[发明专利]一种云端协同的负荷辨识系统及方法

权利要求书

1.一种云端协同的负荷辨识系统，所述系统包括：

智能物联电能表模组，所述智能物联电能表模组识别用户电器设备的负荷特征数据，并对负荷特征数据以预设的负荷特征提取算法进行特征提取，对提取的特征与负荷特征库进行匹配，确定未完成匹配的特征对应的负荷特征数据；

用采信息前置/采集模组，所述用采信息前置/采集模组调用未完成匹配的特征对应的负荷特征数据，并将未完成匹配的特征对应的负荷特征数据作为待协同处理的负荷特征数据传输至主站负荷辨识模组；

主站负荷辨识模组，所述主站负荷辨识模组导入待协同处理的负荷特征数据，对待处理的负荷特征数据进行数据定向处理，获取待识别特征数据，对待识别数据识别智能物联电能表模组，使用的预设的负荷特征提取算法类型，确定使用的预设的负荷特征提取算法与智能物联电能表模组是否匹配，当匹配时，对匹配信息进行存储并选择待识别特征数据的匹配最优匹配策略，根据最优匹配策略，识别待识别特征数据与负荷特征库的最优匹配解，并完成待识别特征数据与负荷特征库的匹配。

2.根据权利要求1所述的系统，所述完成待识别特征数据与负荷特征库的匹配后，将待识别特征数据录入负荷数据库。

3.根据权利要求1所述的系统，所述负荷特征库，包括个性化负荷特征库和通用负荷特征库。

4.据权利要求1所述的系统，所述主站负荷辨识模组，包括：

数据导入/导出组件，导入待协同处理的负荷特征数据；

模组分类与验证组件，对待处理的负荷特征数据进行数据定向处理，获取待识别特征数据，对待识别数据识别智能物联电能表模组，使用的预设的负荷特征提取算法类型，确定使用的预设的负荷特征提取算法与智能物联电能表模组是否匹配；

云端辨识组件，确定当使用的预设的负荷特征提取算法与智能物联电能表模组匹配时，对匹配信息进行存储并选择待识别特征数据的匹配最优匹配策略，根据最优匹配策略，识别待识别特征数据与负荷特征库的最优匹配解，并完成待识别特征数据与负荷特征库的匹配。

5.据权利要求1所述的系统，所述智能物联电能表，包括多个非介入式负荷辨识模组；

所述非介入式辨识模组，具备通用负荷特征库、个性化负荷特征库、通用负荷处理单元和本地负荷辨识单元；

所述通用负荷特征库是固化的本地特征库信息，记录多种设备的负荷特征数据；

所述个性化负荷特征库记录匹配的用户的负荷特征数据及设备信息；

所述通用负荷处理单元实时采集处理用户侧电力信息数据，根据设备运行的实时采样电压电流变化值来判断设备的开启时间点及暂态及稳态阶段的负荷的时间区间，提取通用负荷特征数据；

所述本地负荷辨识单元具有负荷特征量提取算法，并依据提本地负荷辨识单元取特征量信息，并匹配个性化负荷特征库或通用负荷特征库。

6.一种云端协同的负荷辨识方法，所述方法包括：

识别用户电器设备的负荷特征数据，并对负荷特征数据以预设的负荷特征提取算法进行特征提取，对提取的特征与个性化负荷特征库进行匹配；

若对提取的特征与负荷特征库进行匹配，若匹配失败，使用通用负荷特征库进行匹配，若匹配成功将提取的特征导入个性化负荷特征库，若匹配失败，对提取的特征使用通用负荷数据处理单元进行特征提取；

对提取后的特征使用云端协同组件及模组分类与元整组件进行处理，处理完成后，使用负荷数据特征库对提取的特征进行识别，获取识别结果并进行登记；

根据识别库选择识别结果的最优选择特征，将最优选择特征导入个性化特征库。

7.据权利要求6所述的方法，所述完成待识别特征数据与负荷特征库的匹配后，将待识别特征数据录入负荷数据库。

8.据权利要求6所述的方法，所述负荷特征库，包括个性化负荷特征库和通用负荷特征库。