[发明专利]一种基于轨迹图像识别的非侵入式负荷识别系统及方法

权利要求书

1.一种基于轨迹图像识别的非侵入式负荷识别方法，其特征在于，

所述基于轨迹图像识别的非侵入式负荷识别方法包括以下步骤：

步骤一，负荷数据采集：通过电能采集芯片进行负荷数据的采集；

步骤二，提取投切电器的电流{Ieq}和电压{Veq}数据；包括：

（1）先记录电器投切的时刻t，表示在t时刻有某电器的状态发生改变；

（2）截取t时刻前T秒内电流序列{IIprev}和电压序列{VVprev}；

（3）截取t时刻稳定后的T秒内电流序列{IInext}和电压序列{VVnext}；

（4）对{IIprev}、{VVprev}、{IInext}、{VVnext}进行傅里叶变换，将基波电压相角最接近0的采样点作为每个周期的起始采样点，取N个周期的相同采样点的电流、电压的平均值作为投切电器前后的稳态电流、电压序列，分别为投切前的稳态电流{Iprev}、投切前的稳态电压{Vprev}、投切后的稳态电流{Inext}、投切后的稳态电压{Vnext}；

（5）计算投切电器的电压，电流；

步骤三，V-I轨迹图合成：对步骤二中提取的电流{Ieq}和电压{Veq}，生成V-I轨迹图；

步骤四，V-I轨迹图识别：将步骤三中生成的V-I图像通过I²C接口传输到AI芯片K210上进行神经网络的图像识别；

步骤五，识别结果上传：通过WIFI模块RW007向云端数据库上传投切电器的种类、功率以及发生投切事件的时刻；

实施所述基于轨迹图像识别的非侵入式负荷识别方法的基于轨迹图像识别的非侵入式负荷识别系统包括：

电器数据采集模块，包括电流互感器、电压互感器、电能计量芯片，所述电流互感器、电压互感器均安装在家庭用电器的入口，用于采集家庭用电的电流、电压值；所述电能计量芯片将电流互感器、电压互感器输出的模拟量转换为数字量，并统计有功功率和无功功率，将实时电流、电压值、功率值传递给主控模块；

主控模块，用于对电器数据采集模块产生的数据进行处理，根据功率变化情况判断是否有电器投切事件发生，存在电器投切，则根据电流、电压数据生成投切电器的V-I轨迹图像，并将生成的V-I轨迹图传输给AI识别模块；

AI识别模块，通过I²C与主控模块连接，AI处理器在超低功耗下进行高速卷积神经网络计算，对V-I轨迹图进行识别得到结果；

无线通信模块，用于将AI识别模块输出的识别结果通过网络的方式传输到云端数据库；

云端，通过数据库对边缘端上传的用电数据进行存储，用于应用端数据访问，通过AI学习功能用于对电器V-I轨迹图进行训练，生成神经网络模型，通过无线通信模块下载到AI识别模块中。

2.如权利要求1所述的基于轨迹图像识别的非侵入式负荷识别方法，其特征在于，所述基于V-I轨迹图像识别的非侵入式负荷识别系统进一步包括：端/边缘层、云端、应用层；

端/边缘层：包括传感器、电能计量芯片、MCU、AI模块以及通信模块；

云端：包括AI学习、数据库；

应用层：家庭用电监测应用。

3.如权利要求1所述的基于轨迹图像识别的非侵入式负荷识别方法，其特征在于，步骤一中，通过电压互感器、电流互感器、电流采样电路、电能采集芯片实时监测电流、电压、功率的用电数据。

4.如权利要求1所述的基于轨迹图像识别的非侵入式负荷识别方法，其特征在于，步骤一中，所述电能采集芯片采用带SPI通信接口的单相多功能计量芯片ATT7053，具有19bitSigma-Delta ADC，可以将电流、电压转换为数字量，同时还支持片上计算有功功率、无功功率，通过SPI接口将数据传输给主控STM32L476处理。

5.如权利要求1所述的基于轨迹图像识别的非侵入式负荷识别方法，其特征在于，步骤四中，所述神经网络模型事先在云端训练完成，通过网络下载到K210的Flash中，在识别的时候只需加载模型；同时，用户可以对未知电器的V-I轨迹图进行标记，云端可以对新的V-I轨迹图重新训练生成新的神经网络模型，然后通过网络更新K210 Flash中的模型。