管理系统、智能电表、服务器、操作方法以及管理方法

管理系统、智能电表、服务器、操作方法以及管理方法【专利摘要】本发明公开了一种管理系统、智能电表、服务器、操作方法以及管理方法。管理系统包括远程服务器以及至少一智能电表。该智能电表通过通讯网络耦接至该远程服务器。智能电表测量至少一电力线的电能，以获得至少一用电数据。智能电表检测是否发生负载事件。若发生该负载事件，则智能电表对在该负载事件所对应的事件期间中的所述用电数据进行数据压缩，以获得经压缩数据，以及将该经压缩数据上传至远程服务器。远程服务器对该经压缩数据进行数据解压缩，以获得经解压缩数据。远程服务器依据该经解压缩数据，进行负载辨识。【专利说明】管理系统、智能电表、服务器、操作方法以及管理方法【
技术领域：
】[0001]本发明涉及一种管理系统及其中的智能电表与远程服务器、智能电表与远程服务器的操作方法，以及其中电器电力特征数据库的管理方法。【
背景技术：
】[0002]智能电表除了可以测量家中的用电量外，还可以非侵入方式监测家中电器的负载状况(开/关)。在非侵入居家电器负载监测的应用情境，一般智能电表的计算能力不足，且仅能针对实功信息进行辨识，因此辨识正确率不高。另一种方法可以由电表端先判断事件发生，再将电力特征上传至云端，以便在云端进行负载辨识。为了更精确知道电器的负载状况,势必将智能电表分辨率提高,但相对产生的电力特征数据量愈多。例如，当取样率为4KHz时，智能电表上传至云端的数据流量相当于7.5KB/s。对系统运营商而言，巨量的电力特征数据将会增加云端带宽成本、存储空间租赁成本与计算的成本。【
发明内容】[0003]本发明实施例提出一种智能电表的管理系统，包括远程服务器以及至少一智能电表。该智能电表通过通讯网络耦接至该远程服务器。智能电表测量至少一电力线的电能，以获得至少一用电数据。智能电表检测是否发生负载事件。若发生该负载事件，则智能电表对在该负载事件所对应的事件期间中的所述用电数据进行数据压缩，以获得经压缩数据，以及将该经压缩数据上传至远程服务器。远程服务器对该经压缩数据进行数据解压缩，以获得经解压缩数据。远程服务器依据该经解压缩数据进行负载辨识。[0004]本发明实施例提出一种智能电表的操作方法，包括:测量至少一电力线的电能，以获得至少一用电数据；检测是否发生负载事件；若发生该负载事件，则对在该负载事件所对应的事件期间中的所述用电数据进行数据压缩，以获得经压缩数据；以及将该经压缩数据上传至远程服务器。[0005]本发明实施例提出一种智能电表，包括电力测量单元、通讯单元以及处理单元。电力测量单元测量至少一电力线的电能，以获得至少一用电数据。处理单元耦接至电力测量单元与通讯单元。处理单元检测是否发生负载事件。若发生该负载事件，则处理单元对在该负载事件所对应的事件期间中的所述用电数据进行数据压缩，以获得经压缩数据。处理单元经由通讯单元将该经压缩数据上传至远程服务器。[0006]本发明实施例提出一种远程服务器的操作方法，其中该远程服务器通过通讯网络管理至少一智能电表。该操作方法包括:接收该智能电表所上传的经压缩数据；对该经压缩数据进行数据解压缩，以获得经解压缩数据；以及依据该经解压缩数据进行负载辨识。[0007]本发明实施例提出一种远程服务器，以通过通讯网络管理至少一智能电表。该远程服务器包括通讯单元以及处理单元。处理单元耦接至该通讯单元。处理单元经由该通讯单元接收智能电表所上传的经压缩数据。处理单元对该经压缩数据进行数据解压缩，以获得经解压缩数据。处理单元依据该经解压缩数据进行负载辨识。[0008]本发明实施例提出一种远程服务器的操作方法。该远程服务器通过通讯网络管理至少一智能电表。该操作方法包括:接收该智能电表所上传的用电数据，其中该用电数据报含多个电力特征；以所述电力特征对在电器电力特征数据库中的多个电器样本进行负载辨识；以及依据该负载辨识的结果，决定该用电数据所对应的电器。[0009]本发明实施例提出一种远程服务器，通过通讯网络管理至少一智能电表。远程服务器包括电器电力特征数据库、通讯单元以及处理单元。处理单元耦接至电器电力特征数据库与通讯单元。处理单元经由通讯单元接收该智能电表所上传的用电数据，其中该用电数据报含多个电力特征。处理单元以所述电力特征对在该电器电力特征数据库中的多个电器样本进行负载辨识。依据该负载辨识的结果，处理单元决定该用电数据所对应的电器。[0010]本发明实施例提出一种电器电力特征数据库的管理方法，包括:由一提供者提供至少一电器样本，并将该电器样本上传至该电器电力特征数据库，其中该电器样本具有多个样本特征；从一智能电表上传多个电力特征至一远程服务器；由一远程服务器以所述电力特征对该电器电力特征数据库的内容进行一负载辨识；以及当该负载辨识的结果显示该电器样本被采用时，则该远程服务器自动累计该电器样本被采用次数。[0011]基于上述，本发明实施例提供一种管理系统及其智能电表与远程服务器，以及智能电表与远程服务器的操作方法。在一些实施例中，系统可以针对不同种类电器的电力特征，动态调整用电数据(例如电流波形数据)的压缩比率，以及将经压缩数据上传至远程服务器。在另一些实施例中，系统可以针对不同电力特征(例如实功、虚功、电流波形、谐波、瞬时或其他电力特征)分别给予不同的电力特征权重，以提高辨识正确率。更在一些实施例中，系统可以考虑负载辨识正确率和不同的远程服务器平台(例如云端服务器)收费机制，动态调整所述压缩率。本发明实施例再提供一种电器电力特征数据库的管理方法，建立提供者(例如家电厂商、服务商、一般用户或是其他人)提供电器样本至系统的机制。【专利附图】【附图说明】[0012]图1是依照本发明实施例说明一种智能电表的管理系统应用情境示意图；[0013]图2是依照本发明实施例说明智能电表与远程服务器的功能方块示意图；[0014]图3是依照本发明一实施例说明智能电表与远程服务器的操作方法流程示意图；[0015]图4是依照本发明一实施例说明智能电表进行数据压缩的操作方法流程示意图；[0016]图5A、图5B与图5C是依照本发明实施例说明不同负载类型的电流波形示意图；[0017]图6A、图6B与图6C是依照本发明实施例说明不同负载类型的电压电流曲线示意图；[0018]图7是依照本发明实施例说明决定电器类别的流程示意图；[0019]图8A与图SB是依照本发明实施例说明对应于不同电器种类的不同压缩率-辨识正确率模型示意图；[0020]图9A是依照本发明实施例说明一种封包的数据结构示意图；[0021]图9B是依照本发明另一实施例说明一种封包的数据结构示意图；[0022]图10是依照本发明另一实施例说明智能电表进行数据压缩的操作方法流程示意图；[0023]图11是依照本发明另一实施例说明远程服务器进行负载辨识的流程示意图；[0024]图12是依照本发明另一实施例说明智能电表与远程服务器的操作方法流程示意图；[0025]图13是依照本发明又一实施例说明智能电表与远程服务器的操作方法流程示意图；[0026]图14是依照本发明实施例说明电器电力特征数据库的管理方法流程示意图。[0027]【主要元件符号说明】[0028]110:远程服务器[0029]111、123:通讯单元[0030]112、122:处理单元[0031]113:电器电力特征数据库[0032]120、130、140:智能电表[0033]121:电力测量单元[0034]610:左段[0035]620:中段[0036]630:右段[0037]811、幻2、821、822:模型曲线[0038]S310~S380、S410~S430、S710~S750、S1010~S1030、S1110~S1170、S1270~S1272、S1340~S1350、S1405~S1445:步骤【具体实施方式】[0039]为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。[0040]在本案说明书全文(包括权利要求书)中所使用的“耦接”一词可指任何直接或间接的连接手段。举例而言，若文中描述第一装置耦接于第二装置，则应该被解释成该第一装置可以直接连接于该第二装置，或者该第一装置可以通过其他装置或某种连接手段而间接地连接至该第二装置。另外，凡可能之处，在图式及实施方式中使用相同标号的元件/构件/步骤代表相同或类似部分。不同实施例中使用相同标号或使用相同用语的元件/构件/步骤可以相互参照相关说明。[0041]图1是依照本发明实施例说明一种智能电表的管理系统应用情境示意图。管理系统包括远程服务器Iio以及至少一个智能电表(例如图1所示智能电表120、130与140)。远程服务器110可以是任何形式的计算平台，例如云端服务器、大型计算机、个人计算机或是其他电子装置。远程服务器110可以由系统运营商所设置与管理，以便提供非侵入式居家电器负载辨识/监测服务。[0042]于图1所示应用情境中，智能电表120、130与140各自装配在不同用户的家中(或公司、工厂中)。智能电表120、130与140各自连接一个或多个电器(负载)。智能电表可以测量至少一电力线的电能，以获得所述电力线的用电数据。所述电力线可以传输电能给一个或多个电器(负载)。[0043]智能电表120、130与140各自通过通讯网络耦接至远程服务器110。所述通讯网络可以适任合形式的通讯机制，例如因特网(internet)、局域网络(LocalAreaNetwork,LAN)、无线局域网络(WirelessLocalAreaNetwork,WLAN)、市话系统、3G移动通讯协议(thirdgeneration(3G)mobilecommunicationprotocol)或是其他通讯网络。智能电表120、130与140可以各自将用电数据上传至远程服务器110。在一些实施例中，智能电表120、130或140可以将未经压缩的用电数据上传至远程服务器110。在另一些实施例中，智能电表120、130或140可以将用电数据压缩后再上传至远程服务器110(容后详述)。[0044]于本实施例中，智能电表120、130与140可以各自检测是否发生“负载事件”。例如，智能电表120可以检测所属电力网络中是否有电器被启动(turnon)、被关机(turnoff)或是切换至其它运转模式。其他智能电表130与140可以参照智能电表120的相关说明而类推。一旦在此电力网络中的任何电器(负载)发生启动事件、关机事件、或是切换至其它运转模式，智能电表120可以通过检测电力网络(电力线)的电力特征(例如实功、虚功、电流波形、谐波、瞬时或其他特征)来获知这些事件的发生。于本实施例中，这些事件被统称为“负载事件”。[0045]当发生负载事件时，智能电表120可以将在该负载事件所对应的“事件期间”中的用电数据上传至远程服务器110。所述“事件期间”可以依照实际产品/系统的设计需求而定义。例如，在一些实施例中，将发生负载事件的时间点的前后10秒范围定义为所述事件期间。又例如，在另一些实施例中，将发生负载事件的时间点的前2秒至后10秒范围定义为所述事件期间。[0046]图2是依照本发明实施例说明智能电表与远程服务器的功能方块示意图。图2所述实施例可以参照图1的相关说明。智能电表120包括电力测量单元121、处理单元122以及通讯单元123。市电经由至少一电力线供电给一或多个电器(负载)，如图2所示。电力测量单元121可以测量所述电力线的电能(例如测量电压及/或电流)，以获得至少一用电数据。[0047]处理单元122耦接至电力测量单元121与通讯单元123。处理单元122可以依据电力测量单元121所测量到的电力特征来检测是否发生所述“负载事件”(参看图1的相关说明)。在一些实施例中，若发生该负载事件，则处理单元122经由通讯单元123将在该负载事件所对应的“事件期间”中的未经压缩用电数据上传至远程服务器110。在另一些实施例中，若发生该负载事件，则处理单元121对在该“事件期间”中的用电数据进行数据压缩，以获得一经压缩数据。在完成数据压缩后，处理单元122经由通讯单元123将所述经压缩数据上传至远程服务器110。依照不同实施例的不同设计需求，上述用电数据或所述经压缩数据可以包含实功率值、虚功率值、谐波值、电流波形数据、电压波形数据及/或其他电性特征数据。[0048]远程服务器110可以通过通讯网络管理一个或多个智能电表(例如智能电表120)。远程服务器110包括通讯单元111、处理单元112以及电器电力特征数据库113。处理单元112耦接至通讯单元111与电器电力特征数据库113。在一些实施例中，若智能电表120将未经压缩的用电数据上传至远程服务器110，则处理单元112经由通讯单元111接收智能电表120所上传的用电数据(其包含多个电力特征)。处理单元112以这些电力特征对在电器电力特征数据库113中的多个电器样本进行负载辨识。依据该负载辨识的结果，处理单元112决定该用电数据所对应的电器。在另一些实施例中，若智能电表120将压缩后的用电数据上传至远程服务器110，则处理单元112经由通讯单元111接收智能电表120所上传的经压缩数据。处理单元112对该经压缩数据进行数据解压缩，以获得经解压缩数据。处理单元112依据该经解压缩数据进行负载辨识。[0049]图3是依照本发明一实施例说明智能电表与远程服务器的操作方法流程示意图。图3所述实施例可以参照图1与图2的相关说明而类推。请参照图2与图3，电力测量单元121执行步骤S310，以测量所述电力线的电能并获得用电数据。处理单元122执行步骤S320,以依据电力测量单元121所测量到的用电数据来检测是否发生所述“负载事件”。若发生该负载事件，则处理单元121执行步骤S330，以对在该“事件期间”(参看图1的相关说明)中的用电数据进行数据压缩，以获得经压缩数据。[0050]本实施例并不限制上述步骤S330所进行的数据压缩方法。例如，图4是依照本发明一实施例说明智能电表进行数据压缩的操作方法流程示意图。不同的电器种类，在不同的压缩率的情况下，对负载辨识正确率的影响程度也不一样。图4所述实施例可以参照图1至图3的相关说明而类推。请参照图2与图4，为了有效提高不同种类电器的电流波形的压缩率，处理单元122执行步骤S410，以分析该事件期间中的用电数据，进而决定该负载事件所对应的电器类别。[0051]本实施例并不限制上述步骤S410所进行决定电器类别的方法。例如，在一些实施例中，若电力测量单元121所提供的用电数据/电力特征包含电流波形数据，则处理单元122可以依据此电流波形数据辨识出负载类型(电器类别)。不同种类的电器因为内部组件的特性，而会有不同的电流波形形态。图5A、图5B与图5C是依照本发明实施例说明不同负载类型的电流波形示意图。图5A、5B与5C的纵轴表示电流值，而横轴表示时间。其中，图5A为电阻类(例如吹风机)的电流波形。常见的电阻类电器包含有白炽灯泡、吹风机、热水壶及电暖炉等。电阻类电器多属于热源提供电器，其电流波形呈较完全的正弦波。图5B为电感类(例如空气清净机)的电流波形。家用电器中以马达类负载为电感类的常见电器。电感类的负载的虚功皆较显著，其中包含电风扇、电冰箱、冷气、抽水马达及散热风扇等种类。图5C为日光灯类的电流波形。通过辨识电流波形，处理单元122可以辨识出触发所述“负载事件”的电器的负载类型(电器类别)。[0052]另外，诸如液晶屏幕、笔记本电脑及打印机等则属于电子类。在电子类的电流波形中谐波成分相当高，究其原因乃因其多采用直流供电，因此需在市电输入后，在变压器中进行全桥整流及降压等处理。电力网络中其频率高于基波的成份称为谐波。谐波可由电力测量单元121直接提供，也可由电力测量单元121所提供的电流波形加以计算后得到。[0053]在另一些实施例中，若电力测量单元121所提供的用电数据/电力特征包含实功率值与虚功率值，则处理单元122可以依据此实功率值与虚功率值辨识出负载类型(电器类别)。例如，处理单元122可以判断该实功率值与该虚功率值的比率是否大于临界值。若实功率值与虚功率值的比率大于该临界值，则处理单元122可以决定触发所述“负载事件”的电器类别为电阻类。其中，所述实功率值可由电力测量单元121直接提供，也可由电力测量单元121所提供的电压、电流再加以计算而获得。例如，处理单元122可以将电力测量单元121所提供的电压、电流二者间的相位差取余弦值，再将此电压、电流与余弦值三者相乘后积分而得。所述虚功率值则是当电压V与电流I之间有相位差的时候，所损失的部分能量。所述虚功率值电力测量单元121直接提供，也可由电力测量单元121所提供的电压、电流相乘后积分得到的值减去实功率值而得。[0054]在又一些实施例中，若电力测量单元121所提供的用电数据/电力特征包含电压电流曲线数据，则处理单元122可以依据此电压电流曲线数据辨识出负载类型(电器类别)。例如，智能电表120的处理单元122可以依据该电压电流曲线数据所对应的电压电流曲线的封闭面积而决定该电器类别。电压电流曲线的封闭面积的计算方法为本领域的公知技术，故不在此赘述。图6A、图6B与图6C是依照本发明实施例说明不同负载类型的电压电流曲线不意图。图6A、6B与6C的纵轴表不电流值,而横轴表不电压。其中，图6A为电阻类(例如电子热水瓶启动加热)的电压电流曲线，图6B为电子类(例如液晶屏幕)的电压电流曲线，图6C为电感类(例如冰箱)的电压电流曲线。通过判断电压电流曲线的封闭区域面积，智能电表120的处理单元122可以辨识出触发所述“负载事件”的电器的负载类型(电器类别)。例如，若该电压电流曲线的封闭面积小于第一临界值(即该封闭面积极小，如图6A所示)，则处理单元122可以决定触发所述“负载事件”的电器类别为电阻类。再例如，若该电压电流曲线的封闭面积大于第二临界值(即该封闭面积极大，如图6C所示)，则处理单元122可以决定触发所述“负载事件”的电器类别为电感类。[0055]在更一些实施例中，所述电压电流曲线可以被分为左段610、中段620与右段630。处理单元122可以依据左段610、中段620与右段630内的封闭面积关系而辨识出负载类型(电器类别)。例如，若左段610、中段620与右段630内的封闭面积皆小于第一临界值(即三段封闭面积皆极小，如图6A所示)，则处理单元122可以决定触发所述“负载事件”的电器类别为电阻类。再例如，若左段610与右段630内的封闭面积皆大于第一临界值，而中段620内的封闭面积小于第一临界值(即封闭面积集中于左段610与右段630，而中段620内的封闭面积极小，如图6B所示)，则处理单元122可以决定触发所述“负载事件”的电器类别为电子类。又例如，若中段620内的封闭面积大于第二临界值，而左段610与右段630内的封闭面积皆小于第二临界值(即中段620内的封闭面积极大，而左段610与右段630内的封闭面积偏小，如图6C所示)，则处理单元122可以决定触发所述“负载事件”的电器类别为电感类。[0056]图4所步骤S410所进行决定电器类别的方法不应受限于上述实施例。例如，图7是依照本发明实施例说明决定电器类别的流程示意图。图7所示实施例是针对实虚功比例、电压-电流曲线以及谐波含量等电力特征值进行计算及比较。处理单元122进行步骤S710,以从电力测量单元121读取用电数据/电力特征。处理单元122进行步骤S720，以从用电数据/电力特征分析/计算出实功率值与虚功率值的比率、电压电流曲线中左右段的封闭面积与中段的封闭面积二者的比值、以及谐波比(例如三次谐波与二次谐波的比率)。[0057]处理单元122进行步骤S730，以判断负载实虚功比例。现今常用的电器中，大部分电器的实虚功比皆偏小，而电阻类电器的实虚功偏大。因此，处理单元122在步骤S730中可以判断实功率值与虚功率值的比率是否大于临界值N。若实功率值与虚功率值的比率大于临界值N，则处理单元122可以决定触发所述“负载事件”的电器类别为电阻类。[0058]若实功率值与虚功率值的比率小于临界值N，则处理单元122进行步骤S740，以判断电压-电流曲线图的三段面积比，例如图6A、图6B或图6C中左段610、中段620与右段630的面积比。电子类的电压-电流曲线面积的曲线封闭面积多集中于两端(例如图6B所示，其封闭面积集中于左段610与右段630，而中段620内的封闭面积极小)。处理单元122在步骤S740判断电压-电流曲线中左段610与右段630的封闭面积与中段620内的封闭面积二者的比值是否大于临界值Μ。利用此特性将有助于从非电阻类的负载中，分类区分出电子类负载。若该比值大于临界值Μ，则处理单元122可以决定触发所述“负载事件”的电器类别为“电子类”。若该比值小于临界值Μ，则处理单元122可以决定该电器类别为感抗类(例如电感类)。[0059]荧光灯管(例如日光灯)类的负载功率较小，而其电流易受灯管前级驱动器影响使得辨识度偏低。此外，日光灯类的各项电气特征与一般马达类(电感类)差异甚小。因此，当电压-电流曲线中左右段封闭面积与中段封闭面积二者的比值小于临界值M时，处理单元122可以进行步骤S750，以有效区别马达类(电感类)负载与荧光灯管(日光灯)类负载。于本实施例中，该谐波比为三次谐波与二次谐波的比率。处理单元122在步骤S750判断谐波比是否大于临界值L。若该谐波比大于临界值L，则处理单元122可以决定触发所述“负载事件”的电器类别为电感类。若该谐波比小于该临界值L，则处理单元122可以决定该电器类别为日光灯类。[0060]请参照图2与图4，处理单元122执行步骤S420，以依照步骤S410所决定的电器类别而动态决定步骤S430中数据压缩的压缩率。于本实施例中，步骤S420包括步骤S421?S424。处理单元122在步骤S421提供对应于不同电器类别的多个压缩率-辨识正确率模型。所述电器类别包括电阻类、电子类、电感类或日光灯类。不同的电器种类，会有不同的压缩率-辨识正确率的模型a=&(cp)，其中cp为压缩率，a为辨识正确率，而i=I为电阻类、i=2为电子类、i=3为电感类、i=4为荧光灯类。所述辨识正确率a表示在远程服务器110进行负载辨识(例如图3中步骤S370)时的辨识正确率。[0061]例如，图8A与图SB是依照本发明实施例说明对应于不同电器种类的不同压缩率-辨识正确率模型a=&(cp)示意图。图8A与图8B的纵轴表示辨识正确率a，横轴表示压缩率cp。其中，图8A是日光灯类的压缩率-辨识正确率模型a=f4(cp)，而图8B是电阻类的压缩率-辨识正确率模型a=(cp)。由图8A可看出日光灯类在压缩率为0.5时，辨识正确率即下降到80%以下，而由图SB可看出电阻类在压缩率为0.75时，辨识正确率仍接近100%。[0062]处理单元122执行步骤S422，以依照步骤S410所决定的电器类别从步骤S421所提供的不同压缩率-辨识正确率模型a=&(cp)选择其中一个对应模型。在一些实施例中，可以使用不同查找表(lookuptable)分别实施不同的模型a=A(cp)。例如,第一查找表可以记录图8A中模型曲线812的辨识正确率a与压缩率cp的对应关系，而第二查找表可以记录图8B中模型曲线822的辨识正确率a与压缩率cp的对应关系。因此，处理单元122可以在步骤S422中依照步骤S410所决定的电器类别而从不同查找表中选择对应的查找表(对应的模型a=A(cp))。[0063]在另一些实施例中，可以使用不同方程式分别实施不同的模型a=&(cp)。例如，第一方程式a=0.9091(cp)2-24.909cp+122.73可以表示图8A中模型曲线811的辨识正确率a与压缩率cp的对应关系，而第二方程式a=15.909(cp)2+60.455cp+52.273可以表示图SB中模型曲线821的辨识正确率a与压缩率cp的对应关系。因此，处理单元122可以在步骤S422中依照步骤S410所决定的电器类别而从不同方程式中选择对应的方程式(对应的模型a=A(cp))。[0064]请参照图2与图4，处理单元122执行步骤S423，以定义临界辨识率。临界辨识率表示远程服务器Iio在进行负载辨识(例如图3中步骤S370)时所能容忍的最低辨识正确率。此临界辨识率是依照系统的设计需求来决定的。处理单元122执行步骤S424，以依照步骤S423所定义的临界辨识率，而从步骤S422所选择的对应模型中获得步骤S430的压缩率。例如，若步骤S423所定义的临界辨识率为80%，则以cp=80%代入步骤S422所选择的对应模型a=Ti(cp),以求得步骤S430的压缩率a。[0065]在其他实施例中，可以同时以查找表与方程式实施同一个压缩率-辨识正确率模型a=fi(Cp)。以图8A所示日光灯类的压缩率-辨识正确率模型a=f4(cp)为例，处理单元122可以同时以模型曲线811(方程式)与模型曲线812(查找表)来描述日光灯类的压缩率-辨识正确率模型a=f4(cp)。在此实施条件下，若设定辨识正确率需到达80%以上，则处理单元122可以从查找表找出/内插出辨识正确率为80%的第一压缩率，以及从方程式算出辨识正确率为80%的第二压缩率。处理单元122可以从所述第一压缩率与所述第二压缩率中取其高者，以供步骤S430进行电力特征数据压缩。[0066]请参照图2与图4，处理单元122执行步骤S430，以依据步骤S420所决定的压缩率对在该“事件期间”(参看图1的相关说明)中的用电数据进行数据压缩，以获得所述经压缩数据。例如，假设所述用电数据报含电流波形数据，则处理单元122在步骤S430中依据步骤S410所决定的电器类别与步骤S420所决定的该压缩率，于查找表中找出取样点位置信息。接下来，处理单元122在步骤S430中依据所述取样点位置信息舍弃该电流波形数据的部份内容，以获得该经压缩数据，并产生压缩后的电力特征数据封包。所述步骤S430的查找表可以视实际系统的设计需求来设定其内容。例如，表1是依照本发明实施例说明步骤S430的查找表。[0067]表1:数据压缩的查找表[0068]【权利要求】1.一种智能电表的管理系统,包括:一远程服务器；以及至少一智能电表，通过一通讯网络耦接至该远程服务器，其中该智能电表测量至少一电力线的电能，以获得至少一用电数据；该智能电表检测是否发生一负载事件；若发生该负载事件，则该智能电表对在该负载事件所对应的一事件期间中的所述用电数据进行一数据压缩，以获得一经压缩数据，以及将该经压缩数据上传至该远程服务器；该远程服务器对该经压缩数据进行一数据解压缩，以获得一经解压缩数据；以及该远程服务器依据该经解压缩数据进行一负载辨识。2.如权利要求1所述的智能电表的管理系统，其中该用电数据至少包含一实功率值或一电流波形数据。3.如权利要求1所述的智能电表的管理系统，其中该智能电表分析该事件期间中的所述用电数据，以决定该负载事件所对应的一电器类别；该智能电表依该电器类别动态决定该数据压缩的一压缩率；以及该智能电表以该压缩率对在该事件期间中的所述用电数据进行该数据压缩，以获得该经压缩数据。4.如权利要求3所述的智能电表的管理系统，其中该用电数据报含一实功率值与一虚功率值；该智能电表判断该实功率值与该虚功率值的比率是否大于一临界值；以及若该实功率值与该虚功率值的比率大于该临界值，则该智能电表决定该电器类别为一电阻类。5.如权利要求3所述的智能电表的管理系统，其中该用电数据报含一电压电流曲线数据；该智能电表依据该电压电流曲线数据所对应的电压电流曲线的一封闭面积而决定该电器类别。6.如权利要求5所述的智能电表的管理系统，其中该智能电表判断该封闭面积是否小于一临界值；以及若该封闭面积小于该临界值，则该智能电表决定该电器类别为一电阻类。7.如权利要求5所述的智能电表的管理系统，其中该电压电流曲线包含一左段、一中段与一右段；该智能电表判断在该左段与该右段内的该封闭面积与在该中段内的该封闭面积二者的比值是否大于一临界值；若该比值大于该临界值，则该智能电表决定该电器类别为一电子类；以及若该比值小于该临界值，则该智能电表决定该电器类别为一电感类。8.如权利要求3所述的智能电表的管理系统，其中该用电数据报含一谐波比；该智能电表判断该谐波比是否大于一临界值；若该谐波比大于该临界值，则该智能电表决定该电器类别为一电感类；以及若该谐波比小于该临界值，则该智能电表决定该电器类别为一日光灯类。9.如权利要求8所述的智能电表的管理系统，其中该谐波比为三次谐波与二次谐波的比率。10.如权利要求3所述的智能电表的管理系统，其中该智能电表提供对应于不同电器类别的多个压缩率-辨识正确率模型；依照该电器类别，该智能电表从所述压缩率-辨识正确率模型选择一对应模型；以及依照一临界辨识率，该智能电表从该对应模型获得该压缩率。11.如权利要求3所述的智能电表的管理系统，其中该智能电表提供对应于不同电器类别的多个压缩率-辨识正确率模型；依照该电器类别，该智能电表从所述压缩率-辨识正确率模型选择一对应模型a=&(cp)，其中a为辨识正确率，cp为压缩率；以及该智能电表通过一优化算法解下述优化问题:Adjustcp,Iiiaxfi(cp)InsubjecttoRb+Rs+Rc(bwhereRb=gb(D，cp,Ub)Rs=gs(D,cp,Us)Rc=gc(D,cp,Uc)其中D为上传至该远程服务器的数据量，Ub为带宽单位价格，Rb为带宽成本，Us为存储单位价格，Rs为存储成本，U。为运算单位价格，Rc为运算成本,b为成本额度,使得在有限的该成本额度b下，通过决定该压缩率cp而让该辨识正确率a最大化。12.如权利要求3所述的智能电表的管理系统，其中该用电数据报含一电流波形数据；依据该电器类别与该压缩率，该智能电表于一查找表中找出一取样点位置信息；以及依据该取样点位置信息，该智能电表舍弃该电流波形数据的部份内容，以获得该经压缩数据。13.如权利要求1所述的智能电表的管理系统，其中该远程服务器对含有该经压缩数据的封包中取得一对照代号；依据该对照代号，该远程服务器于一查找表中找出一取样点位置信息；以及依据该取样点位置信息，该远程服务器利用内插方法对该经压缩数据进行该数据解压缩，以获得该经解压缩数据。14.如权利要求1所述的智能电表的管理系统，其中该经解压缩数据报含多个电力特征；该远程服务器以所述电力特征对在一电器电力特征数据库中的多个电器样本进行一相似度比较；以及依据该相似度比较的结果，该远程服务器决定该负载事件所对应的一电器。15.如权利要求14所述的智能电表的管理系统，其中所述电力特征至少包含一实功率值或一电流波形数据。16.如权利要求14所述的智能电表的管理系统,其中所述电器样本其中一样本具有多个样本特征；该远程服务器分别计算所述电力特征的每一者与所述样本特征中的一对应样本特征的相似度；依据所述相似度，该远程服务器计算所述电力特征与该样本的一加权相似度；以及依据所述电器样本的加权相似度，该远程服务器决定该负载事件所对应的一电器。17.如权利要求16所述的智能电表的管理系统,其中该样本还具有对应于所述样本特征的多个电力特征权重；依据所述相似度与所述电力特征权重，该远程服务器计算所述电力特征与该样本的该加权相似度。18.如权利要求17所述的智能电表的管理系统，其中所述电力特征权重相关于所述样本特征的重现率。19.如权利要求17所述的智能电表的管理系统，其中该远程服务器更依据该数据压缩的一压缩率动态调整所述电力特征权重至少其中一者。20.如权利要求1所述的智能电表的管理系统，其中该远程服务器更统计该负载辨识的结果，以获得不同电器的累计用电量。21.—种智能电表的操作方法，包括:测量至少一电力线的电能，以获得至少一用电数据；检测是否发生一负载事件；若发生该负载事件，则对在该负载事件所对应的一事件期间中的所述用电数据进行一数据压缩，以获得一经压缩数据；以及将该经压缩数据上传至一远程服务器。22.如权利要求21所述的智能电表的操作方法，其中该用电数据至少包含一实功率值或一电流波形数据。23.如权利要求21所述的智能电表的操作方法，其中所述对在该事件期间中的所述用电数据进行一数据压缩的步骤包括:分析该事件期间中的所述用电数据，以决定该负载事件所对应的一电器类别；依该电器类别动态决定该数据压缩的一压缩率；以及以该压缩率，对在该事件期间中的所述用电数据进行该数据压缩，以获得该经压缩数据。24.如权利要求23所述的智能电表的操作方法，其中该用电数据报含一实功率值与一虚功率值，而所述分析该事件期间中的所述用电数据的步骤包括:判断该实功率值与该虚功率值的比率是否大于一临界值；以及若该实功率值与该虚功率值的比率大于该临界值，则决定该电器类别为一电阻类。25.如权利要求23所述的智能电表的操作方法，其中该用电数据报含一电压电流曲线数据，而所述分析该事件期间中的所述用电数据的步骤包括:依据该电压电流曲线数据所对应的电压电流曲线的一封闭面积而决定该电器类别。26.如权利要求25所述的智能电表的操作方法，其中所述决定该电器类别的步骤包括:判断该封闭面积是否小于一临界值；以及若该封闭面积小于该临界值，则决定该电器类别为一电阻类。27.如权利要求25所述的智能电表的操作方法，其中该电压电流曲线包含一左段、一中段与一右段，而所述决定该电器类别的步骤包括:判断在该左段与该右段内的该封闭面积与在该中段内的该封闭面积二者的比值是否大于一临界值；若该比值大于该临界值，则决定该电器类别为一电子类；以及若该比值小于该临界值，则决定该电器类别为一电感类。28.如权利要求23所述的智能电表的操作方法，其中该用电数据报含一谐波比，而所述分析该事件期间中的所述用电数据的步骤包括:判断该谐波比是否大于一临界值；若该谐波比大于该临界值，则决定该电器类别为一电感类；以及若该谐波比小于该临界值，则决定该电器类别为一日光灯类。29.如权利要求28所述的智能电表的操作方法，其中该谐波比为三次谐波与二次谐波的比率。30.如权利要求23所述的智能电表的操作方法，其中所述决定该数据压缩的一压缩率的步骤包括:提供对应于不同电器类别的多个压缩率-辨识正确率模型；定义一临界辨识率；依照该电器类别，从所述压缩率-辨识正确率模型选择一对应模型；以及依照该临界辨识率，从该对应模型获得该压缩率。31.如权利要求23所述的智能电表的操作方法，其中所述决定该数据压缩的一压缩率的步骤包括:提供对应于不同电器类别的多个压缩率-辨识正确率模型；依照该电器类别，从所述压缩率-辨识正确率模型选择一对应模型a=fi(cp)，其中a为辨识正确率，cp为压缩率；以及利用一优化算法解下述问题:Adjustcp,Iiiaxfi(cp)InsubjecttoRb+Rs+Rc≤bwhereRb=gb(D，cp,Ub)Rs=gs(D,cp,Us)Rc=gc(D,cp,Uc)其中D为上传至该远程服务器的数据量，Ub为带宽单位价格，Rb为带宽成本，Us为存储单位价格，Rs为存储成本，U。为运算单位价格，Rc为运算成本,b为成本额度,使得在有限的该成本额度b下，通过决定该压缩率cp而让该辨识正确率a最大化。32.如权利要求23所述的智能电表的操作方法，其中该用电数据报含一电流波形数据，而所述进行该数据压缩的步骤包括:依据该电器类别与该压缩率，于一查找表中找出取样点位置信息；以及依据该取样点位置信息，舍弃该电流波形数据的部份内容，以获得该经压缩数据。33.一种智能电表,包括:一电力测量单元，用以测量至少一电力线的电能，以获得至少一用电数据；一通讯单元；以及一处理单元，耦接至该电力测量单元与该通讯单元，用以检测是否发生一负载事件；其中若发生该负载事件，则该处理单元对在该负载事件所对应的一事件期间中的所述用电数据进行一数据压缩，以获得一经压缩数据；以及该处理单元经由该通讯单元将该经压缩数据上传至一远程服务器。34.如权利要求33所述的智能电表，其中该用电数据至少包含一实功率值或一电流波形数据。35.如权利要求33所述的智能电表，其中该处理单元分析该事件期间中的所述用电数据，以决定该负载事件所对应的一电器类别；该处理单元依该电器类别动态决定该数据压缩的一压缩率；以及以该压缩率，该处理单元对在该事件期间中的所述用电数据进行该数据压缩，以获得该经压缩数据。36.如权利要求35所述的智能电表,其中该用电数据报含一实功率值与一虚功率值；该处理单元判断该实功率值与该虚功率值的比率是否大于一临界值；以及若该实功率值与该虚功率值的比率大于该临界值，则该处理单元决定该电器类别为一电阻类。37.如权利要求35所述的智能电表，其中该用电数据报含一电压电流曲线数据；以及该处理单元依据该电压电流曲线数据所对应的电压电流曲线的一封闭面积而决定该电器类别。38.如权利要求37所述的智能电表，其中该处理单元判断该封闭面积是否小于一临界值；以及若该封闭面积小于该临界值，则该处理单元决定该电器类别为一电阻类。39.如权利要求37所述的智能电表,其中该电压电流曲线包含一左段、一中段与一右段；该处理单元判断在该左段与该右段内的该封闭面积与在该中段内的该封闭面积二者的比值是否大于一临界值；若该比值大于该临界值，则该处理单元决定该电器类别为一电子类；以及若该比值小于该临界值，则该处理单元决定该电器类别为一电感类。40.如权利要求35所述的智能电表，其中该用电数据报含一谐波比；该处理单元判断该谐波比是否大于一临界值；若该谐波比大于该临界值，则该处理单元决定该电器类别为一电感类；以及若该谐波比小于该临界值，则该处理单元决定该电器类别为一日光灯类。41.如权利要求40所述的智能电表，其中该谐波比为三次谐波与二次谐波的比率。42.如权利要求35所述的智能电表，其中该处理单元提供对应于不同电器类别的多个压缩率-辨识正确率模型；依照该电器类别，该处理单元从所述压缩率-辨识正确率模型选择一对应模型；以及依照一临界辨识率，该处理单元从该对应模型获得该压缩率。43.如权利要求35所述的智能电表，其中该处理单元提供对应于不同电器类别的多个压缩率-辨识正确率模型；依照该电器类别，该处理单元从所述压缩率-辨识正确率模型选择一对应模型a=&(cp)，其中a为辨识正确率，cp为压缩率；以及该处理单元通过一优化算法解下述优化问题:Adjustcp,Iiiaxfi(cp)InsubjecttoRb+Rs+Rc(bwhereRb=gb(D，cp,Ub)Rs=gs(D,cp,Us)Rc=gc(D,cp,Uc)其中D为上传至该远程服务器的数据量，Ub为带宽单位价格，Rb为带宽成本，Us为存储单位价格，Rs为存储成本，U。为运算单位价格，Rc为运算成本,b为成本额度,使得在有限的该成本额度b下，通过决定该压缩率cp而让该辨识正确率a最大化。44.如权利要求35所述的智能电表，其中该用电数据报含一电流波形数据；该处理单元依据该电器类别与该压缩率，于一查找表中找出取样点位置信息；以及依据该取样点位置信息，该处理单元舍弃该电流波形数据的部份内容，以获得该经压缩数据。45.一种远程服务器的操作方法，该远程服务器通过一通讯网络管理至少一智能电表，该操作方法包括:接收该智能电表所上传的一经压缩数据；对该经压缩数据进行数据解压缩，以获得一经解压缩数据；以及依据该经解压缩数据进行一负载辨识。46.如权利要求45所述的远程服务器的操作方法，其中该经压缩数据至少包含一实功率值或一电流波形数据。47.如权利要求45所述的远程服务器的操作方法，其中所述进行数据解压缩的步骤包括:对含有该经压缩数据的封包中取得一对照代号；依据该对照代号，于一查找表中找出一取样点位置信息；以及依据该取样点位置信息，利用内插方法对该经压缩数据进行该数据解压缩，以获得该经解压缩数据。48.如权利要求45所述的远程服务器的操作方法，其中该经解压缩数据报含多个电力特征，而所述进行一负载辨识的步骤包括:以所述电力特征对在一电器电力特征数据库中的多个电器样本进行一相似度比较；以及依据该相似度比较的结果，决定该经压缩数据所对应的一电器。49.如权利要求48所述的远程服务器的操作方法，其中所述电力特征包括至少包含一实功率值或一电流波形数据。50.如权利要求48所述的远程服务器的操作方法，其中所述电器样本其中一样本具有多个样本特征，而所述进行一相似度比较的步骤包括:分别计算所述电力特征的每一者与所述样本特征中的一对应样本特征的相似度；以及依据所述相似度，计算所述电力特征与该样本的一加权相似度；其中所述决定该经压缩数据所对应的一电器的步骤，是依据所述电器样本的加权相似度来决定该经压缩数据所对应的一电器。51.如权利要求50所述的远程服务器的操作方法，其中所述分别计算所述电力特征的每一者与所述样本特征中的一对应样本特征的相似度的步骤包括:计算SRi=1-(IFE1-FSiI/FSi),其中FEi*所述电力特征的其中一者，FSi为所述样本特征中FEi所对应的样本特征，SRi为EEi与FSi的相似度。52.如权利要求50所述的远程服务器的操作方法，其中该样本还具有对应于所述样本特征的多个电力特征权重，而所述计算该加权相似度的步骤包括:依据所述相似度与所述电力特征权重，计算所述电力特征与该样本的该加权相似度。53.如权利要求52所述的远程服务器的操作方法，其中所述计算该加权相似度的步骤包括:ft,肩]计算，其中SRi为所述相似度的其中一者，Wi为所述电力特征权重中KIIJSRi所对应的电力特征权重，Sff为该加权相似度。54.如权利要求52所述的远程服务器的操作方法，其中所述电力特征权重相关于所述样本特征的重现率。55.如权利要求52所述的远程服务器的操作方法，其中所述计算该加权相似度的步骤更包括:依据该经压缩数据的一压缩率动态调整所述电力特征权重至少其中一者。56.如权利要求45所述的远程服务器的操作方法，其中该远程服务器更统计该负载辨识的结果，以获得不同电器的累计用电量。57.一种远程服务器，通过一通讯网络管理至少一智能电表，该远程服务器包括:一通讯单元；以及一处理单元，耦接至该通讯单元，其中该处理单元经由该通讯单元接收该智能电表所上传的一经压缩数据；该处理单元对该经压缩数据进行数据解压缩，以获得一经解压缩数据；以及该处理单元依据该经解压缩数据进行一负载辨识。58.如权利要求57所述的远程服务器，其中该经压缩数据至少包含一实功率值或一电流波形数据。59.如权利要求57所述的远程服务器，其中该处理单元对含有该经压缩数据的封包中取得一对照代号；依据该对照代号，该处理单元于一查找表中找出一取样点位置信息；以及依据该取样点位置信息，该处理单元利用内插方法对该经压缩数据进行该数据解压缩，以获得该经解压缩数据。60.如权利要求57所述的远程服务器，其中该经解压缩数据报含多个电力特征，而该远程服务器更包括:一电器电力特征数据库，耦接至该处理单元；其中该处理单元以所述电力特征对在该电器电力特征数据库中的多个电器样本进行一相似度比较；以及依据该相似度比较的结果，该处理单元决定该经压缩数据所对应的一电器。61.如权利要求60所述的远程服务器，其中所述电力特征至少包含一实功率值或一电流波形数据。62.如权利要求60所述的远程服务器，其中所述电器样本其中一样本具有多个样本特征；该处理单元分别计算所述电力特征的每一者与所述样本特征中的一对应样本特征的相似度；依据所述相似度，该处理单元计算所述电力特征与该样本的一加权相似度；以及依据所述电器样本的加权相似度，该处理单元决定该经压缩数据所对应的一电器。63.如权利要求62所述的远程服务器，其中该处理单元计算SRi=1-(IFE1-FSiI/FSi),其中FEi为所述电力特征的其中一者，FSi为所述样本特征中FEi所对应的样本特征，SRi为FEi与FSi的相似度。64.如权利要求62所述的远程服务器，其中该样本还具有对应于所述样本特征的多个电力特征权重；依据所述相似度与所述电力特征权重，该处理单元计算所述电力特征与该样本的该加权相似度。65.如权利要求64所述的远程服务器，其中该处理单兀计算66.如权利要求64所述的远程服务器，其中所述电力特征权重相关于所述样本特征的重现率。67.如权利要求64所述的远程服务器，其中该处理单元更依据该经压缩数据的一压缩率动态调整所述电力特征权重至少其中一者。68.如权利要求57所述的远程服务器，其中该处理单元更统计该负载辨识的结果，以获得不同电器的累计用电量。69.一种远程服务器的操作方法，该远程服务器通过一通讯网络管理至少一智能电表，该操作方法包括:接收该智能电表所上传的一用电数据，其中该用电数据报含多个电力特征；以所述电力特征对在一电器电力特征数据库中的多个电器样本进行一负载辨识；以及依据该负载辨识的结果，决定该用电数据所对应的一电器。70.如权利要求69所述的远程服务器的操作方法，其中所述电力特征至少包含一实功率值或一电流波形数据。71.如权利要求69所述的远程服务器的操作方法，其中所述电器样本其中一样本具有多个样本特征，而所述进行一负载辨识的步骤包括:分别计算所述电力特征的每一者与所述样本特征中的一对应样本特征的相似度；以及依据所述相似度，计算所述电力特征与该样本的一加权相似度；其中所述决定该用电数据所对应的一电器的步骤，是依据所述电器样本的加权相似度来决定该用电数据所对应的一电器。72.如权利要求71所述的远程服务器的操作方法，其中所述分别计算所述电力特征的每一者与所述样本特征中的一对应样本特征的相似度的步骤包括:计算SRi=1-(IFE1-FSiI/FSi),其中FEi*所述电力特征的其中一者，FSi为所述样本特征中FEi所对应的样本特征，SRi为FEi与FSi的相似度。73.如权利要求71所述的远程服务器的操作方法，其中该样本还具有对应于所述样本特征的多个电力特征权重，而所述计算该加权相似度的步骤包括:依据所述相似度与所述电力特征权重，计算所述电力特征与该样本的该加权相似度。74.如权利要求73所述的远程服务器的操作方法，其中所述计算该加权相似度的步骤包括:计算其中75.如权利要求73所述的远程服务器的操作方法，其中所述电力特征权重相关于所述样本特征的重现率。76.如权利要求69所述的远程服务器的操作方法，其中该远程服务器更统计该负载辨识的结果，以获得不同电器的累计用电量。77.一种远程服务器，通过一通讯网络管理至少一智能电表，该远程服务器包括:一电器电力特征数据库；一通讯单元；以及一处理单元，耦接至该电器电力特征数据库与该通讯单元，其中该处理单元经由该通讯单元接收该智能电表所上传的一用电数据，其中该用电数据报含多个电力特征；该处理单元以所述电力特征对在该电器电力特征数据库中的多个电器样本进行一负载辨识；以及依据该负载辨识的结果，该处理单元决定该用电数据所对应的一电器。78.如权利要求77所述的远程服务器，其中所述电力特征至少包含一实功率值或一电流波形数据。79.如权利要求77所述的远程服务器，其中所述电器样本其中一样本具有多个样本特征；该处理单元分别计算所述电力特征的每一者与所述样本特征中的一对应样本特征的相似度；依据所述相似度，该处理单元计算所述电力特征与该样本的一加权相似度；以及该处理单元依据所述电器样本的加权相似度来决定该用电数据所对应的一电器。80.如权利要求79所述的远程服务器，其中该处理单元计算SRi=1-(IFE1-FSiI/FSi),其中FEi为所述电力特征的其中一者，FSi为所述样本特征中FEi所对应的样本特征，SRi为FEi与FSi的相似度。81.如权利要求79所述的远程服务器，其中该样本还具有对应于所述样本特征的多个电力特征权重；以及依据所述相似度与所述电力特征权重，该处理单元计算所述电力特征与该样本的该加权相似度。82.如权利要求Si所述的远程服务器，其中该处理单元计算83.如权利要求81所述的远程服务器，其中所述电力特征权重相关于所述样本特征的重现率。84.如权利要求77所述的远程服务器，其中该处理单元更统计该负载辨识的结果，以获得不同电器的累计用电量。85.一种电器电力特征数据库的管理方法，包括:由一提供者提供至少一电器样本，并将该电器样本上传至该电器电力特征数据库，其中该电器样本具有多个样本特征；从一智能电表上传多个电力特征至一远程服务器；由一远程服务器以所述电力特征对该电器电力特征数据库的内容进行一负载辨识；以及当该负载辨识的结果显示该电器样本被采用时，则该远程服务器自动累计该电器样本被采用次数。86.如权利要求85所述的电器电力特征数据库的管理方法，其中所述电力特征至少包含一实功率值或一电流波形数据。87.如权利要求85所述的电器电力特征数据库的管理方法，其中所述将该电器样本上传至该电器电力特征数据库的步骤包括:在该远程服务器接收到该电器样本后，该远程服务器对该电器样本进行正规化，以获得经正规化的该电器样本；以及将经正规化的该电器样本上传至该电器电力特征数据库。88.如权利要求85所述的电器电力特征数据库的管理方法，其中所述以所述电力特征对该电器电力特征数据库的内容进行一负载辨识的步骤包括:由该远程服务器自动以所述电力特征对该电器电力特征数据库中该电器样本的内容进行负载辨识，以获得一分析信息；以及根据所述分析信息提供一用户相关信息。89.如权利要求88所述的电器电力特征数据库的管理方法，其中所述用户相关信息包括:显示电力讯号是否存在异常的信息、或显示相同或相异型号电器间能耗或电力特征表现差异的息。90.如权利要求85所述的电器电力特征数据库的管理方法，更包括:依据该电器样本被采用次数，计算回馈给该提供者的金额。91.如权利要求85所述的电器电力特征数据库的管理方法，更包括:依据该电器样本被采用次数，计算该电器样本所对应的一电器的市场占有率。92.如权利要求85所述的电器电力特征数据库的管理方法，更包括:根据一用户帐户信息与该电器样本被采用的信息，计算用户与电器设备使用行为之间的关系。【文档编号】H04L29/08GK103973761SQ201310125313【公开日】2014年8月6日申请日期:2013年4月11日优先权日:2013年1月29日【发明者】林群惟,郭伦嘉,林宛蓉,林念真申请人:财团法人工业技术研究院