張榮寶，張 建

(1.淮安金湖供電公司，江蘇金湖 211600 2.淮安金湖供電公司，江蘇金湖 211600)

家庭用戶端負(fù)載的非侵入式電能監(jiān)測系統(tǒng)研究

張榮寶1，張 建2

(1.淮安金湖供電公司，江蘇金湖 211600 2.淮安金湖供電公司，江蘇金湖 211600)

家庭用電智能化是智能電網(wǎng)建設(shè)的一個重要組成部分。本文采用非侵入式監(jiān)測，先分析家庭中各種用電器的電氣特性，然后分別采用不同的分析方法進(jìn)行仿真實驗。傳統(tǒng)最簡單的識別方法是根據(jù)功率識別，但相同功率家用電器的識別會受到限制。本文根據(jù)用電器啟動功率波形不同，提出了運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別計算，將用電器分類的方法，以提高識別的準(zhǔn)確性。根據(jù)用電器穩(wěn)態(tài)運行時電流波形的不同，本文采用遺傳算法的識別方法進(jìn)行計算，該方法也具有一定的識別效果。最后將三種方法整合互補(bǔ)，以提高識別的精確度，為今后的推廣使用做好鋪墊。

非侵入式;用電監(jiān)測;識別算法

1 引言

目前，隨著人們生活水平的提高電腦、電冰箱、電視機(jī)的家庭已經(jīng)非常普遍，如果加上電燈、電磁爐、熱水器等家用電器，家庭用戶對于電能的消耗是越來越大，家庭入戶用電量普遍都在8kW到10kW之間。由此可見，家庭用電對于需求側(cè)的影響是很大的，用電的高峰和低谷的差值也相應(yīng)地拉大，那么，對于家用電器的管理便變得及其重要。家庭用電監(jiān)測系統(tǒng)不僅可以很好地解決用戶對自己用電情況不了解、浪費等問題，同時也可以防止竊電，由于它是對進(jìn)戶端總的用電量進(jìn)行在線監(jiān)測，不僅可以查出是哪一個用電器在運行，而且還可以根據(jù)用電量的計算和波形分析，一旦出現(xiàn)漏電、短路等異常情況，很快就可以檢測出來，以便得到及時處理［1］。

現(xiàn)有家用電器的用電監(jiān)測有兩種方法［2］，一種是侵入式監(jiān)測，該技術(shù)需要無線傳輸器件，價格昂貴，無法大范圍推廣;另一種是非侵入式監(jiān)測，只需在進(jìn)線端安裝傳感器即可，然后分析計算。本文從第二種方式進(jìn)行仿真分析，并驗證其實用性。

2 電能參數(shù)測量

2.1 電能參數(shù)的采樣與預(yù)處理

電力系統(tǒng)在運行過程中要監(jiān)測很多的參數(shù)，以此來判斷家用電器的種類及其用電量。其電力參數(shù)主要有電壓、電流的瞬時值、頻率、有功功率、無功功率、功率因數(shù)等［3］。電壓、電流瞬時值的精確測量和有功功率、無功功率的準(zhǔn)確性計算直接影響到家用電器種類的分析和判斷。因此，電能參數(shù)的測量是計算家用電器用電量的基礎(chǔ)。如果其中某一項電能參數(shù)誤差過大，就會導(dǎo)致電器種類判斷的錯誤。由此可見，對于電能參數(shù)的測量不僅需要有抗干擾措施，還有良好的準(zhǔn)確的計算方法。如果用這種采集數(shù)據(jù)對家用電器的類型進(jìn)行判斷和用電量的計算，極有可能出現(xiàn)嚴(yán)重的錯誤。為了避免這種情況的發(fā)生本文采用中值濾波法、將采樣數(shù)據(jù)行處理。

2.2 電能的計算

對于單項交流電來說，用電器的功率分為有功功率和無功功率。其中，有功功率是供電公司評價用戶用電量的一個重要指標(biāo)。根據(jù)帕塞瓦爾定理［4］，一個信號所含有的能量(功率)恒等于此信號在完備正交函數(shù)集中各分量能量(功率)之和。說明一個信號在時域上計算的總能量等于該信號在頻域上計算的總能量。也就是說，信號經(jīng)過傅里葉變換以后保持其總能量不變，符合能量守恒定律。

然而，現(xiàn)在家用電器中存在大量諧波。為此，本文分別利用了傳統(tǒng)計算方法、積分計算方法和FFT計算方法對所假設(shè)的諧波運用MATLAB進(jìn)行有功功率計算，所得到的計算結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)值的分析如表1所示。

表1 三種功率計算方法分析比較

由表1我們可以非常明顯地看出，當(dāng)電流已經(jīng)不是標(biāo)準(zhǔn)的正弦曲線，而是帶有一些不規(guī)則諧波的時候，若是采用傳統(tǒng)的計算方法誤差將會非常大，嚴(yán)重影響著用戶與供電部門的公平交易。而運用積分的方法計算雖然比傳統(tǒng)計算方法復(fù)雜一些，但計算出來的結(jié)果有著明顯的優(yōu)勢。表中，F(xiàn)FT計算方法最為復(fù)雜，但是誤差最小。隨著硬件設(shè)備的不斷進(jìn)步，高性能的CPU已經(jīng)不屬于高消費，因此相對復(fù)雜的算法運用在電表中是一件非?？尚械氖虑椤?/p>

3 非侵入式負(fù)荷識別算法

3.1 基于功率變化的識別算法［5］

基于功率變化的識別技術(shù)是通過從整個用電量的消耗數(shù)據(jù)的變化來判斷一個用電器的開/關(guān)狀態(tài)。

功率算法通過設(shè)備的負(fù)荷曲線，來探測一個設(shè)備打開和關(guān)閉。有時候，不同電器會產(chǎn)生相同的結(jié)果(例如一個2kW的熱水器和一個2kW的電茶壺)，它們只是在時間上有區(qū)別。詳細(xì)算法解釋如圖1。

圖1 傳統(tǒng)功率變化算法流程圖

3.2 基于家用電器啟動的負(fù)荷識別算法

根據(jù)家用電器的電氣波形，將電器進(jìn)行分類，以便于尋求不同用電器在電氣特性上的差別，為電器識別提供條件。文獻(xiàn)［6］根據(jù)穩(wěn)態(tài)時的v－i曲線分類，能夠識別用電器的類型，但很難進(jìn)行數(shù)字化分析計算。本文依據(jù)辦公室和家庭電子設(shè)備和電器輸入電流測量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析［7］，提出了一種電力負(fù)荷分類框架，這樣便可以區(qū)分不同的電力負(fù)荷，將為判斷提供便利，負(fù)載分類情況如表2所示。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別和分類，函數(shù)逼近，構(gòu)成專家系統(tǒng)、制成機(jī)器人等已廣泛應(yīng)用。本文在幾種不同的條件下選取了幾組仿真數(shù)據(jù)，利用BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了識別分類。

3.3 基于遺傳算法的負(fù)荷識別算法

遺傳算法的思想是根據(jù)生物的進(jìn)化論演變而來的。遺傳算法主要是在模仿生物變異、遺傳與自然選擇作用下的演變發(fā)展，生物淘汰和生物產(chǎn)生過程。遺傳算法將生物進(jìn)化這一過程抽象化、數(shù)字化，應(yīng)用在各個領(lǐng)域中［8－10］。

表2 家用電器的性質(zhì)分類

由于此次求解的是非線性整數(shù)規(guī)劃問題，MATLAB上現(xiàn)有的集成模塊不能夠直接調(diào)用求解，所以本文學(xué)習(xí)的遺傳算法的基本思想，根據(jù)算法流程圖自行編寫合適的遺傳算法，由此所作出的遺傳計算更具有針對性，靈活性也大大提高了。由于MATLAB畫函數(shù)曲線圖，矩陣運算非常方便，此次編寫的遺傳算法是運用MATLAB當(dāng)中的M文件進(jìn)行編寫。其流程圖如圖2所示。

圖2 遺傳算法流程圖

4 實際數(shù)據(jù)的監(jiān)測及處理驗證

4.1 實驗平臺的搭建

實驗系統(tǒng)的基本原理是:取一個電源插口作為進(jìn)線端，接上火線和零線，零線傳入電流傳感器，再將電壓傳感器接在零線上，用來采集線路上的電壓電流信息。圖3為實驗系統(tǒng)的框圖。

圖3 實驗系統(tǒng)的框圖

4.2 實驗步驟的制定

從大功率、中等功率和小功率中挑選出典型的家用電器作為一組研究對象，本文選取常用的家用電器，空調(diào)、日光燈、電風(fēng)扇、計算機(jī)作為研究對象。電路示意圖如下所示:

圖4 電路示意圖

4.2.1 空調(diào)單獨投入

圖5 空調(diào)啟動瞬時波形

通過功率大小的監(jiān)測比較，可以捕捉到空調(diào)啟動時刻的瞬態(tài)波形數(shù)據(jù)(圖5)，后將數(shù)據(jù)帶入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算，可以分辨出該電器為電機(jī)類型。

由表3可以看出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)空調(diào)的啟動數(shù)據(jù)可以準(zhǔn)確地識別出啟動電器的類型，與本文先前的仿真結(jié)果相同，說明本文所設(shè)計的算法完全適用于實測。

表3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷結(jié)果

圖6 空調(diào)啟動穩(wěn)態(tài)波形

圖6是空調(diào)穩(wěn)定運行時刻的穩(wěn)態(tài)波形。該電流、電壓波形比較穩(wěn)定，輸入到遺傳算法中去進(jìn)行計算，情況如下:

表4 遺傳算法判斷結(jié)果

4.2.1 計算機(jī)運行飲水機(jī)投入

飲水機(jī)屬于電阻性負(fù)載，它啟動時電流沒有特別的變化(電流突然增大且高于穩(wěn)態(tài)值)，所以它的功率波形也沒有特殊變化，只是很穩(wěn)定地上升到了飲水機(jī)和計算機(jī)同時運行的穩(wěn)態(tài)值。所以，電阻性負(fù)載的瞬時啟動非常容易識別，同樣，將監(jiān)測數(shù)據(jù)經(jīng)過處理，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)果如下:

表5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷結(jié)果

表5指的是當(dāng)一個用電器運行時另外一個用電器投入運行的識別結(jié)果。其中，正在運行的負(fù)載為整流類，功率較小，但是本文的啟動識別算法仍然能夠?qū)⑵渥R別，說明了在實際監(jiān)測當(dāng)中，該啟動識別算法在一些相對復(fù)雜的情況下仍然適用。

圖6 空調(diào)啟動穩(wěn)態(tài)波形

可以從圖7中看出，計算機(jī)和飲水機(jī)同時運行的電流穩(wěn)態(tài)波形是它們分別單獨運行時波形的疊加。遺傳算法中進(jìn)行識別結(jié)果如下:

表6 遺傳算法判斷結(jié)果

表6代表的是多種電器同時運行的穩(wěn)態(tài)識別結(jié)果，該結(jié)果表明在多個電器同時運行時穩(wěn)態(tài)識別算法也能夠準(zhǔn)確將其識別出來。

5 結(jié)論

1.本文結(jié)合相關(guān)資料，分析不同的非侵入式監(jiān)測方法，嘗試進(jìn)行了改進(jìn)、整合。第一種方法，基于功率識別法，簡單可行。第二種方法，基于用電器啟動的識別方法，根據(jù)啟動功率變化規(guī)律，運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別計算。第三種方法，基于用電器穩(wěn)態(tài)的識別方法，根據(jù)用電器穩(wěn)態(tài)電流波形的不同，利用遺傳算法進(jìn)行識別計算。

2.本文搭建了實驗平臺，將實驗室的各種用電器分不同的狀態(tài)進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集。然后將數(shù)據(jù)分別應(yīng)用不同的識別方法進(jìn)行了數(shù)據(jù)處理和分析。實驗結(jié)果比較理想，有效地說明了算法的合理性和正確性。

［1］ 李寶珠.電力需求側(cè)管理新技術(shù)在電網(wǎng)發(fā)展中的應(yīng)用研究［D］，華北電力大學(xué)(北京)，2009.

［2］ 趙時.智能電網(wǎng)中家庭用戶端負(fù)載的非侵入式電能監(jiān)測系統(tǒng)研究［D］，中國礦業(yè)大學(xué)，2011.

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10.3969/j.issn.1000－6133.2015.03.004

TN784

A

1000－6133(2015)03－0012－04

2015－03－21

張榮寶，(1987－)，男，江蘇金湖，配電線路工。

工藝與材料