一种非侵入式负荷采集系统及方法、存储介质与流程

本发明涉及用电技术领域，特别涉及一种非侵入式负荷采集系统及方法、存储介质。

背景技术：

非侵入式电力负荷监测作为新兴领域，指的是通过对用户关口数据进行采集，通过软件分析各种负荷设备种类、开启状态、电量数据等非侵入式的方法。

随着人工智能、大数据分析技术的发展，一种将中心计算迁移到边缘计算的趋势越来越流行，目前传统的完善方案多是采用计量芯片（或者高速模数转换（adc）直接采集）作为底层采集参数信号，单片机或者处理器作为中间件，然后再通过计算机或者类计算机架构作为采集运算，这种方案体积巨大，难以在实际工程项目中实施落地，具有理论性，不具有实践性。亦或者采用4g通讯模块直接将采集回来的数据传输到远程服务端，其不具有边缘计算的能力，亦不适用于非侵入式测量这种既需要高速数据传输，也需要较高的边缘计算需求场景。

技术实现要素：

本发明的目的在于，实现非侵入式负荷采集系统同时采集电量数据以及数据分析，且可以安装于供电装置的用户端，体积适中，降低供电装置用户端的成本。

为了实现上述目的，本发明提供一种非侵入式负荷采集系统，包括：取电单元，用以为所述非侵入式负荷采集系统供电；加载单元，用以从存储单元中加载系统内核；采集单元，用以采集所述供电装置的电量数据；分析单元，用以统计分析所述采集单元采集的电量数据，并将所述分析单元的分析结果上传至服务器；其中，所述取电单元连接至一供电装置，所述采集单元连接所述供电装置，所述加载单元连接所述分析单元。

进一步地，还包括：初级信号调理单元，一端连接所述采集单元，另一端连接所述供电装置，用以将所述供电装置的工频电压电流信号调理成在所述采集单元可采集的工作范围内。

进一步地，所述供电单元包括三相供电单元或单相供电单元。

进一步地，所述统计分析的方法包括机器学习；和/或，所述电量数据包括为瞬时用电功率；和/或，所述分析结果包括功、功率、谐波、相续或过零时间差。

进一步地，还包括：主电源管理单元，一端连接所述取电单元，另一端连接至所述分析单元。

进一步地，还包括：备用电源单元，连接所述主电源管理单元，当所述供电装置断电时，用以给所述主电源管理单元供电。

进一步地，还包括通讯单元，一端连接至所述分析单元，另一端连接至一目标设备，用以传输所述分析单元的分析结果至所述目标设备。

本发明还提供一种非侵入式负荷采集方法，包括如下步骤：提供前文所述的非侵入式负荷采集系统；向一供电装置取电，给所述非侵入式负荷采集系统供电；加载系统内核后进入所述非侵入式负荷采集系统；采集所述供电装置的初级信号调理发送的电量数据；统计分析所述采集单元采集的电量数据；将所述分析单元的分析结果上传至服务器。

进一步地，还包括：将所述分析结果与目标设备连接，传输所述分析结果至所述目标设备。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，该介质上存储有计算机程序，其特征在于，在处理器执行所述计算机程序时可实现前文所述的方法。

本发明的有益效果是：本发明提供非侵入式负荷采集系统及方法、存储介质，所述非侵入式负荷采集系统实现采集电量数据以及数据分析，且可以安装于供电装置的用户端，体积适中，降低供电装置用户端的成本。本发明采用的统计分析的方法包括机器学习，可以通过将历史采集的电量数据上传到服务器端，进行模型训练，训练完成后的模型可以下载到系统端，降低服务器端核心的压力，也可对实时数据进行数据分析。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。

图1为本发明提供的非侵入式负荷采集系统的功能模块图

图2为本发明提供的非侵入式负荷采集系统的功能模块连接图；

非侵入式负荷采集系统100；供电装置101；服务器102；

初级信号调理单元103；取电单元104；加载单元105；

分析单元106；主电源管理单元108；备用电源单元109；

通讯单元110；采集单元107；内存单元112；

目标设备111。

具体实施方式

以下是各实施例的说明是参考附加的图式，用以例示本发明可以用实施的特定实施例。本发明提到的元件名称，例如第一、第二等，仅是区分不同的元部件，可以更好的表达。在图中，相同的部件用相同标号表示，相邻或类似的部件用类似的标号表示。

本文将参照附图来详细描述本发明的实施例。本发明可以表现为许多不同形式，本发明不应仅被解释为本文阐述的具体实施例。本发明提供这些实施例是为了解释本发明的实际应用，从而使本领域其他技术人员能够理解本发明的各种实施例和适合于特定预期应用的各种修改方案。

如图1以及图2所示，本发明提供一种非侵入式负荷采集系统100，包括：初级信号调理单元103、取电单元104、加载单元105、分析单元106、主电源管理单元108、备用电源单元109以及通讯单元110。

所述主电源管理单元108一端连接所述取电单元104，另一端连接至所述分析单元106。并将从所述供电装置101取得的电给所述非侵入式负荷采集系统100。

所述备用电源单元109连接所述主电源管理单元108，当所述供电装置101断电时，用以给所述主电源管理单元108供电。

所述初级信号调理单元103连接所述采集单元107，用以将所述供电装置101的工频电压电流信号调理成三通道所述采集单元107可采集的工作范围内。

所述取电单元104向一供电装置101取电，并连接所述主电源管理单元108，用以给所述非侵入式负荷采集系统100供电。

所述取电单元104包括三相取电单元104或单相取电单元104，本发明优选为三相取电单元104，直接连接到供电装置101（外部电源）。

所述加载单元105用以从存储单元中加载系统内核，所述系统内核包括linux系统。

所述的加载单元为emmc存储单元，其是具有64gb以上存储空间的flash以及更先进的存储单元，其通过总线与分析单元相连。

所述采集单元107用以采集所述供电装置101的电量数据；所述电量数据包括瞬时用电功率。所述加载单元连接所述分析单元。

所述分析单元106用以统计分析所述采集单元107采集的电量数据；所述统计分析的方法包括机器学习，可以通过将历史采集的电量数据上传到服务器102端，进行模型训练，训练完成后可以下载到系统端，即可对实时数据进行数据分析，该机器学习模型可以为判断模型和预测模型，根据测量数据可以预测未来时间段的功率数据，进而可以对用电侧进行用电调节。

所述分析结果包括功、功率、谐波、相续或过零时间差，该分析结果是非直接测量得到的。

所述将所述分析单元106的分析结果上传至服务器102。

所述通讯单元110一端连接至所述分析单元106，另一端连接至一目标设备111，所述通讯单元110包括mini-pcie通讯模块，用以传输所述分析单元106的分析结果至所述目标设备111。

所述通讯单元110包括mini-pcie通讯模块，用以传输所述服务器102的分析结果。所述连接方式可以设置外部接口，所述外部接口为usb通讯接口114或网口113。

所述usb通讯接口114，其通总线与分析单元相连，本系统可通过usb外插模块形式进行通讯扩展。

所述的网口113为网线接口，本设备可通过网口作为通讯接口与目标服务器连接。

所述内存单元112一端连接所述主电源管理单元，另一端连接所述分析单元，所述的内存单元112指的是具有1gb以上存储空间的ddr3以及更先进内存单元112，其通过总线直接与分析单元相连。

本发明还提供一种非侵入式负荷采集方法，包括如下步骤。

步骤s1）向一供电装置101取电。

步骤s2）加载linux系统内核后进入所述非侵入式负荷采集系统。

步骤s3）采集所述供电装置101的初级信号调理发送的电量数据。

步骤s4）统计分析所述采集单元107采集的电量数据；所述统计分析的方法包括机器学习。所述分析结果包括功、功率、谐波、相续或过零时间差。

步骤s5）上传所述分析单元106的分析结果至服务器102。

步骤s6）连接一目标设备111，传输所述分析结果至所述目标设备111。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，该介质上存储有计算机程序，其特征在于，在处理器执行所述计算机程序时可实现前文所述的方法。本发明可以自适应用电环境，无需前期配置即可较为准确地提取出用电器事件，可以准确得到用电器的开启时间和关闭时间。此外，本发明可以准确识别多个用电器在同一时间段使用的情况。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，该介质上存储有计算机程序，在处理器执行所述计算机程序时可实现本发明的非侵入式负荷监测方法。

本发明还提供一种电子设备移动终端，其外形为导轨式电表或者壁挂式电表形状，主要包括存储器及处理器，所述存储器用于存储可执行程序代码；所述处理器具有arm-v8以及更先进架构的处理器，运行linux系统。

所述处理器通过读取所述可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以执行前文所述的非侵入式负荷采集方法中的步骤。

本发明提供非侵入式负荷采集系统及方法、存储介质，所述非侵入式负荷采集系统实现采集电量数据以及数据分析，且可以安装于供电装置101的用户端，体积适中，降低供电装置101用户端的成本。本发明采用的统计分析的方法包括机器学习，可以通过将历史采集的电量数据上传到服务器102端，进行模型训练，训练完成后的模型可以下载到系统端，降低服务器102端核心的压力，也可对实时数据进行数据分析。

应当指出，对于经充分说明的本发明来说，还可具有多种变换及改型的实施方案，并不局限于上述实施方式的具体实施例。上述实施例仅仅作为本发明的说明，而不是对发明的限制。总之，本发明的保护范围应包括那些对于本领域普通技术人员来说显而易见的变换或替代以及改型。