[发明专利]一种基于弗雷歇距离的非侵入式电器识别方法

摘要

本发明公开了一种基于弗雷歇距离的非侵入式电器识别方法，解决了传统的功耗监测方法成本高、部署困难，早期非侵入式监测对硬件及算法的不足，本发明仅依赖电器稳态电流电压数据，对硬件要求低，只需要前期采集单设备的数据即可，样本数据不需要组合电器数据减少了数据采集量，算法简单可以很方便的集成到硬件设备中，易于推广。

主权项

1.一种基于Fréchet distance的非侵入式电器识别方法，其特征在于，包括：步骤1、选取常用家庭用电负荷作为研究对象，分别采集每种电器n个周期的电流电压幅值数据和基波电流有效值；计算每种电器的电流幅值最大值和最小值以及差值s1、电流有效值的最大值和最小值等数据；对电压进行相位对齐找到对应的电流起点并截取m个周期的电流幅值数据；步骤2、配置算法的参数：确定每种电器参数取值大小；步骤3、算法运行，获取实测数据n个周期的电流电压幅值数据和基波电流有效值；计算电流幅值最大值和最小值以及差值s2；对电压进行相位对齐找到对应的电流起点并截取m个周期的电流幅值数据；步骤4、根据电器取值大小生成解空间，电器数量解对应电器的名称，顺序固定；步骤5、遍历解空间变换得到的电器数量，计算该电器数量解下电器电流幅值的最大值与最小值等参数数据，并从步骤1中找到对应电器的电流有效值，计算总的电流有效值并得到各电器的电流占比；根据电流占比得到m周期内各点新的电流幅值数据；步骤6、根据步骤3得到的参数数据与步骤5的参数数据进行对比，计算步骤5得到的电器数量解是否可行，如可行执行步骤7；不可行则返回一个固定值标记该解无效，继续遍历执行步骤5，如果所有解均无效则执行步骤8；步骤7、根据步骤3实测获取的电流幅值数据与步骤5计算得到的电流幅值数据，可以转换为2条曲线y1，y2的相似度判断，这里采用Fréchet distance作为算法适应度函数的计算，首先计算y1上的某点与y2所有点的差值绝对值并取最大值Max，然后计算y1剩余点与y2所有点的差值绝对值V，取V与Max中的最小值即为适应度，列表L保存该解的适应度及对应的解；步骤8、判断步骤7的列表L是否为空列表，为空则给出界面提示并重新执行步骤3；否则执行步骤9；步骤9、对最终获取的电器适应度列表L按适应度排序，并按比分标记，适应度值越小，比分越高，最高分为列表L的大小，最低为1；遍历列表L，对适应度对应解的各电器差值s1加权求和为t，与实测电器差值s2进行相减并保存绝对值a；对列表L按a的大小进行排序，标记分数，绝对值越小的，比分越高，最高分为列表L的大小，最小为1；对列表L按适应度比分与绝对值比分之和排序，最大的即为最优解，如果存在多个最优解，绝对值最小的为最优解，完成对电器的识别。