[发明专利]一种基于智能算法的用电设备识别方法

说明书

本发明涉及一种基于智能算法的用电设备识别方法，采集流经若干用电设备的电流为训练样本，构建并预处理不同用电设备训练用的电流‑时间坐标图后分别输入神经网络训练，训练完成后以流经任一用电设备的电流作为待测样本，同样构建并预处理当前待测样本的电流‑时间坐标图，输入训练好的神经网络后根据输出结果进行用电设备识别。本发明采集电流波形并对波形进行分析识别，实现对线路内用电设备的识别，增加智能终端对用电设备的安全性管理，使线路内各用电设备及其使用情况可以被直接识别，无需人工配置、监管，可以有效掌握家庭用电情况，并在发生疑似危险的情况时具备给出危险警报的能力，节省人力和物力，效率高，反馈迅速。

技术领域

本发明涉及计算；推算；计数的技术领域，特别涉及一种基于智能算法的用电设备识别方法。

背景技术

随着科技的发展，越来越多种类的用电设备深入各个家庭、公司、企业，随着智能化的进程，用电设备的种类更是越来越多，而每个用电设备的工作状态也存在不同，甚至会随着环境、时间的变化不间断切换。

在这个过程中，一些用电设备没有被安全关闭，将导致其由于持续处于通电状态而发热，无形中增加了火灾的风险，同时也降低了用电设备及线缆的使用寿命。

现有技术中，虽然可以采集用电设备在不同的工作状态下的功率以识别当前用电设备的功耗状态，当识别出用电设备处于无人使用且没有关闭的状态时对其进行强制休眠或者关闭等操作，但是对于不同的用电设备来说，能耗千差万别，采用此技术将耗费大量人力和物力，效率低下，反馈时间长。

还有一种情况是，现有的用电设备开始智能化发展，其可以被、已经被应用于双向多种费率计量等智能化的功能环境，这代表着未来节能型智能电网最终将向用户智能化终端进行发展，然而现有的问题在于，在安装了双向多种费率计量的模块后，需要手动选择用电设备的类型并进行配置，一则用户在后续的使用中无法灵活调节用电设备，二则需要派出专门的运营维护人员进行安装调试并进行预安装，人员成本提升的同时也增加了监管成本。

发明内容

本发明解决了现有技术中，对于不同的用电设备来说，能耗千差万别，采集用电设备在不同的工作状态下的功率以识别当前用电设备的功耗状态将耗费大量人力和物力，效率低下，反馈时间长，而现有的智能化发展的用电设备并不具备智能识别的能力，用户在后续使用中无法灵活调节用电设备，人员成本提升的同时还增加了监管成本的问题，提供了一种优化的基于智能算法的用电设备识别方法。

本发明所采用的技术方案是，一种基于智能算法的用电设备识别方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1：采集流经若干用电设备的电流，分别作为训练样本；

步骤2：分别以时间为X轴、电流为Y轴，构建不同用电设备训练用的电流-时间坐标图；

步骤3：预处理不同用电设备训练用的电流-时间坐标图；

步骤4：将预处理后的不同用电设备训练用的电流-时间坐标图分别输入神经网络进行训练，直至训练完成；

步骤5：实时采集流经任一用电设备的电流，作为待测样本；

步骤6：分别以时间为X轴、电流为Y轴，构建当前待测样本的电流-时间坐标图，以步骤3的方式进行预处理；

步骤7：将预处理后的待测样本的电流-时间坐标图输入训练好的神经网络；

步骤8：根据输出结果进行用电设备识别；

步骤9：返回步骤5或结束。

优选地，所述步骤1中，以10K的采样频率进行采样，单次采样时间为至少一个工频周期。

优选地，所述步骤3包括以下步骤：