一种基于用电模式分析的商铺夜间住人识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于用电模式分析的商铺夜间住人识别方法，包括以下步骤：负荷数据获取；基于商铺总有功功率历史数据，进行聚类分析，提取商铺用电状态特征，通过统计分析归纳非人为导致的电器规律性用电状态特征；基于商铺总有功功率历史数据，将每个分析时段内的有功功率作为一个样本，所有分析时段对应的样本组成样本集，将是否深夜无人时段作为样本标签，提取用于区分是否无人时段的小波形状特征，作为用电模式特征；基于用电状态特征和用电模式特征，计算分析时段有人为用电的异常得分；基于近一周的各分析时段有人为用电的异常得分，分析存在违规住人的可能性。本发明专利技术能够识别场所内是否存在违规住人情况，为消防部门检查提供判断依据。检查提供判断依据。检查提供判断依据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于用电模式分析的商铺夜间住人识别方法


[0001]本专利技术涉及的
是非侵入式负荷监测识别。

技术介绍

[0002][0003]鉴于目前市场上还没有通过用电监测分析的方式识别商铺夜间住人的方法，有必要通过非侵入式负荷监测手段，实时采集该场所的用电数据，分析用电行为与用电特征，判断该商铺内是否存在违规住人情况，为消防部门检查提供判断依据，提高检查效率，避免火灾事故发生。

技术实现思路

[0004]针对上述技术背景，本专利技术提出一种基于用电模式分析的商铺夜间住人识别方法，旨在以时段内用电监测值的特征来识别时段内用电监测值的变化是人为导致的概率，并进行长周期内的各时段存在人为用电概率的分布统计，从而识别商铺夜间存在住人的概率。
[0005]本专利技术采取的技术方案是：一种基于用电模式分析的商铺夜间住人识别方法，包括以下步骤：
[0006]步骤一、负荷数据获取。监测设备采集负荷数据，所述负荷数据为秒级,频率不低于0.2HZ,负荷数据至少包括有功功率P或电流I，本专利技术使用有功功率P作为分析数据，监测设备通过无线将监测负荷数据传输至物联网平台并存储至时序数据库。
[0007]步骤二、基于商铺总有功功率P历史数据，进行聚类分析，提取商铺用电状态特征，通过统计分析归纳非人为导致的电器规律性用电状态特征。
[0008]商铺用电主要是各种电器用电的总和，由于电器运行状态的变化，因此商铺总功率会在不同的用电水平之间变化，由于人为用电的随机性，商铺有人时用电水平呈现无规律性且不同用电水平之间的变化较多；当夜间无人为用电时，由于只有某些常开电器如冰箱运行，用电水平呈现一定的规律性且用电水平变化较少。
[0009]本专利技术使用BIRCH聚类算法对历史有功功率数据进行聚类识别，BIRCH算法无需输入类别值，适用于样本量较大的情况，而且可以对新加入的样本进行类别判断，适用于秒级有功功率这种大样本量的场景。对于有功功率历史数据集D
p
，指定聚类阈值T
h
后，BIRCH聚类算法可以将历史有功功率聚类为n个类别，每个类别C
i
的中心值即为用电水平的状态值，即用电状态特征S
i
。
[0010]指定一小时为一个分析时段，对商铺所有时段的用电状态值集合S分时段进行统计分析，将深夜频繁出现的用电状态纳入规律性用电状态特征S
reg
[0011]步骤三、基于商铺总有功功率P历史数据，将每个分析时段内的有功功率作为一个样本X
i
，所有分析时段对应的样本组成样本集X，将是否深夜无人时段作为样本标签，提取用于区分是否无人时段的小波形状特征，作为用电模式特征。
[0012]用电模式特征是用来表征电器运行状态变换时监测功率短时间内的趋势变化，可以用一段连续子序列来表示，shapelet是时间序列中最能代表该类时间序列的一段连续子序列，可以用shapelet发现算法来找到容易区分样本标签的子序列，作为整个时间序列的特征。这样的方法可解释性好，方便于专家经验相互验证，分类速度快，在一些场景中，局部特征的捕捉比全局特征的捕捉准确度更高表示。
[0013]对于2个长度都为m的时间序列T和R，定义两者之间的相似性度量表示为
[0014][0015]完整的时间序列S和子序列T之间的距离表示为：
[0016]SubsequenceDist(T,S)＝min(Dist(T,S'))，S'∈S
[0017]其中S'为S的子序列。对于样本集X，计算子序列T和每一个样本X
i
的距离d
i
，在某一距离阈值d
th
使得数据集X被其分为两个数据集，＜T,d
th
＞为一个分裂点，IG(＜T,d
th
＞)为数据集X被分裂点分为两个数据集的信息增益，shapelet(T)是一个最优分裂点，采用信息增益作为量度，能够将数据集X一分为二，并且使得最终的信息增益最大，则取shapelet(T)为一个用电模式特征。
[0018]步骤四、基于用电状态特征和用电模式特征，计算分析时段有人为用电的异常得分。
[0019]对某一夜间分析时段，分析时段内的有功功率为X
i
，若时段内存在N
state
个不属于电器规律性用电状态特征的用电状态，则增加用电状态异常告警，记异常得分为score
state
:
[0020]score
state
＝60
×
min(N
state
,1)+min(N
state
‑
1，40)
[0021]对某一夜间分析时段，分析时段内的有功功率为X
i
，若存在一个用电模式特征shapelet(X)和监测功率序列的距离小于阈值D
shapelet
，则存在一个人为用电模式事件,若时段内存在N
shapelet
个人为用电模式事件，则增加用电模式异常告警，记异常得分为score
shapelet
:
[0022]score
shapelet
＝60
×
min(N
shapelet
,1)+min(N
shapelet
‑
1，40)
[0023]对某一夜间分析时段，分析时段内的有功功率为X
i
，利用tsfresh框架的cid_ce函数计算时序数据复杂度作为复杂度特征，该特征用来评估时间序列的复杂度，越复杂的序列有越多的谷峰，记复杂度得分score
cid_ce
；
[0024]有人为用电的异常得分:
[0025][0026]步骤五、基于近一周的各分析时段有人为用电的异常得分，分析存在违规住人的可能性。
[0027]基于近一周的各分析时段有人为用电的异常得分,若某时段存在有人为用电的异常得分大于60分可判断为有人，将异常得分转为有人概率，计算近一周每天各时段的有人存在分布。
[0028]统计该商铺夜间无人连续小时数，计算最大夜间无人连续小时数、最小夜间无人
连续小时数、平均夜间无人连续小时数，平均夜间无人连续小时数越小，存在住人的可能性越大。
[0029]统计近一周各时段有人的分布情况，通过可视化图表分析的方式及场所营业规定进一步做出是否违规的判断。
[0030]本专利技术是一种实用有效的商铺住人识别方法。实施本专利技术，具有如下有益效果：
[0031]本专利技术通过非侵入式负荷监测手段，实时采集该场所的用电数据，基于监测的用电数据，通过对功率聚类的方法建立白天有人与夜间无人时各自的用电状态特征，并提取白天有人和夜间无人时常见的功率小波形状特征作为用电模式特征，通过实时的对用电监测数据与用电特征进行匹配计算，得到该时段有人为用电的概率，并通过对过去一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于用电模式分析的商铺夜间住人识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，负荷数据获取；步骤2，基于商铺总有功功率P历史数据，进行聚类分析，提取商铺用电状态特征，通过统计分析归纳非人为导致的电器规律性用电状态特征；步骤3，基于商铺总有功功率P历史数据，将每个分析时段内的有功功率作为一个样本X
i
，所有分析时段对应的样本组成样本集X，将是否深夜无人时段作为样本标签，提取用于区分是否无人时段的小波形状特征，作为用电模式特征；步骤4，基于用电状态特征和用电模式特征，计算分析时段有人为用电的异常得分；步骤5，基于一定时期内的各分析时段有人为用电的异常得分，分析存在违规住人的可能性。2.根据权利要求1所述的一种基于用电模式分析的商铺夜间住人识别方法，其特征在于：所述步骤1中，所述负荷数据为秒级,频率不低于0.2HZ,负荷数据至少包括有功功率P或电流I；使用有功功率P作为分析数据，监测设备通过无线将监测负荷数据传输至物联网平台并存储至时序数据库。3.根据权利要求1所述的一种基于用电模式分析的商铺夜间住人识别方法，其特征在于：所述步骤2中，所述商铺用电包括各种电器用电的总和；使用BIRCH聚类算法对历史有功功率数据进行聚类识别，对于有功功率历史数据集D
p
，指定聚类阈值T
h
后，BIRCH聚类算法将历史有功功率聚类为n个类别，每个类别C
i
的中心值即为用电水平的状态值，即用电状态特征S
i
；指定一定时间间隔为一个分析时段，对商铺所有时段的用电状态值集合S分时段进行统计分析，将深夜频繁出现的用电状态纳入规律性用电状态特征S
reg
。4.根据权利要求1所述的一种基于用电模式分析的商铺夜间住人识别方法，其特征在于：所述步骤3中，用电模式特征是用来表征电器运行状态变换时监测功率短时间内的趋势变化，用shapelet发现算法找到能够区分样本标签的子序列，作为整个时间序列的特征；对于2个长度都为m的时间序列T和R，定义两者之间的相似性度量表示为：完整的时间序列S和子序列T之间的距离表示为：SubsequenceDist(T,S)＝min(Dist(T,S'))，S'∈S；其中S'为S的子序列；对于样本集X，计算子序列T和每一个样本X
i
的距离d
i
，在某一距离阈值d
th
使得数据集X被其分为两个数据集，＜T,d
th
＞为一个分裂点，IG(＜T,d
th<...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔华，利国鹏，周冠宇，李陈晨，陆嘉恩，刘海，
申请(专利权)人：广东润建电力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：