[发明专利]面向家庭环境的多级特征匹配非侵入式用电设备检测方法有效

专利信息
申请号: 201810519097.5 申请日: 2018-05-25
公开(公告)号: CN108872742B 公开(公告)日: 2021-08-27
发明(设计)人: 张轩铭;王利强;梁昆;陈龙 申请(专利权)人: 杭州拓深科技有限公司
主分类号: G01R31/00 分类号: G01R31/00;G06F16/21;G06F16/23
代理公司: 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 代理人: 杜立
地址: 310000 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 面向 家庭 环境 多级 特征 匹配 侵入 用电 设备 检测 方法
【权利要求书】:

1.基于欧式距离的多级特征匹配非侵入式用电设备检测方法,包括如下步骤:

(1)初始特征库为空;

(2)当接入电器时,电流稳态情况发生切换,提取以下5维特征:稳态电流特征,启动时间特征,启动冲击电流比特征,电流跳变次数特征,功率因数特征;

(3)遍历1级特征数据库中的所有电器的现有特征向量并计算与上述接入电器特征向量的欧式距离d,如下式:

其中Fij为第j个样本的第i个特征值;

记录距离值小于设定阈值的所有特征向量,并取与当前接入电器欧式距离最小的特征向量作为识别结果,其对应电器分类即为识别结果;如果不存在距离值小于设定阈值的特征向量,转入步骤(4);

(4)遍历下一级特征数据库进行匹配,匹配方法同步骤(3);如果下一级特征数据库不存在则终止,此时判断为未识别电器接入,提醒用户新发现未识别电器并提示用户标注电器名称,并添加新的电器分类将当前特征向量与其绑定;如果绑定成功,则得到识别结果,转步骤(5);如果未绑定成功,重复步骤(4);

(5)得到的识别结果提示给用户,用户进行手动修改,修改后将当前特征向量与用户手动修改的分类进行绑定;

特征数据库的建立包括如下步骤:

(1)采集单个家庭的样本数据库,以室为单位的,构成第一级Level1的特征数据库;

(2)Level1的特征数据库执行合并去重操作;

(3)Level1的特征数据库合并去重交付给下一级Level2的特征数据库,下一级的Level2数据库是上一级Level1的特征数据库的合集,并执行合并去重操作,以此类推,最终全局数据库是所有Level1数据库合并去重后的合集。

2.如权利要求1所述的基于欧式距离的多级特征匹配非侵入式用电设备检测方法,其特征在于:

以6.4kHz的采样频率进行电流和电压采样,并通过采样值提取以下所述5维特征:稳态电流特征,启动时间特征,启动冲击电流比特征,电流跳变次数特征,功率因数特征;

稳态电流特征提取:将采样电流以128个采样点每个周期为一个计算单元,计算电流有效值取连续的50个计算单元的有效值,如果每个计算单元的值与50个计算单元的平均值波动小于50mA,则认为进入稳态,平均值记为稳态电流值istable

启动时间特征提取:判断稳定状态由非稳态变为稳态时,记录进入稳态的时间为tstable;将最近一次被判断为非稳态时的时间记下为tunstable;启动时间为:

tstart_cost=tstable-tunstable

启动冲击电流比特征提取:从tunstable开始到tstable之间的最大有效电流记为imax,上一个稳态的电流值为tlast_stable,启动冲击电流比为:

电流跳变次数特征提取:从上个稳态时间tlast_stable开始搜索极值,包括极大值或极小值,一直到tstable结束;初始值为一个整形的数0,遇到第1次极大值,则第1个bit位置1;遇到第1次极小值则第1个bit位置0;第2次极值,则对第2个bit位做相应赋值;以此类推,第i次极值,对第i个bit位赋值,最后形成一个bit图,整数取值就为电流跳变次数特征的取值;

功率因数特征提取:功率因数为有功功率和视在功率的比值,

其中u,i分别为电压和电流有效值。

3.如权利要求1所述的基于欧式距离的多级特征匹配非侵入式用电设备检测方法,其特征在于:所述合并操作为将被标注为同一类电器的特征向量合并归到该类电器下;去重操作是计算特征数据库中的每两个特征向量之间欧式距离,当第i个特征向量和第j个特征向量的欧式距离dij小于设定的阈值时,随机删除其中一个,保证数据库不会有冗余。

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