[发明专利]采用图形电负载分类以识别多个不同电负载类型中的一个电负载类型的方法和系统

说明书

相关申请的交叉引用

本申请要求于2013年6月7日提交的美国专利申请序列号No.13/912,819的优先权和权益，其通过引用并入本文。

在国家能源技术实验室能源部授予的DE-EE0003911的政府支持下作出本发明。

技术领域

所公开的概念一般涉及电负载，并且更特别地涉及识别不同类型的电负载的方法。所公开的概念还涉及用于识别不同类型的电负载的系统。

背景技术

2012年，商业和住宅建筑中的电负载消耗了美国总电量的大约75％。然而大部分该电量使用被浪费，并且经常忽视对该使用的管理。许多采用外部电源、远程控制、持续显示器或电池充电器的电器在关闭或待机模式中连续地吸收电力。具有外部电源的电负载还被称作插入式电负载(PEL)(或一些情况中的其它各种电负载)。PEL是主要负载类别中的一种负载类别，并且导致比诸如加热和通风的任意其它终端使用服务器更多的使用。

在美国每年待机电力导致超过1000亿kWh并付出超过100亿美金。通过适当的能量管理可节省多达该花费的75％。为了实现能源部(DOE)对住宅建筑到2020年以及对商业建筑到2025年限定的净零能量建筑(Net-Zero-Energy-Building)目标，需要考虑PEL的有效监测和管理。得知PEL的类型对实现有效解决方案是关键的。

由于在1980年代的非侵入负责监测(NILM)的提出，许多在先提案已经寻求开发各种NILM解决方案。Du等人在Proc.2010IEEE能源转换会议和展览会，2010，pp.4527-33的“A review of identification and monitoring methods for electric loads in commercial and residential buildings”上公开了广泛已知的解决方案。

负载识别系统典型地由包括数据获取、数据处理、事件检测、特征提取以及特性指示的一些模块组成。特性指示模块比较所提取的特征与已知负载的特征的数据库，并基于诸如最大相似性或人工神经网络(ANN)的学习结果的预定义规则来识别未知负载。

几乎所有现有负载识别方法的性能高度依赖于负载的电标识，其被限定为“负载设备或电器明显具有的电表达”。目的是提取可在预定负载集内唯一地区分单个PEL类型或种类的有用特征。

已经提出了许多特征提取方法。例如，对于稳态特征开发，真实且无功功率用于识别负载类型。而且，峰值电流、平均电流和RMS电流值可用于负载识别。施加电流谐波作为用于识别的核心特征，以便主要地寻址这些具有非线性电源的负载。进一步，用于负载识别的电压-电流(V-I)轨迹建模方法使用每个负载的V-I轨迹的纯图形形状特征。此外，可采用诸如瞬时导纳曲线和瞬态功率曲线的一些瞬态特征。

对于对应负载分组和子分组的特征提取的开发以及每个负载类型的分配已经是纯数据驱动的。即使许多在先提案证明对于定标的负载组可通过选择适当的特征组来实现令人满意的性能，但是不存在已知的指导方针来驱动优化的特征选择，并且在任意特征组中存在可能的信息冗余。此外，识别性能一般取决于经过研究的特定负载组。相信仍未解决如何很好地将已开发的分类器的性能推广到其它负载组，并且不存在使得每个负载可具有“明显的”表达的一组电标识。

由于设备和电器的复杂性和细微差别，如果不是不可能，在使用到电力线的同一接口电路的负载之间进行区分经常是具有挑战的。例如，诸如DVD播放器、线缆或卫星机顶盒以及PC显示器的这些使用具有电流谐波简化的标准直流(DC)电源的PEL，表现非常相似的电标识，并且仅通过使用稳态特征是不可区分的。

因此，通常还期望真正有意义的负载分类方法。

存在识别不同电负载类型的方法的改进空间。

还存在用于识别不同电负载类型的系统的改进空间。

发明内容

通过所公开概念的实施例来满足这些和其它需求，其将电压-电流轨迹映射到包括多个单元的网格，每个单元具有二进制值；从被映射的单元的网格中提取多个不同特征作为多个不同电负载的对应一个电负载的图形标记；从分层负载特征数据库中导出不同电负载的对应一个电负载的类别；以及识别不同电负载的对应一个电负载的多个不同电负载类型的一个电负载类型。