[发明专利]一种非侵入式用电负荷分解方法及装置

说明书

本发明公开了一种非侵入式用电负荷分解方法，该方法包括：获取用电设备的负荷特征数据库和待分解的总负荷数据；根据负荷特征数据库，建立HMM与FHMM相结合的模型；通过特定算法对所述待测的总负荷数据进行分解。本发明考虑了设备之间的相关性，使得家庭电力负荷分解的准确度得到提高优点。

技术领域

本发明涉及电力技术领域，特别是涉及一种非侵入式用电负荷分解方法及装置。

背景技术

目前，许多国家致力于降低电能消耗，使得能源得到高效的利用，实现能源的可持续发展。我们必须找到技术解决方案来减少和优化能源使用。对于业主和住户，实现这一目标的方法是负荷监测技术监控他们的电力消耗。

负荷监测技术分为侵入式负荷监测和非侵入式负荷监测与分解。侵入式负荷监测需要为每一台用电设备配备具有通信功能的传感器，通过传感器采集各用电设备的用电信息来分析用户用电行为；非侵入式负荷监测与分解仅需要在用户用电入口处安装一个传感器，采集用电入口处的用电信息来监测每个用电设备的用电情况和工作状态，从而了解用户用电规律和能耗情况。由于非侵入式的方法具有投资少，安装方便，使用简单等特点，因而实际应用性更强。

基于HMM的非侵入式负荷监测技术也是负荷监测常用的方法之一。HMM模型有许多变形，如FHMM、CFHMM、DHMM等等。现有的与HMM负荷分解相关的专利主要集中对HMM模型进行变形或者几种变形的HMM模型进行组合得到一种新的模型用于负荷分解。HMM模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，即状态序列(state sequence)，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列，即观测序列(observation sequence)的过程。

现在的家庭电力负荷分解技术在基于FHMM进行建模的时候总是假设各个设备之间是相互独立的，彼此之间是不产生任何联系。但是，在实际生活中各个家用设备之间是具有关联性的，例如，在家里玩游戏机的时候需要开着电视机，等等。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服上述现有技术之不足，提供一种非侵入式用电负荷分解方法，该方法包括：

获取用电设备的负荷特征数据库和待测的总负荷数据；

根据负荷特征数据库，建立HMM与FHMM相结合的模型；

通过特定算法对所述待测的总负荷数据进行分解。

优选地，所述负荷特征数据库是根据稳态运行状态下的用电设备的电气参数数据集建立。

优选地，所述负荷特征为负荷稳态电流。

优选地，所述特定算法为维特比算法。

优选地，所述负荷特征包括各个设备概率分布函数、设备的状态以及设备之间彼此的相关性。

一种非侵入式用电负荷分解装置，该装置包括：

获取模块，用于获取各用电设备的负荷特征数据库和待测的总负荷数据；

模型建立模块，用于获取语音信息根据负荷特征数据库，建立HMM与FHMM相结合的模型；

分解模块，用于通过特定算法对所述待测的总负荷数据进行分解。

优选地，所述负荷特征为负荷稳态电流。

优选地，所述特定算法为维特比算法。

优选地，所述负荷特征数据库是根据稳态运行状态下的用电设备的电气参数数据集建立。

优选地，所述负荷特征包括各个设备概率分布函数、设备的状态以及设备之间彼此的相关性。

按照本发明提供的一种非侵入式用电负荷分解方法及装置与现有技术相比具有如下优点：