[发明专利]基于BP神经网络的用电监测方法及系统有效

专利信息
申请号: 202010731498.4 申请日: 2020-07-27
公开(公告)号: CN111917184B 公开(公告)日: 2022-02-01
发明(设计)人: 缪庆庆;周建全;苏雯婧;张宏伟;刘乾元;周翔宇;郭亮;魏珊珊;杨伟进;迟青青 申请(专利权)人: 国网山东省电力公司济宁供电公司;国网山东综合能源服务有限公司;国家电网有限公司
主分类号: H02J13/00 分类号: H02J13/00
代理公司: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 黄海丽
地址: 272100 山东省*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 基于 bp 神经网络 用电 监测 方法 系统
【权利要求书】:

1.基于BP神经网络的用电监测方法,其特征是,包括:

实时获取家庭户的每个家用电器的用电数据;

将获取的每个家用电器的用电数据,传输给监控平台;监控平台的预训练的BP神经网络对每个家用电器的用电数据进行处理;BP神经网络的预训练步骤包括:

构建BP神经网络;

构建训练集,所述训练集为已知用电合理或用电不合理标签的不同家用电器的用电数据;

将训练集输入到BP神经网络中进行训练,得到训练好的BP神经网络即为预训练的BP神经网络;具体的:

第一步,进行BP神经网络的初始化,包括:权值区间、误差函数、计算精度值和学习次数的确定;

第二步,计算隐含层各神经元的输入和输出、输出层各神经元的输入和输出;

第三步,输出层实际输出值与期望输出值进行对比,得出输出误差e;

第四步,分析误差值是否在设定期望范围内,当误差值在期望范围内时,不需再修正权值和阈值,结束整个神经网络模型的优化,得出最佳用电模型;

当误差值不在期望范围内时,判断学习次数是否达到最大学习次数,当达到最大学习次数时,结束模型的建立;当没有达到最大学习次数时,进行修正权值的阈值来完成用电模型的优化,返回第二步;

预训练的BP神经网络输出用电合理或用电不合理的标签;

监控平台将用电合理或用电不合理的标签,传输给家庭户的客户端,客户端根据用电合理或用电不合理的标签实现对家用电器的用电监测。

2.如权利要求1所述的方法,其特征是,实时获取家庭户的每个家用电器的用电数据;具体步骤包括:

利用安装在家庭户的智能电表,实现对每个家用电器的用电数据的采集。

3.如权利要求2所述的方法,其特征是,所述智能电表,包括:CPU控制器,所述CPU控制器分别与稳压电路、无线通信单元、存储单元、显示单元和若干个电量监测单元连接,所述稳压电路与市电连接,所述无线通信单元与用户客户端连接;

所述电量监测单元为电流传感器和/或电压传感器;每个电量监测单元负责对一种家用电器的用电数据进行采集,并将采集的家用电器的用电数据实时通过无线通信单元传输给用户客户端。

4.如权利要求1所述的方法,其特征是,将获取的每个家用电器的用电数据,传输给监控平台;具体步骤包括:

智能电表将获取的每个家用电器的用电数据,传输给用户客户端;

用户客户端将接收到的每个家用电器的用电数据通过依次连接的交换机和路由器,上传给监控平台。

5.如权利要求1所述的方法,其特征是,将获取的每个家用电器的用电数据,传输给监控平台;具体步骤包括:

S1021:系统上电,进行CPU控制器、显示单元和无线通信单元初始化;

S1022:串口发送指令集配置无线通信单元,判断无线通信单元是否配置成功,如果未成功重启无线通信单元进行配置;

S1023:无线通信单元配置成功后,利用CPU控制器进行电量的采集;

S1024:采集到的用电信息,通过串口通信传送给CPU控制器;

S1025:CPU控制器将模拟信号转换成数字信号;

S1026:数字信号通过配置好的无线通信单元传输给用户客户端;

S1027:用户客户端通过TCP/IP传输到监控平台。

6.一种用于权利要求1-5任一所述的基于BP神经网络的用电监测方法的监测系统,其特征是,包括:

智能电表,用于实时获取家庭户的每个家用电器的用电数据;将获取的每个家用电器的用电数据,传输给监控平台;具体步骤包括:

利用安装在家庭户的智能电表,实现对每个家用电器的用电数据的采集;

监控平台,用于利用自身的预训练的BP神经网络对每个家用电器的用电数据进行处理;预训练的BP神经网络输出用电合理或用电不合理的标签;

监控平台,还用于将用电合理或用电不合理的标签,传输给家庭户的客户端,客户端根据用电合理或用电不合理的标签实现对家用电器的用电监测。

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