[发明专利]用电分析服务器及其用电分析方法

说明书

一种用电分析服务器及其用电分析方法。用电分析服务器基于用户数据，将所述用户进行一分群划分成多个群组。针对各群组，用电分析服务器将对应至该群组中的一参考用户的单位时间总用电量数据，经由自动编码器，以产生M+1个编码输出。针对各群组，用电分析服务器自参考用户的一能源管理系统装置，接收一电器实际量测数据，并根据电器实际量测数据，标记M+1个编码输出的M个编码输出，使其分别对应至M种电器。最后，针对各群组，用电分析服务器根据该群组的M个编码输出，建立该群组的一非侵入式负载监测系统模型。

技术领域

本发明是关于一种用电分析服务器及其用电分析方法。具体而言，本发明的用电分析服务器执行用电分析方法，根据多个用户数据，建立一非侵入式负载监测系统(Non-intrusive load monitoring system；NILM)模型。

背景技术

随着数据分析科学的快速发展，数据分析的技术已逐渐地成熟。因此，各种类型的数据被相继的收集加以分析，以提供相关的参考信息来应用于多种用途之中。近年来，智能型电表的布建已成为主流，其可透过网络回报用户的总用电量。因此，如何基于用户的总用电量，提供用户电器设备用电量的分析，辨识用户于某时段内电器设备的使用状态，根据这些收集的数据建置用户的用电分析模型，以进一步的提供多样化的应用，例如：根据用电分析模型建议用户用电的习惯及行为，乃为目前业界及学术界思考的问题。

习知的用户电器设备用电量分析技术是透过非侵入式电力负载监控技术，借由收集用户的总用电数据(例如：总电压量)，进一步推估主要电器设备的用电量。然而，习知的非侵入式电力负载监控技术欲获得精准的电器用电特征值，需要依靠高取样频率(通常大于1Hz)来获得用户的总用电数据，再透过人工介入来分析判断，以自用户的总用电数据中区分并标示各种电器的用电特征值，进而产生标签数据(labeled data)，因此其用电分析模型的建置成本相当高，特别是在绝大部分的智能型电表并不具有以高取样频率获得用户的总用电数据的能力。

此外，不同用户间可能存在环境不同的因素，欲确保用电分析模型能符合各个用户，服务商恐需要重新获得用户的总用电数据，以建置不同的用电分析模型来克服环境因素，倘若非如此，而将相同用电分析模型套用在不同环境的用户上，将相当容易发生过度拟合(overfitting)的问题(即建置用电分析模型时使用过多的参数)。因此，为提供用户可靠的用电分析的服务而针对每个用户分别建置用电分析模型，将更大幅地增加用电分析模型的建置成本。

有鉴于此，如何提供一用电分析机制，其可无需以高取样频率获得用户的总用电数据且无需人力介入来分析用户的总用电数据，以自其中标示出各种电器的用电特征值，因而降低建置用电分析模型的成本，乃是学术及业界亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一用电分析机制，以建置用户的用电分析模型。本发明用电分析机制借由分群用户，并针对各群组的所述用户的一参考用户，透过自动编码器处理该参考用户的用电数据，以产生多个编码输出，同时利用该参考用户的能源管理系统(Energy Management System)装置中的电器实际量测数据，标记所述编码输出，使其分别对应至多种电器，来建置用户群组的用电分析模型。如此一来，相较于习知技术，本发明用电分析机制可以低取样频率(例如：1分钟1笔)量测以获得用户的总用电量数据，并可在无人力介入的情况下，产生标签数据，以建置各用户群组的专属用电分析模型。此外，本发明的用电分析机制可进一步地基于用户的能源管理系统装置的电器实际量测数据，调整用电分析模型，以提升其对复杂环境的容限度(tolerance)。