[发明专利]基于功率及电流特性的电吹风非侵入辨识方法有效
申请号: | 201710433630.1 | 申请日: | 2017-06-09 |
公开(公告)号: | CN107390020B | 公开(公告)日: | 2019-11-12 |
发明(设计)人: | 周赣;李琦;张亮;傅萌;冯燕钧 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
主分类号: | G01R21/06 | 分类号: | G01R21/06 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 张婧 |
地址: | 210018 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 功率 电流 特性 电吹风 侵入 辨识 方法 | ||
本发明公开了一种基于功率及电流特性的电吹风非侵入辨识方法,包括如下步骤:(1)在一定采样频率范围内,对总电源进线的电压和电流信号进行采样;(2)计算实时平均有功功率序列P(i)和实时平均无功功率序列Q(i);(3)提取第j个时间窗口的电流最大值Imax(j)、电流最小值Imin(j),构造新的电流信号序列I(j)=Imax(j)+Imin(j);(4)判定电吹风运行状态,并计算该档位电吹风的额定功率。本发明解决了目前家用电器中间断运行的负荷较多,电吹风的稳态特性与其他电器相似,无明显的暂态特性等难题,可准确感知电吹风的运行及所处状态,并提供电吹风的近似额定功率,为实现电吹风的非侵入辨识。
技术领域
本发明属于智能用电技术领域,尤其涉及基于功率及电流特性的电吹风非侵入辨识方法。
背景技术
我国居民用电目前呈现以下特点:第一,增速高,2016年居民占新增用电量的比例高达38%;第二,行为复杂,由于个体众多,同时家用电器种类繁多,居民用户的用电行为非常复杂;第三,综合能耗高,居民用户的综合能耗远高于日本等发达国家水平。居民电力负荷监测分解技术是一门新兴的智能电网基础支撑技术,与目前智能电表仅量测用户总功率不同,它以监测并分解出居民户内所有电器的启动时间、工作状态、能耗情况为目标,从而实现更加可靠、精确的电能量管理。电力负荷监测分解技术使用户的电费清单像电话费清单一样,各类家用电器的用电量一目了然,从而使用户及时了解自己的用电情况,为合理分配各个电器的用电时间及相应的用电量提供参考,最终能够有效减少电费支出和电能浪费。据统计数据显示,如果家庭用户能够及时了解住宅电器的详细用电信息,就能使每月电费开支下降5%~15%。如果全美国有一半家庭每个月节省这么多开支,减少的碳排放量相当于减少800万辆汽车的使用。
目前,居民电力负荷监测分解技术主要分为侵入式监测分解(Intrusive LoadMonitoring and decomposition,ILMD)和非侵入式监测分解(Non-intrusive LoadMonitoring and decomposition,NILMD)两大类:
(1)侵入式负荷监测分解技术(ILMD):侵入式负荷监测将带有数字通信功能的传感器安装在每个电器与电网的接口,可以准确监测每个负荷的运行状态和功率消耗。但大量安装监测传感器造成建设和维护的成本较高,最重要的是侵入式负荷监测需要进入居民家中进行安装调试,容易造成用户抵制心理。
(2)非侵入式负荷监测分解技术(NILMD):仅在用户入口处安装一个传感器,通过采集和分析入口总电流、电压等信息来判断户内每个或每类电器的用电功率和工作状态(例如,空调具有制冷、制热、待机等不同工作状态),从而得出居民的用电规律。和侵入式负荷分解相比,由于只需要安装一个监测传感器,非侵入负荷分解方案的建设成本和后期维护难度都大幅降低;另外,传感器安装位置可以选择在用户电表箱处,完全不会侵入居民户内进行施工。可以认为,NILMD以分解算法代替ILMD系统的传感器网络,具有简单、经济、可靠、数据完整和易于迅速推广应用等优势,有望发展成为高级量测体系(AMI)中新一代核心技术(成熟后,NILMD算法也可以融合到智能电表的芯片内),支持需求侧管理、定制电力等智能用电的高级功能,也适用于临时性的负荷用电细节监测与调查。
电吹风机直接靠电动机驱动转子带动风叶旋转,当风叶旋转时,空气从进风口吸入,由此形成的离心气流再从风筒的前嘴吹出。空气通过时,若装在风嘴中的发热支架上的发热丝已通电变热,则吹出的是热风;若选择开关不使发热丝通电发热,则吹出的是冷风。吹风机手柄上的选择开关一般分为三档,即冷风档、温风档、热风档,并附有不同颜色的指示牌。有些吹风机的手柄上还装有电机调速开关,供选择风量的大小及热风温度高低时使用。
综上所述,NILMD技术已经逐渐成为一个研究热点,相关技术的突破和产业化对全社会的节能减排的目标具有重要意义。但目前NILMD技术的研究还停留在理论研究阶段,间断运行负荷尤其是电吹风的分解辨识方法等关键技术还有待突破。
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