[发明专利]基于单传感器的家庭智能用电模型建立方法

摘要

本发明公开了一种基于单传感器的家庭智能用电模型建立方法，包括家庭用电数据的采集与处理、家庭用电数据的峰值提取与分类、平行用电器识别与分解、事件概率模型建立、基础值模型建立和家庭总用电模型建立六个步骤；该方法使用一个测电传感器，通过高频率采集家庭总用电数据，构建家庭用电模型：应用尺度空间滤波进行峰值提取，提出“虚拟用电器”概念，采用基于贝叶斯理论分解平行用电器，应用混合高斯模型建立概率模型，建立了基础&事件电力消耗模型；该方法通过传统电力行业与互联网的结合，其对家庭智能用电进行模拟的结果的精确率能够达到82％以上，实现了电力的智能化管理，达到节约能源，保障安全等目的。

主权项

1.一种基于单传感器的家庭智能用电模型建立方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、家庭用电数据的采集与处理：使用一个测电传感器连续采集家庭总用电数据，并将采集到的全部原始不规律且有噪声的数据利用噪声点去除、中值滤波和插值的方法进行处理；S2、家庭用电数据的峰值提取与分类：将处理后的家庭总用电数据进行峰值提取，分离出峰值与基础值；然后对分离出的峰值进行分类，将拥有相似的电量与持续使用时间的峰值分为一类；S3、平行用电器识别与分解：对峰值分类中来自平行用电器的峰值进行识别与分解，使平行用电器分解后的每种单一用电器重新进行分类，并重复该过程直至峰值分类的个数与用电器个数相同为止；S4、事件概率模型建立：将每种用电器分别采用一个高斯混合概率模型描述相应的虚拟用电器模型，并用贝叶斯信息准则来判定高斯的个数，其中，每一个高斯模型称为一个“事件”，事件概率模型为多个事件的集合；其中，建立事件概率模型的具体步骤为：设虚拟用电器{a1,a2,...,aj,...,an}，设事件总集合为：其中，表示为第j个用电器a_j的第i个事件；电量值w_t，起始时刻t_k，持续时间d₀服从一个数学期望为方差为的正态分布：因此，发生事件时，从起始时刻t_k开始，持续使用时间d₀，产生电量值w_t的概率为P，依次发生以上事件的概率集合为事件概率模型，即：S5、基础值模型建立：采用分季节、分工作日与周末、分时间段的方法对基础值进行分类并函数拟合获得表示用电器a在时间t时开始使用，持续使用时间d，消耗平均瞬时电量w的基础值模型；S6、家庭总用电模型建立：采用随机采样的方法，将事件概率模型生成事件模型，并结合基础值模型建立家庭总用电模型。