，若所述电流强度差值大于17，则认为有大功率负载开启；对于大功率负载设置判断开关事件的大功率关事件阈值为-17，若所述电流强度差值小于-17，则认为有大功率负载关闭。

对于中等功率负载设置判断开关事件的中功率开事件阈值为1，若所述电流强度差值大于1，则认为有中功率负载开启；对于中等功率负载设置判断开关事件的中功率关事件阈值为-1，若所述电流强度差值小于-1，则认为有中功率负载关闭。

对于小功率负载设置判断开关事件的小功率开事件阈值为0.07，若所述电流强度差值大于0.07，则认为有小功率负载开启；对于小功率负载设置判断开关事件的小功率关事件阈值为-0.07，若所述电流强度差值小于-0.07，则认为有小功率负载关闭。

优选地，在步骤105根据发生负载的开关事件后的电压数字信号和电流数字信号提取信号特征。优选地，其中所述信号特征包括：频域信号特征和时域信号特征，其中所述频域信号特征包括：频域能量、谐波向量和谐波畸变特征参数，所述时域信号特征包括：电流最大值、电流平均值、电流均方根、波形系数、波峰因数、峰值因数、峰-峰值和瞬时功率。

优选地，在步骤106根据所述信号特征对负载进行分类识别并输出负载类型。优选地，其中所述根据所述信号特征对负载进行分类识别并输出负载类型包括：根据所述信号特征，利用支持向量机SVM算法对负载进行识别并输出负载类型。在本发明的实施方式中，事先提取的各类负载频域和时域上信号特征建立的数据库作为样本集，其中所述频域信号特征包括：频域能量、谐波向量和谐波畸变特征参数，所述时域信号特征包括：电流最大值、电流平均值、电流均方根、波形系数、波峰因数、峰值因数、峰‐峰值和瞬时功率，然后将当前检测到事件开启或关闭时截取的暂态过程提取的信号特征作为测试集，并将所述测试集数据输入到LibSvm中进行负载识别，当负载匹配度高于90％时，视为负载分类成功并输出负载类型。

图3为根据本发明实施方式的一种自适应阈值的负载开关检测和识别系统300的结构示意图。如图3所示，所述负载开关检测和识别系统300包括：信号采集单元301、信号转换单元302、负载分类单元303、开关事件判断单元304、信号特征提取单元305和负载识别单元306。

优选地，在所述信号采集单元301对用户家庭用电的电流模拟信号和电压模拟信号进行采集。

优选地，在所述信号转换单元302对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行处理，获取电流数字信号和电压数字信号。优选地，其中在所述信号转换单元302对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行处理，获取电流数字信号和电压数字信号包括：对所述电流模拟信号和电压模拟信号进行滤波处理得到经过滤波处理的电压模拟信号和电流模拟信号；以及将经过滤波处理的电压模拟信号和电流模拟信号转换为电压数字信号和电流数字信号。

优选地，在所述负载分类单元303根据所述电流数字信号和电压数字信号计算相邻两个周期的功率强度差值，并根据所述功率差值对负载进行分类。优选地，其中在所述负载分类单元303根据所述电流数字信号和电压数字信号计算相邻两个周期的功率强度差值，并根据所述功率差值对负载进行分类包括：

根据所述电流数字信号和电压数字信号计算每个采样点处的功率值；

根据所述采样点处的功率值计算每个周期的平均功率；

每个周期的平均功率与前一个周期的平均功率做差，得到相邻两个周期的功率强度差值；以及

将所述功率强度差值与预设功率阈值范围进行比较，对负载进行分类，其中功率强度差值在[10w,80w)的对应小功率负载，功率强度差值在[80w,400w)的对应中功率负载，功率强度差值大于400w的对应大功率负载。

优选地，在所述开关事件判断单元304计算相邻两个周期的电流强度差值，并将所述电流强度差值与预设阈值进行比较，判断是否发生负载的开关事件，其中所述预设阈值包括：大功率开事件预设阈值、大功率关事件预设阈值、中功率开事件预设阈值、中功率关事件预设阈值、小功率开事件预设阈值和小功率关事件预设阈值。优选地，其中在所述开关事件判断单元304计算相邻两个周期的电流强度差值，并将所述电流强度差值与预设阈值进行比较，判断是否发生负载的开关事件包括：

将大功率负载对应的电流强度差值分别与大功率开事件预设阈值和大功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于大功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于大功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件；

将中功率负载对应的电流强度差值分别与中功率开事件预设阈值和中功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于中功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于中功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件；以及

将小功率负载对应的电流强度差值分别与小功率开事件预设阈值和小功率关事件预设阈值进行比较，若所述电流强度差值大于小功率开事件预设阈值，则为发生负载的开事件，若所述电流强度差值小于小功率关事件预设阈值，则为发生负载的关事件。

优选地，在所述信号特征提取单元305根据发生负载的开关事件后的电压数字信号和电流数字信号提取信号特征。优选地，其中所述信号特征包括：频域信号特征和时域信号特征，其中所述频域信号特征包括：频域能量、谐波向量和谐波畸变特征参数，所述时域信号特征包括：电流最大值、电流平均值、电流均方根、波形系数、波峰因数、峰值因数、峰-峰值和瞬时功率。

优选地，在所述负载识别单元306根据所述信号特征对负载进行分类识别并输出负载类型。优选地，其中所述负载识别单元根据所述信号特征对负载进行分类识别并输出负载类型包括：根据所述信号特征利用支持向量机SVM算法对负载进行识别并输出负载类型。

本发明的实施例的一种自适应阈值的负载开关检测和识别系统300与本发明的另一个实施例的一种自适应阈值的负载开关检测和识别方法100相对应，在此不再赘述。

已经通过参考少量实施方式描述了本发明。然而，本领域技术人员所公知的，正如附带的专利权利要求所限定的，除了本发明以上公开的其他的实施例等同地落在本发明的范围内。

通常地，在权利要求中使用的所有术语都根据他们在技术领域的通常含义被解释，除非在其中被另外明确地定义。所有的参考“一个/所述/该[装置、组件等]”都被开放地解释为所述装置、组件等中的至少一个实例，除非另外明确地说明。这里公开的任何方法的步骤都没必要以公开的准确的顺序运行，除非明确地说明。