[发明专利]一种非侵入式负荷监测与辨识方法及系统

说明书

本发明公开了一种非侵入式负荷监测与辨识方法及系统，包括：获取设定时间段内的待测负荷正常工作时的有功功率数据，并进行滤波处理；提取出滤波后的有功功率的最大值待测数据的最大值，将提取出的最大值和滤波前有功功率有效值作为二维空间下的负荷特征；构建训练样本负荷特征库，采用k‑NN算法对所述负荷特征进行聚类分区，完成待测电力负荷的辨识。本发明有益效果：通过低频采样设备对用电器的能耗进行智能化的监测，利用后台服务器对监测到的电力负荷数据进行计算分析，使用k‑NN算法对电力负荷数据进行分类与辨识，从而为用户在低能耗的前提下更高能效地使用电能提供参考，达到节约电能的目的。

技术领域

本发明涉及智能负荷辨识技术领域，尤其涉及一种非侵入式负荷监测与辨识方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

长期以来，由于自然资源过度开发使用，人与自然的矛盾冲突日渐加剧，能源短缺问题越来越成为阻碍经济社会发展的重要因素。大力发展智能用电技术对于缓解能源短缺问题的有着积极作用，提升电力负荷监测技术水平是发展智能用电技术、构建智能电网的重要环节。这项技术不仅有助于用户全面直观了解个人用电情况，合理安排家用电器的使用时间，还能够为发电厂提供更为经济高效的发电策略，提供优质电能，同时还能够为供电公司科学评估用电设备工作状态、分析用电设备使用规律提供参考，促使供电公司合理科学地进行供电调控，进而降低输电线路电能损耗，提高整个电网的电能利用率。

目前，负荷监测技术主要分为侵入式和非侵入式两种。传统的侵入式负荷监测(ILM)技术需要进入用户家里改造输电线路，在输电线路中安装大量的负荷监测装置，这样做既会导致高昂的经济成本，又得不到用户的认可。而非侵入式负荷监测(NILM)技术只需要在电力入户端口安装一个总的负荷监测装置，这种监测方式能很好地获取用电器的工作数据而又不会出现侵入式负荷监测(ILM)所带来的负面问题。

检索发现，目前非侵入式负荷识别方法大多数是基于暂态特征，这些方法需要价格昂贵的高频采样设备，而且信号受噪声影响大，无法做到经济、可靠、高效地负荷识别。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种非侵入式负荷监测与辨识方法及系统，以用电器的有功功率这一稳态特征作为负荷特征，将实时监测到的数据与数据库中的训练样本进行匹配，从而辨识出不同电负荷对应的用电器。

在一些实施方式中，采用如下技术方案：

一种非侵入式负荷监测与辨识方法，包括：

获取设定时间段内的待测负荷正常工作时的有功功率数据，并进行滤波处理；

提取出滤波后的有功功率的最大值待测数据的最大值，将提取出的最大值和滤波前有功功率有效值作为二维空间下的负荷特征；

构建训练样本负荷特征库，采用k-NN算法对所述负荷特征进行聚类分区，完成待测电力负荷的辨识。

在另一些实施方式中，采用如下技术方案：

一种非侵入式负荷监测与辨识系统，包括：

数据获取模块，用于获取设定时间段内的待测负荷正常工作时的有功功率数据，并进行滤波处理；

负荷特征提取模块，用于提取出滤波后的有功功率的最大值待测数据的最大值，将提取出的最大值和滤波前有功功率有效值作为二维空间下的负荷特征；

负荷辨识模块，用于构建训练样本负荷特征库，采用k-NN算法对所述负荷特征进行聚类分区，完成待测电力负荷的辨识。

在另一些实施方式中，采用如下技术方案：