[发明专利]基于非侵入式识别的公共建筑设备管理和用能优化方法

说明书

本发明提供了一种基于非侵入式识别的公共建筑设备管理和用能优化方法，根据获取的单相电气参数数据和三相电气参数数据，进行公共建筑内各设备的识别结果，根据公共建筑内各设备的识别结果，对设备用电细节进行分析，通过统计用电设备的使用频次和使用时长，采用人工智能和大数据分析方法分析出各类不合理的用电行为，并对设备进行优化管控；本发明实现了对用电设备的优化控制，节约了公共建筑的能耗。

技术领域

本发明涉及建筑智能化技术领域，特别涉及一种基于非侵入式识别的公共建筑设备管理和用能优化方法。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

建筑行业是高能耗的行业，特别是建筑内的用电设备，据统计办公设备用电占公共建筑能耗的60％以上，建筑能耗具有非常大的节能空间。在诸类公共建筑中，普遍存在着电器设备用电不合理的情况，例如人走不关闭电器、过度用电等现象，这些额外的能耗在建筑能耗中拥有非常大的占比。

发明人发现，首先公共建筑室内电脑、饮水机等用电设备没有纳入建筑设备管理系统，设备信息靠人工录入资产管理系统，运行状态无从获取；其次，对于建筑能耗的统计往往是在楼层配电箱或房间配电箱的进线侧安装电能表来实现某区域的总电能计量，无法掌握各用电设备的能耗信息，如果要对房间内具体设备的进行用电管理，则需要对每个用电设备进行计量和联网，这样做不易维护，且普及成本高。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种基于非侵入式识别的公共建筑设备管理和用能优化方法，通过非侵入式设备识别技术，实现了对公共建筑内设备的识别和运行状态监测，进而进行用电细节的分析，进而实现了对用电设备的优化控制，从而节约了公共建筑的能耗。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明第一方面提供了一种基于非侵入式识别的公共建筑设备管理和用能优化方法。

一种基于非侵入式识别的公共建筑设备管理和用能优化方法，包括以下过程：

获取楼层和房间配电箱采集到的单相电气参数数据以及公共建筑的设备专用配电箱采集到的三相电气参数数据；

根据获取的单相电气参数数据和三相电气参数数据，提取设备的暂态特征和稳态特征；

基于距离权重统计的方式计算暂态特征与设备特征库之间的欧氏距离，若欧式距离大于第一预设阈值时，判断为陌生设备；反之识别成功，继续进行稳态特征识别；

计算稳态特征与特征库下该设备稳态特征值之差，当稳态特征值之差大于第二预设阈值时，判断为识别异常；否则，得到识别结果；

根据得到的公共建筑内各设备的识别结果，进行设备的管理、运行数据处理、用能行为处理和异常诊断。

作为可选的一种实现方式，通过对波形进行特征统计和计算得到暂态特征，所述暂态特征至少包括：

暂态波形绝对值的最大值、暂态波形最大值与最小值的差值、所有暂态过程样本点的平均值、暂态波形有效值、暂态波形波峰因数以及暂态波形峰均比。

作为可选的一种实现方式，利用离散傅里叶变换对设备接入前一个周期和设备关闭后一个周期的电流进行谐波分解，提取幅值大于设定值的谐波作为设备识别的稳态特征。

作为可选的一种实现方式，基于距离权重统计的KNN算法计算暂态特征与设备特征库之间的欧氏距离，包括：

计算所采集的特征值与特征库中的特征值之间的距离d，并按递增的顺序排列；