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公开(公告)号：CN109409726A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811221758.2
申请日：2018-10-19
Abstract: 本发明公布了一种基于二维离散模糊数的非侵入式负荷辨识方法。在现有的基于P-Q负荷特征辨识的非侵入式负荷辨识技术基础上，构建一种以离散模糊数中有限链路为依据的评价等级方法；同时，以基于概率统计的评价方法建立离散模糊数矩阵；结合矩阵质心和评判标准的权重比例形成最终评价值，将P-Q特征的距离判据转换为负荷对象的评价值大小判据，实现负荷的辨识。通过采用本发明设计和思想的非侵入式符合辨识方法，具有减少甚至消除由于电压、电流波动等因素的影响造成的相似特征设备之间的辨识错误，解决非侵入式负荷辨识技术的可靠性问题，也为提升配电侧电网智能化提供一种新的解决方案。
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公开(公告)号：CN109100672A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201811218027.2
申请日：2018-10-18
IPC: G01R35/00
Abstract: 本发明涉及一种适用于非侵入式负荷监测的电压电流采样模块的调校系统及调校方法，首先将上位机对标准可调交流功率源进行控制，各个电表上连接非侵入式负荷监测模块，电表检测功率源功率，模块与上位机通讯连接。本发明通过一套自动校准系统，将功率源、电表、模块、上位机闭环连接，通过一套计算方法确定中心值和比例修正系数两个关键参数，进而自动实现对采样模块的校准，其中通过积分值来确定中心值偏移程度的办法可以增强系统稳定性，防止因为电能质量出现参数波动。本发明大大提高了模块校准的效率，可以多个模块同时自动进行校准，一次校准时间缩短至2-3分钟，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN109100672B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201811218027.2
申请日：2018-10-18
IPC: G01R35/00
Abstract: 本发明涉及一种适用于非侵入式负荷监测的电压电流采样模块的调校系统及调校方法，首先将上位机对标准可调交流功率源进行控制，各个电表上连接非侵入式负荷监测模块，电表检测功率源功率，模块与上位机通讯连接。本发明通过一套自动校准系统，将功率源、电表、模块、上位机闭环连接，通过一套计算方法确定中心值和比例修正系数两个关键参数，进而自动实现对采样模块的校准，其中通过积分值来确定中心值偏移程度的办法可以增强系统稳定性，防止因为电能质量出现参数波动。本发明大大提高了模块校准的效率，可以多个模块同时自动进行校准，一次校准时间缩短至2‑3分钟，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN109461095A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811217455.3
申请日：2018-10-18
Abstract: 本发明涉及一种用于非侵入式负荷辨识的负荷事件检测的数据处理方法及设备，通过非侵入式设备采集电力负荷入口处的有功功率，使用以复合滑动窗的累积和为依据的暂态事件检测算法。滑动窗口分为两个子窗，分别为均值窗和检测窗，均值窗使用高斯函数计算出均值并传递给检测窗，检测窗使用Sigmoid函数计算累积和，通过比较累积和与阈值判断是否产生负荷事件。为了确定负荷事件的起始时刻，引入了负荷事件标志，在判定一个负荷事件没有结束时，检测窗检测到的所有负荷事件视为同一个。本发明具有如下优点：原理简单、易操作、对负荷事件敏感，检测精度高，特别对于爬坡特性负荷的事件检测具有防止多报的功能。
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公开(公告)号：CN110516788B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201910724065.3
申请日：2019-08-07
Applicant: 深圳供电局有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于Bi‑LSTM算法的非侵入式负荷检测方法，包括获取负荷系统入口处的有功功率，并根据有功功率，得到负荷投入及切除事件时刻；确定时间特征向量，并获取负荷投入及切除事件时刻各自对应时间特征向量的时间序列数据；构建Bi‑LSTM神经网络模型，该模型输入为负荷投入与切除事件的时间序列数据组合，输出为待辨识设备的概率值；基于投入及切除事件时刻，建立匹配的时间序列数据组合，基于Bi‑LSTM神经网络模型计算同一次负荷投入或负荷切除事件的概率值，将每次所得概率值最大的待辨识设备为对应负荷投入或切除事件发生的设备。实施本发明，能够提升现有的非侵入式负荷辨识算法在辨识多状态负荷和小功率负荷时的辨识性能和计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110516788A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910724065.3
申请日：2019-08-07
Applicant: 深圳供电局有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于Bi-LSTM算法的非侵入式负荷检测方法，包括获取负荷系统入口处的有功功率，并根据有功功率，得到负荷投入及切除事件时刻；确定时间特征向量，并获取负荷投入及切除事件时刻各自对应时间特征向量的时间序列数据；构建Bi-LSTM神经网络模型，该模型输入为负荷投入与切除事件的时间序列数据组合，输出为待辨识设备的概率值；基于投入及切除事件时刻，建立匹配的时间序列数据组合，基于Bi-LSTM神经网络模型计算同一次负荷投入或负荷切除事件的概率值，将每次所得概率值最大的待辨识设备为对应负荷投入或切除事件发生的设备。实施本发明，能够提升现有的非侵入式负荷辨识算法在辨识多状态负荷和小功率负荷时的辨识性能和计算效率。
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公开(公告)号：CN212063623U
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201921176296.7
申请日：2019-07-25
IPC: H02J13/00
Abstract: 本实用新型涉及一种用于检测家庭用电安全的电气安全智能监控系统，其功能包括剩余电流测量、故障电弧检测、烟雾报警及故障断路操作，本实用新型面向居民的电气火灾预警，安装于用户入户电线处，并使用了一块LCD液晶显示屏供用户察看。该设备还添加了Wi-Fi模块，将实时数据的上传至服务器，以供用户的远端查看与提醒，并针对性的提供电气设备使用、购置意见以及家庭电气隐患等信息。
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公开(公告)号：CN209606524U
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201821699552.6
申请日：2018-10-19
IPC: G01R31/00
Abstract: 本实用新型涉及一种基于STM32处理器的非侵入式电力负荷测量系统，包括硬件结构以及软件结构。硬件结构包括处理器、数据采集模块、数据存储模块、电源模块和通信模块。本实用新型适用于电力负荷监测领域，能以经济、便捷的方式突破目前只能对电力负荷进行功率总量监测的现状，将功率监测深入、细化到负荷内部各主要用电设备。可监测并分解出用户户内各个用电设备的启动时间、工作状态、能耗情况，从而为用户提供更加可靠、精确的能耗管理。
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公开(公告)号：CN209374806U
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201821834187.5
申请日：2018-11-08
IPC: H01R13/66 , H01R13/70 , G05B19/042
Abstract: 本实用新型公开了一种远程监测及控制通断的智能插座，其组成包括wifi模块、电流及电压传感器、电源模块与继电器模块。该侵入式监测智能插座的电流及电压传感器能实时的采集该插座上接入的用电设备的负荷信息(如电流、电压、功率、累计电能等)，并通过wifi模块上传至互联网及用户的手机app以及相应网站的账户之中。该设备还拥有一个继电器，使用户同样能通过网络对接入该设备的用电设备进行简易的通断控制。
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公开(公告)号：CN209372959U
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201821695246.5
申请日：2018-10-18
IPC: G01R22/10
Abstract: 本实用新型公开了一种用于非侵入式电力负荷测量的智能电表，包块其微控制器、采样模块、通信模块、存储模块、电源模块与其余零散电路。该智能电表通过在用户的入户电线设置传感器、直接采集的手法获得电流与电压的数据，经过一定处理后获得有功/功功率、谐波、电能、时间等可使用于非侵入式电力负荷监控与测量的参数数据，预制的软件部分能根据相应的算法获得用户用电设备的辨识数据。该用电设备辨识结果与电能计量的结果将通过RS-485、电力光纤、无线通信等方式上传至上位的数据库及服务器以供供电企业使用。
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