[发明专利]基于边缘计算的用电设备识别方法、系统、设备及介质

说明书

本公开公开了基于边缘计算的用电设备识别方法、系统、设备及介质，从建筑物内入户侧主电路上采集待识别用电设备的电气参数数据；提取各次谐波和电流信息，将谐波与电流组合成第一一维矩阵；将第一一维矩阵与房间设备特征库进行相似性匹配；选出与第一一维矩阵相似度最高的已知设备类型，作为对应的设备类型标签；将房间设备特征库中不同类型设备进行组合，得到组合设备特征库；将第一一维矩阵与每组组合设备对应的第二一维矩阵进行相似性匹配；选出与第一一维矩阵相似度最高的已知组合设备，输出已知组合设备对应的设备类型标签。基于建筑设备特征库、待识别用电设备的第一一维矩阵和KNN算法，输出待识别用电设备的设备类型。

技术领域

本公开涉及办公建筑物联网用电设备识别技术领域，特别是涉及一种基于边缘计算的用电设备识别方法、系统、设备及介质。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提到了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

在实现本公开的过程中，发明人发现现有技术中存在以下技术问题：

用电设备的市场广阔，各厂家生产的电器都有自己的一套标准，无法将所有的设备标准统一规范起来，这也就造成无法使所有的设备使用统一的协议连接到物联网上，不能实现智能化的设备管理。

目前，在建筑领域的设备识别，大多数依赖于检测装置一对一的收集用电设备的数据，然后通过采集模块上传到服务器端进行存储和应用。这种方式需要在用户侧安装大量的硬件模块，不仅安装成本高，维护繁琐，而且对于用户来说体验感很差。

设备的数据采集，目前大多数针对于设备的电能和功率数据，但是，有些用电设备的耗电量很小，在每小时内的耗电精度达到0.001，这对于数据采集装置的要求很高；分类模型无法分类新设备的数据，当有新设备出现时，分类模型不再适用且无法自学习，设备识别准确度将会大大降低。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本公开提供了基于边缘计算的用电设备识别方法、系统、设备及介质；

第一方面，本公开提供了一种基于边缘计算的用电设备识别方法；

基于边缘计算的用电设备识别方法，应用于智能检测终端，将智能检测终端视为建筑物联网的边缘计算设备；包括：

从建筑物内入户侧主电路上采集待识别用电设备的电气参数数据；

从采集的待识别用电设备的电气参数数据中提取各次谐波和电流信息，将得到的各次谐波信息与电流值组合成第一一维矩阵；

将所述第一一维矩阵与房间设备特征库进行相似性匹配；如果匹配成功，则从房间设备特征库内选出与所述第一一维矩阵相似度最高的已知设备类型，作为第一一维矩阵对应的设备类型标签；如果匹配失败，则判定待识别用电设备为组合用电设备或新设备；进入下一步；

将房间设备特征库中不同类型设备进行组合，得到组合设备特征库；将组合设备特征库中每个组合下的不同设备特征参数进行参数合成；从合成数据中将每组组合设备的各次谐波和电流值组成第二一维矩阵；

将第一一维矩阵与每组组合设备对应的第二一维矩阵进行相似性匹配；如果匹配成功，则从组合设备特征库中选出与所述第一一维矩阵相似度最高的已知组合设备，输出已知组合设备对应的设备类型标签。

第二方面，本公开还提供了一种基于边缘计算的用电设备识别系统；

基于边缘计算的用电设备识别系统，应用于智能检测终端，将智能检测终端视为建筑物联网的边缘计算设备；包括：

采集模块，其被配置为：从建筑物内入户侧主电路上采集待识别用电设备的电气参数数据；

提取模块，其被配置为：从采集的待识别用电设备的电气参数数据中提取各次谐波和电流信息，将得到的各次谐波信息与电流值组合成第一一维矩阵；