基于数据挖掘的房屋非侵入式负荷智能识别方法技术

本发明专利技术提供了基于数据挖掘的房屋非侵入式负荷智能识别方法，属于电力技术领域，包括以下步骤：获取各个设备的历史电气量数据，构建各个设备的负荷特征库；获取待识别电气量数据，构建检测序列；依次对检测序列中的待识别电气量数据进行检测；当检测到超负荷的待识别电气量数据满足预设的突变条件时，将检测序列中的待识别电气量数据与各个设备的负荷特征库进行比对，计算待识别电气量数据的相似度；根据检测序列中所有待识别电气量数据的相似度得到该检测序列对应设备的设备类型。该方法降低了安装成本，提高了识别精度。

【技术实现步骤摘要】
基于数据挖掘的房屋非侵入式负荷智能识别方法
本专利技术属于电力系统
，具体涉及基于数据挖掘的房屋非侵入式负荷智能识别方法。
技术介绍
电力用户用电负荷监测是实现智能用电的首要环节，负荷监测技术通过对用户总负荷数据进行采样与分析，监测用户内部每一种电器的详细运行状态，以获得电力用户每种电器的电能消耗情况和用电行为等数据信息。以往电力用户监测主要采集用于计量的总负荷数据，若能实现对用户每种电器设备运行状态的监测，及时发现违规电器的接入状态，提高用电安全，对电网、用户乃至整个社会都具有更加重要的意义。传统方法常采用侵入式负荷监测方法，即通过在用户侧每个用电设备安装传感器，以获得不同设备的用电消耗，进而实现各设备的分项计量、电能优化等工作。但该方式安装成本高，不利于推广。同时，在用户侧进行大量传感器的安装对正常用电造成不同程度的影响，不符合电网智能化建设的要求。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种基于数据挖掘的房屋非侵入式负荷智能识别方法，降低了安装成本，提高了识别精度。一种基于数据挖掘的房屋非侵入式负荷智能识别方法，包括以下步骤：获取各个设备的历史电气量数据，构建各个设备的负荷特征库；获取待识别电气量数据，构建检测序列；依次对检测序列中的待识别电气量数据进行检测；当检测到超负荷的待识别电气量数据满足预设的突变条件时，将检测序列中的待识别电气量数据与各个设备的负荷特征库进行比对，计算待识别电气量数据的相似度；根据检测序列中所有待识别电气量数据的相似度得到该检测序列对应设备的设备类型。优选地，所述获取各个设备的历史电气量数据，构建各个设备的负荷特征库具体包括：分别提取各个设备的历史电气量数据中特征量，构建所述各个设备的负荷特征库；其中，负荷特征库中特征量的类别包括以下一种或几种的组合：额定有功功率、额定无功功率、各次电流谐波含量、基波电流有效值和电流总谐波畸变。优选地，所述当检测到超负荷的待识别电气量数据满足预设的突变条件时，将检测序列中的待识别电气量数据与各个设备的负荷特征库进行比对，计算待识别电气量数据的相似度具体包括：当检测到超负荷的待识别电气量数据时，判断该待识别电气量数据是否满足所述突变条件；如果是，获取检测序列中从该待识别电气量数据开始的n个待识别电气量数据，计算该n个待识别电气量数据的特征值，将特征值分别与各个设备的负荷特征库进行比较，以获得该n个待识别电气量数据相对于各个设备的相似度。优选地，超负荷的待识别电气量数据的检测方法包括：逐点遍历检测序列中待识别电气量数据的有功功率，计算相邻两个待识别电气量数据的有功功率之间的差值；当该差值大于预设的最小突变阈值时，定义为超负荷的待识别电气量数据。优选地，所述突变条件包括：有功功率呈现逐渐增大趋势并持续设定的时间。优选地，所述计算该n个待识别电气量数据的特征值具体包括分别从该n个待识别电气量数据中提取有功功率特征值、无功功率特征值、各次电流谐波含量特征值、基波电流特征值和电流总谐波畸变特征值。优选地，所述将特征值分别与各个设备的负荷特征库进行比较，以获得该n个待识别电气量数据相对于各个设备的相似度具体包括：计算待识别电气量数据中有功功率特征值与各个设备的负荷特征库的额定有功功率的差值，计算待识别电气量数据中无功功率特征值与各个设备的负荷特征库的额定无功功率的差值；当这两个差值满足预设的相似度条件时，根据待识别电气量数据中各次电流谐波含量特征值、基波电流特征值和电流总谐波畸变特征值计算绝对距离，得到所述相似度。优选地，所述根据检测序列中所有待识别电气量数据的相似度得到该检测序列对应设备的设备类型具体包括：；分别统计各个设备下相似度大于预设的相似度下限值的待识别电气量数据的总个数；定义该检测序列对应设备的设备类型为总个数最大的设备的类型。由上述技术方案可知，本专利技术提供的基于数据挖掘的房屋非侵入式负荷智能识别方法，具有以下优点：该方法只需要对入户进线侧数据进行检测。一方面减少了装置安装成本，降低使用门槛。另一方面，大幅度降低安装复杂度，减少了传统方式复杂线路引起的潜在风险，提高了安全性能。另外，传统方法往往将离线与在线相分离，采用不同的方法处理，为后台程序部署带来较大的人力消耗，同时一般需要识别10分钟左右。而本方法具备识别在线与离线负荷数据的功能。对于实时在线监测数据，能够在2-3分钟内识别出设备类型，为超负荷设备或违规设备的排查工作提供了充足的时间条件，提高了识别效率，降低人力成本，为智能化电网建设提供了技术支撑。其次，传统方法存在识别类型单一，参数调整繁琐等不足。而本方法的识别模型可扩展，能够基于历史数据进行挖掘与分析，依托历史数据的丰富与完善进一步提高识别精度，增加识别设备类型，具有较高的灵活性，有利于推广应用。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。图1为本专利技术实施例一提供的房屋非侵入式负荷智能识别方法的流程图。图2为本专利技术实施例二提供的相似度计算的方法流程图。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本专利技术所属领域技术人员所理解的通常意义。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。实施例一：一种基于数据挖掘的房屋非侵入式负荷智能识别方法，参见图1，包括以下步骤：S1：获取各个设备的历史电气量数据，构建各个设备的负荷特征库，具体包括：分别提取各个设备的历史电气量数据中特征量，构建所述各个设备的负荷特征库；其中，负荷特征库中特征本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数据挖掘的房屋非侵入式负荷智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取各个设备的历史电气量数据，构建各个设备的负荷特征库；/n获取待识别电气量数据，构建检测序列；/n依次对检测序列中的待识别电气量数据进行检测；当检测到超负荷的待识别电气量数据满足预设的突变条件时，将检测序列中的待识别电气量数据与各个设备的负荷特征库进行比对，计算待识别电气量数据的相似度；/n根据检测序列中所有待识别电气量数据的相似度得到该检测序列对应设备的设备类型。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于数据挖掘的房屋非侵入式负荷智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取各个设备的历史电气量数据，构建各个设备的负荷特征库；
获取待识别电气量数据，构建检测序列；
依次对检测序列中的待识别电气量数据进行检测；当检测到超负荷的待识别电气量数据满足预设的突变条件时，将检测序列中的待识别电气量数据与各个设备的负荷特征库进行比对，计算待识别电气量数据的相似度；
根据检测序列中所有待识别电气量数据的相似度得到该检测序列对应设备的设备类型。


2.根据权利要求1所述房屋非侵入式负荷智能识别方法，其特征在于，所述获取各个设备的历史电气量数据，构建各个设备的负荷特征库具体包括：
分别提取各个设备的历史电气量数据中特征量，构建所述各个设备的负荷特征库；
其中，负荷特征库中特征量的类别包括以下一种或几种的组合：额定有功功率、额定无功功率、各次电流谐波含量、基波电流有效值和电流总谐波畸变。


3.根据权利要求2所述房屋非侵入式负荷智能识别方法，其特征在于，所述当检测到超负荷的待识别电气量数据满足预设的突变条件时，将检测序列中的待识别电气量数据与各个设备的负荷特征库进行比对，计算待识别电气量数据的相似度具体包括：
当检测到超负荷的待识别电气量数据时，判断该待识别电气量数据是否满足所述突变条件；
如果是，获取检测序列中从该待识别电气量数据开始的n个待识别电气量数据，计算该n个待识别电气量数据的特征值，将特征值分别与各个设备的负荷特征库进行比较，以获得该n个待识别电气量数据相对于各个设备的相似度。


4.根据权利要求3所述房屋非侵入式负荷智能识别方法，其特征在于，所述超负...

【专利技术属性】
技术研发人员：周少雄，沈国安，汪大明，
申请(专利权)人：清科优能深圳技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44