[发明专利]非侵入式负荷识别方法、装置及计算设备

说明书

本申请提供一种非侵入式负荷识别方法、装置及计算设备，涉及居民用电监测技术领域，该方法包括：采集目标家庭用电总线上的实时负荷数据，并根据所述实时负荷数据判断所述目标家庭用电总线上是否出现切换事件；若出现所述切换事件，则根据所述实时负荷数据确定与所述切换事件对应的电流和电压，并计算出电压‑电流曲线特征向量；根据负荷特征库对所述电压‑电流曲线特征向量进行识别，以确定所述切换事件对应的负载类型。由于电压‑电流曲线与负载的阻抗有关，因此能够区分出稳态特征相近的不同类型的电器负载，从而可以根据电压‑电流曲线特征向量以及负荷特征库准确的识别出切换事件对应的负载类型。

技术领域

本申请涉及居民用电监测技术领域，具体而言，涉及一种非侵入式负荷识别方法、装置及计算设备。

背景技术

随着世界人口的迅速增长导致能源快速消耗，环保节能也是目前能源领域共同追求的目标，其中，居民用电监测技术在国内外都有较广泛的应用和研究，目前的居民用电监测系统主要分为侵入式和非侵入式两大类，非侵入式负荷监测系统由于其安装简单、易于维护、能够识别出电器的种类的优点被广泛推广和使用，但是由于不同电器的有功功率、电流等常用的稳态特征十分接近，导致现有技术中的非侵入式负荷监测系统无法准确的识别出稳态特征接近的不同负载类型。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种非侵入式负荷识别方法、装置及计算设备，用以改善现有技术中无法准确的识别出稳态特征接近的不同负载类型的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种非侵入式负荷识别方法，所述方法包括：采集目标家庭用电总线上的实时负荷数据，并根据所述实时负荷数据判断所述目标家庭用电总线上是否出现切换事件；若出现所述切换事件，则根据所述实时负荷数据确定与所述切换事件对应的电流和电压，并计算出电压-电流曲线特征向量；根据负荷特征库对所述电压-电流曲线特征向量进行识别，以确定所述切换事件对应的负载类型，其中，所述负荷特征库根据所述目标家庭用电总线上的历史负荷数据确定。

上述方法先根据目标家庭用电总线上的实时负荷数据判断目标家庭用电总线是否出现切换事件，若出现切换事件则根据该实时负荷数据对应的电流和电压计算出电压-电流曲线特征向量，由于电压-电流曲线与负载的阻抗有关，因此能够区分出稳态特征相近的不同电器，从而可以根据电压-电流曲线特征向量以及负荷特征库准确的识别出切换事件对应的负载类型。

可选地，采集目标家庭用电总线上的所述实时负荷数据，并根据所述实时负荷数据判断所述目标家庭用电总线上是否出现切换事件之前，所述方法还包括：获取样本电器库，并检测所述样本电器库中每个电器处于不同工作模式下的负荷数据；根据所述负荷数据建立电压-电流曲线特征数据集；对所述电压-电流曲线特征数据集进行聚类分析，以获取聚类结果；根据所述聚类结果以及所述电压-电流曲线特征数据集确定所述负荷特征库。

由于家庭使用的电器可能有多种，因此在上述实现过程中，可以先根据对多个用户的调研结果获取样本电器库，再检测样本电器库中的每个电器处于不同工作状态时的负荷数据，接着根据负荷数据建立电压-电流曲线特征数据集，最终对电压-电流曲线特征数据集进行聚类分析，以根据聚类分析的结果确定负荷特征库，保证使用该负荷特征库能够准确地识别出目标家庭用电总线上发生切换事件实时的负载类型。

可选地，对所述电压-电流曲线特征数据集进行聚类分析，以获取聚类结果，包括：采用模糊聚类算法对所述电压-电流曲线特征数据集进行聚类分析，以获取所述聚类结果。

由于模糊聚类算法对聚类分析的数据量要求不高，且不需要提前给出定聚类数就可以对电压-电流曲线特征数据集进行聚类分析，并得到最佳的聚类结果，从而可以使根据聚类结果确定的负荷特征库准确的对负载的类型进行识别。

可选地，根据所述聚类结果以及所述电压-电流曲线特征数据集确定所述负荷特征库，包括：判断所述聚类结果是否满足预设条件，若是，则根据所述聚类结果以及所述电压-电流曲线特征数据集确定所述负荷特征库。