云端协同的非介入式负荷感知系统及方法与流程

本发明涉及数据处理技术，尤其涉及一种云端协同的非介入式负荷感知系统及方法。

背景技术：

1、非侵入式负荷监测是指通过采集用户入户端口的电压、电流信号，计算得到有功、无功、谐波、畸变等电气参数，再根据电器的运行特征，应用匹配算法对电器类别进行在线识别，实现对电器的启停时间、运行功率的实时监测，从而获取主要电器的耗能水平、使用规律等信息。

2、现有技术中，主要采用检测电器启停事件，然后计算电器启停时的边沿特征，通过将实测的与在电能表中预置的边沿特征进行相似度匹配，实现对电器的实时监测，但，由于电器规格多，不同类型电器的边沿特征量存在重叠区域，仅靠边沿特征匹配无法实现相似度匹配，从而导致识别结果出现错误，无法进行实时获取电器的耗能水平、使用规律等信息。

3、因此，如何依据电器类型的电气特征提高非介入式负荷辨识单元的辨识准确度，从而使得相似度匹配的准确度较高，成为亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种云端协同的非介入式负荷感知系统及方法,可以依据电器类型的电气特征提高非介入式负荷辨识单元的辨识准确度，从而使得相似度匹配的准确度较高。

2、本发明实施例的第一方面，提供一种云端协同的非介入式负荷感知系统，包括：

3、接收模块，用于接收负荷辨识单元采集目标用户对应负载的检测数据，基于所述检测数据对所述负载进行初次识别，得到初次识别结果；

4、传输模块，用于基于数据传输通道将所述初次识别结果和所述检测数据传输至主站服务器；

5、识别模块，用于接收所述主站服务器基于所述检测数据和经验规则对所述初步辨识结果进行二次识别，得到目标识别结果。

6、本发明实施例的第二方面，提供一种云端协同的非介入式负荷感知方法，包括：

7、接收负荷辨识单元采集目标用户对应负载的检测数据，基于所述检测数据对所述负载进行初次识别，得到初次识别结果；

8、基于数据传输通道将所述初次识别结果和所述检测数据传输至主站服务器；

9、接收所述主站服务器基于所述检测数据和经验规则对所述初步辨识结果进行二次识别，得到目标识别结果。

10、可选地，在第二方面的一种可能实现方式中，所述接收负荷辨识单元采集目标用户对应负载的检测数据，基于所述检测数据对所述负载进行初次识别，得到初次识别结果，包括：

11、接收负荷辨识单元采集目标用户对应负载的检测数据，所述检测数据包括电压数据和电流数据；

12、计算所述电压数据对应的电压有效值和所述电流数据对应的电流有效值；

13、根据所述电流数据和所述电压有效值进行计算，得到视在功率、有功功率和无功功率；

14、根据视在功率、有功功率和无功功率进行计算得到电气特征量，基于所述电器特征量和预设电器特征量进行比对，得到初次识别结果。

15、可选地，在第二方面的一种可能实现方式中，所述计算所述电压数据对应的电压有效值和所述电流数据对应的电流有效值，包括：

16、

17、其中，urms为电压有效值，irms为电流有效值，uk为离散的电压采样序列第k个值，ik为离散的电流采样序列第k个值，n为一个周期内的采样点数目。

18、可选地，在第二方面的一种可能实现方式中，所述根据所述电流数据和所述电压有效值进行计算，得到视在功率、有功功率和无功功率，包括：

19、

20、其中，s为视在功率，p为有功功率，q为无功功率。

21、可选地，在第二方面的一种可能实现方式中，所述接收所述主站服务器基于所述检测数据和经验规则对所述初步辨识结果进行二次识别，得到目标识别结果，包括：

22、接收所述主站服务器对所述检测数据进行处理得到数值向量，基于非监督聚类算法对各负载的所述数值向量进行聚类，得到同类负载，并根据经验规则对所述同类负载进行标记处理，得到目标识别结果。

23、可选地，在第二方面的一种可能实现方式中，所述接收所述主站服务器对所述检测数据进行处理得到数值向量，包括：

24、将所述检测数据转化为数值向量，所述向量元素包括使用时段、使用时长和功率，并对所述使用时段和所述使用时长进行离散量化。

25、可选地，在第二方面的一种可能实现方式中，所述基于非监督聚类算法对各负载的所述数值向量进行聚类，得到同类负载，包括：

26、基于所述主站服务器根据k-means聚类算法，对所述数值向量进行聚类，聚类中心数判据采用肘部法则进行判断，得到同类负载。

27、可选地，在第二方面的一种可能实现方式中，所述根据经验规则对所述同类负载进行标记处理，得到目标识别结果，包括：

28、基于经验规则和负载的使用数据对所述同类负载进行标记处理，得到目标识别结果。

29、可选地，在第二方面的一种可能实现方式中，所述基于所述电器特征量和预设电器特征量进行比对，得到初次识别结果，包括：

30、基于欧氏距离将电气特征量与非介入式负荷辨识单元中的预设电器特征量进行比较，得到初次识别结果。

31、本发明实施例的第三方面，提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现本发明第一方面及第一方面各种可能涉及的所述方法。

32、本发明的有益效果如下：

33、1、本发明可以依据电器类型的电气特征提高非介入式负荷辨识单元的辨识准确度，从而使得相似度匹配的准确度较高。本发明通过主站将已明确电器类型的电气特征，通过数据传输通道，以点对点形式传输至对应的非介入式负荷辨识单元，进一步提高非介入式负荷辨识单元的辨识准确度，本发明以各段电网电压信号的初相位作为比对标准，求解信号初相位在理论上是确定的，相较于现有方式的比对标准准确度高。

34、2、本发明根据采样信号和对应的电网电压信号，计算初相位，比对标准构建方法简单。并且本发明可以推广应用至其他电测量设备的状态评估。

技术特征：

1.一种云端协同的非介入式负荷感知系统，其特征在于，包括：

2.一种云端协同的非介入式负荷感知方法，其特征在于，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，

10.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

技术总结本发明提供一种云端协同的非介入式负荷感知系统及方法，接收模块，用于接收负荷辨识单元采集目标用户对应负载的检测数据，基于所述检测数据对所述负载进行初次识别，得到初次识别结果；传输模块，用于基于数据传输通道将所述初次识别结果和所述检测数据传输至主站服务器；识别模块，用于接收所述主站服务器基于所述检测数据和经验规则对所述初步辨识结果进行二次识别，得到目标识别结果。技术研发人员：喻皓,仇杨,王超,朱泉金,杨其霖受保护的技术使用者：江苏金霖特医医疗科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/1