本發(fā)明屬于電力負(fù)荷識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種非侵入式家用負(fù)荷識(shí)別方法。

背景技術(shù)：

家庭用戶是智能電網(wǎng)重要的消耗端，也是微電網(wǎng)的重要組成部分。目前，電網(wǎng)的智能化程度很大程度上受限于需求側(cè)管理技術(shù)的發(fā)展，家電負(fù)荷識(shí)別是需求側(cè)管理的關(guān)鍵基礎(chǔ)，通過負(fù)荷識(shí)別可以在線監(jiān)測(cè)各類家電的使用情況，實(shí)現(xiàn)電費(fèi)的分類計(jì)量。這不僅可以使用戶及時(shí)了解自己的具體用電情況，合理安排各類電器的用電時(shí)間，減少電費(fèi)支出；也有助于電力公司了解用戶負(fù)荷構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)與用戶的實(shí)時(shí)互動(dòng)，加強(qiáng)負(fù)荷側(cè)管理實(shí)現(xiàn)降低峰谷差、節(jié)約能源等目的。

家電負(fù)荷監(jiān)測(cè)技術(shù)分為兩種：侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)和非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)（Non-intrusive Load Monitoring, NILM）。傳統(tǒng)的侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)需要在每個(gè)家電負(fù)荷內(nèi)部安裝采集傳感裝置，不僅成本較高，而且安裝維護(hù)復(fù)雜；非侵入方法通過在用戶電力入口處安裝計(jì)量?jī)x表監(jiān)測(cè)家庭內(nèi)部總的用電信息來獲得各負(fù)荷的使用情況，該方法成本低，易于安裝且適合在線監(jiān)測(cè)，并且不會(huì)對(duì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)內(nèi)部產(chǎn)生干擾。通過采集電力入口處所有用電設(shè)備總的用電信息，并運(yùn)用合適的數(shù)學(xué)分析計(jì)算方法進(jìn)行處理和分析，結(jié)合不同用電設(shè)備的負(fù)荷特性，就能辨識(shí)并細(xì)化系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)負(fù)荷用電信息以及其運(yùn)行狀態(tài)，從而得到負(fù)荷集群中單個(gè)負(fù)荷的種類和運(yùn)行情況。

負(fù)荷識(shí)別算法是NILM的核心內(nèi)容，也是研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。非侵入式負(fù)荷識(shí)別方法大致分為兩類，一類是以暫穩(wěn)態(tài)信息為特征的負(fù)荷識(shí)別，大多依靠負(fù)荷投切時(shí)帶來的電壓擾動(dòng)或隱含在功率以及電流中的信息來識(shí)別負(fù)荷，不易識(shí)別多種電器混合的情況。另一類是以模式分類和智能計(jì)算為基礎(chǔ)的識(shí)別方法，該方法需要花費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，而且一旦負(fù)荷種類發(fā)生變化，則要重新進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決上述問題，本發(fā)明提出了一種非侵入式家用負(fù)荷識(shí)別方法，其特征在于，所述方法具體包括

步驟1、采集單個(gè)家用電器的用電數(shù)據(jù)，并從中提取穩(wěn)態(tài)電壓和穩(wěn)態(tài)電流，進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；

步驟2、依據(jù)穩(wěn)態(tài)電流的波峰系數(shù)這一特征值將負(fù)荷分為近似線性負(fù)荷和非線性負(fù)荷兩類，分別用線性模型和非線性模型去描述；

步驟3、將穩(wěn)態(tài)電壓作為系統(tǒng)的輸入數(shù)據(jù)序列，穩(wěn)態(tài)電流作為系統(tǒng)的輸出數(shù)據(jù)序列，利用系統(tǒng)辨識(shí)的方法分別給兩類負(fù)荷建立模型，形成模型庫(kù)；

步驟4、采集待識(shí)別負(fù)荷的穩(wěn)態(tài)電壓和穩(wěn)態(tài)電流；

步驟5、利用步驟2的方法預(yù)篩選確定該負(fù)荷所屬模型庫(kù)類型；

步驟6、將待識(shí)別負(fù)荷與相應(yīng)模型庫(kù)中的模型匹配分析；

步驟7、確定待識(shí)別負(fù)荷。

所述步驟2中利用穩(wěn)態(tài)電流波峰系數(shù)這一特征值將負(fù)荷分類的具體步驟為

步驟201、計(jì)算穩(wěn)態(tài)電流波形的均方根；

步驟202、計(jì)算穩(wěn)態(tài)電流波形的幅值；

步驟203、利用均方根和幅值求取穩(wěn)態(tài)電流波峰系數(shù)；

步驟204、判斷波峰系數(shù)是否滿足，若滿足則為近似線性負(fù)荷，否則為非線性負(fù)荷；

其中，N為數(shù)據(jù)長(zhǎng)度，i(k)表示采樣獲得有限長(zhǎng)度的穩(wěn)態(tài)電流數(shù)據(jù)序列。

所述步驟6中模型匹配分析的具體步驟為

步驟601、若步驟5中確定待識(shí)別負(fù)荷屬于線性模型庫(kù)，則執(zhí)行步驟602-604。若步驟5中確定待識(shí)別負(fù)荷屬于非線性模型庫(kù)，則執(zhí)行步驟605-606；

步驟602、將待識(shí)別負(fù)荷的穩(wěn)態(tài)電壓數(shù)據(jù)序列依次通過線性模型庫(kù)中的各個(gè)模型，得到殘差序列；

其中，I(k)表示采樣獲得的待識(shí)別負(fù)荷穩(wěn)態(tài)電流數(shù)據(jù)序列，I1(k)表示模型輸出的穩(wěn)態(tài)電流數(shù)據(jù)序列，，L模型匹配的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度；

步驟603、計(jì)算各模型的殘差均值，并按從小到大的順序排列，選出5種殘差均值較小的模型；

步驟604、判斷上述5種模型的殘差序列是否滿足白噪聲序列，即驗(yàn)證殘差自相關(guān)系數(shù)是否滿足如下兩個(gè)不等式：①，??；②，置信度α取0.05；，當(dāng)有一個(gè)不等式成立或兩個(gè)都成立，則殘差序列為白噪聲序列，可信度為95%，說明該模型與待識(shí)別負(fù)荷匹配較好，否則說明匹配不好；

其中，殘差自相關(guān)系數(shù)；

為的自相關(guān)函數(shù)；

為檢驗(yàn)閾值，其值等于置信度為1-α、自由度為m的分布值；

步驟605、將待識(shí)別負(fù)荷的穩(wěn)態(tài)電壓數(shù)據(jù)序列依次通過非線性模型庫(kù)中的各個(gè)模型，計(jì)算各模型殘差方差；

步驟606、將各模型的殘差方差從小到大排列，其中殘差方差最小的模型即為與待識(shí)別負(fù)荷匹配程度較高的模型。

有益效果

本發(fā)明將家電負(fù)荷看作獨(dú)立的系統(tǒng)，結(jié)合系統(tǒng)辨識(shí)的基本原理和方法為負(fù)荷建立模型，通過模型匹配分析進(jìn)行負(fù)荷識(shí)別。采集各家電負(fù)荷單獨(dú)運(yùn)行時(shí)的穩(wěn)態(tài)電壓和穩(wěn)態(tài)電流數(shù)據(jù)，依據(jù)穩(wěn)態(tài)電流波峰系數(shù)將負(fù)荷分為近似線性負(fù)荷和非線性負(fù)荷兩大類；然后將穩(wěn)態(tài)電壓作為輸入數(shù)據(jù)，穩(wěn)態(tài)電流作為輸出數(shù)據(jù)，利用系統(tǒng)辨識(shí)方法分別為兩類負(fù)荷建立模型，形成模型庫(kù)；通過識(shí)別模塊采集待識(shí)別負(fù)荷的穩(wěn)態(tài)電壓和穩(wěn)態(tài)電流數(shù)據(jù)，預(yù)篩選確定負(fù)荷所屬模型庫(kù)類型；根據(jù)模型匹配的原則進(jìn)行負(fù)荷識(shí)別。

該識(shí)別算法能夠有效識(shí)別線性負(fù)荷以及非線性負(fù)荷。首先通過預(yù)篩選將待識(shí)別負(fù)荷分為兩類，縮小了匹配范圍，提高了辨識(shí)速率。另外，避免了多個(gè)負(fù)荷用電信息混合時(shí)的干擾，增加了負(fù)荷識(shí)別的準(zhǔn)確性，也大大降低了負(fù)荷識(shí)別的難度以及算法復(fù)雜度。相對(duì)于應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，當(dāng)有新的負(fù)荷加入網(wǎng)絡(luò)時(shí)，無需重新進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，只需提取該負(fù)荷的穩(wěn)態(tài)電壓電流特性，構(gòu)建該負(fù)荷的模型加入相應(yīng)的模型庫(kù)中即可，省去了大量的時(shí)間。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的非侵入式負(fù)荷識(shí)別原理圖；

圖2為本發(fā)明的非侵入式負(fù)荷識(shí)別方法流程圖；

圖3為本發(fā)明的模型匹配分析方法流程圖；

圖4a-h為仿真所選取的典型家電負(fù)荷穩(wěn)態(tài)電流曲線圖，圖4a為電水壺穩(wěn)態(tài)電流曲線圖，圖4b為熱水器穩(wěn)態(tài)電流曲線圖，圖4c為吸塵器穩(wěn)態(tài)電流曲線圖，圖4d為筆記本穩(wěn)態(tài)電流曲線圖，圖4e為微波爐穩(wěn)態(tài)電流曲線圖，圖4f為冰箱穩(wěn)態(tài)電流曲線圖，圖4g為空調(diào)制冷狀態(tài)穩(wěn)態(tài)電流曲線圖，圖4h為空調(diào)制熱狀態(tài)穩(wěn)態(tài)電流曲線圖；

圖 5a-e 為采集熱水器的一組穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)通過線性模型庫(kù)中各模型得到的仿真結(jié)果。圖5a為經(jīng)過熱水器模型得到的模型輸出及殘差自相關(guān)系數(shù)分布圖，圖5b為經(jīng)過電水壺模型得到的模型輸出及殘差自相關(guān)系數(shù)分布圖，圖5c為經(jīng)過吸塵器模型得到的模型輸出及殘差自相關(guān)系數(shù)分布圖，圖5d為經(jīng)過筆記本模型得到的模型輸出及殘差自相關(guān)系數(shù)分布圖，圖5e為經(jīng)過微波爐模型得到的模型輸出及殘差自相關(guān)系數(shù)分布圖；

圖6a-b為采集空調(diào)制冷狀態(tài)下的一組穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)通過非線性模型庫(kù)中各模型得到的仿真結(jié)果。圖6a為經(jīng)過空調(diào)制冷狀態(tài)下的模型得到的模型輸出與系統(tǒng)實(shí)際輸出對(duì)比圖，圖6b為經(jīng)過冰箱模型得到的模型輸出與系統(tǒng)實(shí)際輸出對(duì)比圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明作詳細(xì)說明。本發(fā)明提出了一種非侵入式負(fù)荷識(shí)別方法，選取電水壺、熱水器、筆記本、微波爐、冰箱和空調(diào)作為典型負(fù)荷進(jìn)行仿真，并結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步說明。

圖1是本發(fā)明非侵入式負(fù)荷識(shí)別原理圖，家用電器設(shè)備均可看作獨(dú)立的系統(tǒng)，結(jié)合系統(tǒng)辨識(shí)的基本原理和方法，以穩(wěn)態(tài)電壓和穩(wěn)態(tài)電流作為特征值，為每個(gè)家電負(fù)荷建立模型，形成負(fù)荷模型庫(kù)，用于負(fù)荷識(shí)別的依據(jù)。當(dāng)有負(fù)荷進(jìn)行識(shí)別時(shí)，首先對(duì)該負(fù)荷用電信息進(jìn)行預(yù)處理，并從中提取所需的負(fù)荷特性，依據(jù)模型匹配算法與模型庫(kù)中的模型對(duì)比進(jìn)行負(fù)荷識(shí)別。識(shí)別結(jié)果存入系統(tǒng)存儲(chǔ)器中以便下一步分析研究。

圖2是本發(fā)明非侵入式負(fù)荷識(shí)別方法流程圖。具體包括：

步驟1、采集單個(gè)家用電器的用電數(shù)據(jù)，并從中提取穩(wěn)態(tài)電壓和穩(wěn)態(tài)電流，進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；

步驟2、依據(jù)穩(wěn)態(tài)電流的波峰系數(shù)這一特征值將負(fù)荷分為近似線性負(fù)荷和非線性負(fù)荷兩類，分別用線性模型和非線性模型去描述；

步驟3、將穩(wěn)態(tài)電壓作為系統(tǒng)的輸入數(shù)據(jù)序列，穩(wěn)態(tài)電流作為系統(tǒng)的輸出數(shù)據(jù)序列，利用系統(tǒng)辨識(shí)的方法分別給兩類負(fù)荷建立模型，形成模型庫(kù)；

步驟4、采集待識(shí)別負(fù)荷的穩(wěn)態(tài)電壓和穩(wěn)態(tài)電流；

步驟5、利用步驟2的方法預(yù)篩選確定該負(fù)荷所屬模型庫(kù)類型；

步驟6、將待識(shí)別負(fù)荷與相應(yīng)模型庫(kù)中的模型匹配分析；

步驟7、確定待識(shí)別負(fù)荷。

圖3是本發(fā)明模型匹配分析方法流程圖。具體包括：

步驟1、計(jì)算待識(shí)別負(fù)荷的穩(wěn)態(tài)電流波峰系數(shù)I_CF，判斷是否滿足，若滿足則待識(shí)別負(fù)荷屬于線性模型庫(kù)，執(zhí)行步驟2-4；否則待識(shí)別負(fù)荷屬于非線性模型庫(kù)，則執(zhí)行步驟5-6；

步驟2、將待識(shí)別負(fù)荷的穩(wěn)態(tài)電壓數(shù)據(jù)序列依次通過線性模型庫(kù)中的各個(gè)模型，得到殘差序列；

其中，I(k)待識(shí)別負(fù)荷穩(wěn)態(tài)電流數(shù)據(jù)序列，I1(k)表示模型輸出的穩(wěn)態(tài)電流數(shù)據(jù)序列，，L為模型匹配的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度；

步驟3、計(jì)算各模型的殘差均值，并按從小到大的順序排列，選出5種殘差均值較小的模型；

步驟4、判斷上述5種模型的殘差序列是否滿足白噪聲序列，即驗(yàn)證殘差自相關(guān)系數(shù)是否滿足如下兩個(gè)不等式：①，取；②，置信度α取0.05。若，當(dāng)有一個(gè)不等式成立或兩個(gè)都成立，則殘差序列為白噪聲序列，可信度為95%，說明該模型與待識(shí)別負(fù)荷匹配較好，否則說明匹配不好；

其中，殘差自相關(guān)系數(shù)；

為的自相關(guān)函數(shù)；

為檢驗(yàn)閾值，其值等于置信度為1-α、自由度為m的分布值；

步驟5、將待識(shí)別負(fù)荷的穩(wěn)態(tài)電壓數(shù)據(jù)序列依次通過非線性模型庫(kù)中的各個(gè)模型，計(jì)算各模型殘差方差；

步驟6、將各模型的殘差方差從小到大排列，其中殘差方差最小的模型即為與待識(shí)別負(fù)荷匹配程度較高的模型。

圖4a-h為仿真所選取的典型家電負(fù)荷穩(wěn)態(tài)電流曲線圖，圖4a為電水壺穩(wěn)態(tài)電流曲線圖，圖4b為熱水器穩(wěn)態(tài)電流曲線圖，圖4c為吸塵器穩(wěn)態(tài)電流曲線圖，圖4d為筆記本穩(wěn)態(tài)電流曲線圖，圖4e為微波爐穩(wěn)態(tài)電流曲線圖，圖4f為冰箱穩(wěn)態(tài)電流曲線圖，圖4g為空調(diào)制冷狀態(tài)穩(wěn)態(tài)電流曲線圖，圖4h為空調(diào)制熱狀態(tài)穩(wěn)態(tài)電流曲線圖；不同家用電器的穩(wěn)態(tài)電流存在較大差異，熱水器、電水壺、吸塵器是線性負(fù)荷，所以其穩(wěn)態(tài)電流呈現(xiàn)近似正弦波的狀態(tài)；微波爐、筆記本以及空調(diào)制熱狀態(tài)的波形曲線與正弦波較為相似，可近似為線性負(fù)荷；冰箱以及空調(diào)制冷狀態(tài)下的波形存在不同程度的畸變，不能近似為線性負(fù)荷。

圖 5a-e 為采集熱水器的一組穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)通過線性模型庫(kù)中各模型得到的仿真結(jié)果圖。圖5a為經(jīng)過熱水器模型得到的模型輸出及殘差自相關(guān)系數(shù)分布圖。圖5b為經(jīng)過電水壺模型得到的模型輸出及殘差自相關(guān)系數(shù)分布圖，圖5c為經(jīng)過吸塵器模型得到的模型輸出及殘差自相關(guān)系數(shù)分布圖，圖5d為經(jīng)過筆記本模型得到的模型輸出及殘差自相關(guān)系數(shù)分布圖，圖5e為經(jīng)過微波爐模型得到的模型輸出及殘差自相關(guān)系數(shù)分布圖；觀察圖形發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過除筆記本外的其余4種模型得到的模型輸出與系統(tǒng)輸出擬合程度都較高，圖a-e的殘差均值分別為0.0195,0.0211,0.0287,0.4717,0.0352，由此也可看出筆記本的殘差均值最大，所以待識(shí)別負(fù)荷不可能是筆記本。觀察殘差自相關(guān)系數(shù)分布圖，發(fā)現(xiàn)經(jīng)過熱水器模型得到的殘差自相關(guān)系數(shù)基本分布于之間，且滿足殘差相關(guān)系數(shù)指標(biāo)，即該殘差序列為白噪聲序列；而經(jīng)過電水壺，吸塵器，微波爐三種負(fù)荷模型得到的殘差自相關(guān)系數(shù)分布不滿足在之間，且殘差相關(guān)系數(shù)指標(biāo)分別為62.9407,168.2211,161.0339均大于白色性閾值31.410，所以相應(yīng)的殘差序列不是白噪聲序列，因此可以判斷待識(shí)別負(fù)荷與熱水器模型匹配程度最高，即該負(fù)荷為熱水器。

圖6a-b為采集空調(diào)制冷狀態(tài)下的一組穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)通過非線性模型庫(kù)中各模型得到的仿真結(jié)果。圖6a為經(jīng)過空調(diào)制冷狀態(tài)下的模型得到的模型輸出與系統(tǒng)實(shí)際輸出對(duì)比圖，圖6b為經(jīng)過冰箱模型得到的模型輸出與系統(tǒng)實(shí)際輸出對(duì)比圖；觀察兩幅圖發(fā)現(xiàn)圖a模型輸出與系統(tǒng)輸出的擬合程度很高，而圖b擬合程度較差。圖a所得殘差方差為9.6598e-04，圖b所得殘差方差為0.0281，所以通過殘差方差可明顯得出結(jié)論：待識(shí)別負(fù)荷為空調(diào)的制冷狀態(tài)。