董明濤 劉蘇欣 董佳偉

(哈爾濱理工大學(xué) 山東威海 264300)

隨著生活水平的提高，人們開始追求生活的品質(zhì)和效率，各種關(guān)于生活起居類的智能產(chǎn)品應(yīng)運(yùn)而生。用電器作為人類生活中必不可少的東西，也開始踏上智能化的道路。為滿足人們對(duì)產(chǎn)品的需求，市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了一些智能家居的裝置，但是由于智能控制平臺(tái)不統(tǒng)一，給用戶的實(shí)際使用帶來(lái)了諸多不便。同時(shí)，相對(duì)于傳統(tǒng)用電器，智能用電器價(jià)格昂貴，不能很好地滿足大部分人的消費(fèi)能力而使得智能家居依然不能普及。本研究提出了一種針對(duì)傳統(tǒng)用電器改造，且同樣適用于智能電器開關(guān)控制的系統(tǒng)，能夠檢測(cè)用戶電力信息，并將用戶的電力使用信息與用戶行為信息相結(jié)合，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行學(xué)習(xí)，不僅能夠保證家庭電力的安全性，也實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)用電器的智能化控制，具有很好的發(fā)展前景。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)主要由一個(gè)主機(jī)和多個(gè)從機(jī)共同組成。主機(jī)采用ST公司的STM32F767作為主控制器，嵌入uC/OSIII實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)，搭載有儲(chǔ)存模塊、觸摸屏、WIFI通信模塊以及云端通信模塊。觸摸屏采用TFTLCD觸摸屏，用戶能夠通過(guò)觸摸屏獲取用電器信息，并能夠通過(guò)觸摸實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的控制。運(yùn)用WIFI通信模塊建立數(shù)據(jù)服務(wù)器，用于主機(jī)與各個(gè)從機(jī)之間的通訊和與云端之間的通信，使用戶能夠通過(guò)手機(jī)APP對(duì)用電器進(jìn)行直接的控制，同時(shí)也能夠從云端獲取到用戶操作信息。

系統(tǒng)從機(jī)采用STM32F103作為控制核心，同樣嵌入uC/OSIII實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)，搭載有用電器檢測(cè)系統(tǒng)、用戶信息采集系統(tǒng)、電力控制系統(tǒng)以及WIFI通信模塊。用電器檢測(cè)系統(tǒng)主要包括電壓互感器、電流互感器，采樣電路以及電能計(jì)量芯片，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)用電器電壓、電流、功率等信息的采集。信息采集系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)采集用戶的位置和時(shí)間信息，以作為深度學(xué)習(xí)的支撐數(shù)據(jù)。電力控制系統(tǒng)主要包括繼電器和紅外解碼模塊，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)一些傳統(tǒng)用電器的智能控制。

2 深度學(xué)習(xí)算法

為了能夠讓系統(tǒng)了解用戶行為，針對(duì)傳統(tǒng)用電器進(jìn)行智能控制，對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，運(yùn)用線性最小二乘法來(lái)識(shí)別用電器，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)判斷用戶的行為，以此來(lái)對(duì)用戶行為事件做出相應(yīng)控制。

2.1 基于最小二乘法的用電器識(shí)別算法

我們對(duì)用電器的檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過(guò)線性最小二乘法求解用電器的開關(guān)狀態(tài)。運(yùn)用電器檢測(cè)系統(tǒng)采集線路的總電壓，總電流，總功率等信息，由于市電220V波動(dòng)，對(duì)我們意義不大，我們這里采用線路的電流和功率作為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，對(duì)用電器進(jìn)行判斷。

我們選取常用的用電器m個(gè)進(jìn)行單獨(dú)的電流、功率參數(shù)采集，得到用電器學(xué)習(xí)矩陣H2×m。為了識(shí)別用電器，我們建立超定矩陣方程，其中，x為線路的實(shí)時(shí)電流，功率矩陣；θ為矢量參量，表示m個(gè)用電器各自的狀態(tài)；v為系統(tǒng)測(cè)量噪聲。

為了求得θ以確定用電器的狀態(tài)，我們使得誤差平方和最小，得到θ即為最小二乘解，使得系統(tǒng)測(cè)量噪聲v盡可能小。

加之我們采集的用戶位置信息，將用電器的位置進(jìn)行劃分，能夠準(zhǔn)確地識(shí)別用電器并對(duì)同種用電器進(jìn)行劃分。

2.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用戶事件判斷算法

我們采集到用戶數(shù)據(jù)，并對(duì)用電器進(jìn)行識(shí)別之后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，通過(guò)時(shí)間分區(qū)將分區(qū)內(nèi)發(fā)生的用戶行為數(shù)據(jù)建立關(guān)聯(lián)，作為一個(gè)時(shí)間的判斷樣本，對(duì)用戶的電力使用行為進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。

我們將用戶的用電器使用數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，設(shè)定時(shí)間閾值，將用電器之間開啟或關(guān)斷時(shí)間在閾值之內(nèi)的用電器變動(dòng)數(shù)據(jù)劃分為一個(gè)事件。考慮到用戶的習(xí)慣不同，固定的時(shí)間閾值對(duì)一些特殊情況可能不太理想，存在把兩個(gè)時(shí)間合并為一個(gè)時(shí)間的情形。因此，我們需要建立閾值更新以解決用戶的行為差異問(wèn)題。我們根據(jù)某段時(shí)間的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行了不同閾值的劃分，得到了閾值大小與時(shí)間個(gè)數(shù)的關(guān)系。在某段時(shí)間閾值內(nèi)，下降趨勢(shì)較為明顯，說(shuō)明用戶用電器操作比較集中。之后趨勢(shì)較為平緩，說(shuō)明用戶操作在該時(shí)間閾值下開始趨向穩(wěn)定，選取該事件閾值不會(huì)過(guò)分影響我們對(duì)用戶操作時(shí)間的劃分。我們選取變化趨于平緩階段的前四個(gè)數(shù)據(jù)的平均值作為我們用于深度學(xué)習(xí)時(shí)間閾值。

為了進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，我們選取用電器類型、開始工作時(shí)間、結(jié)束工作時(shí)間、停頓時(shí)間、工作次數(shù)、工作總時(shí)長(zhǎng)作為我們的訓(xùn)練指標(biāo)。

我們選用采集到的深度學(xué)習(xí)指標(biāo)數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型，然后根據(jù)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別用戶的時(shí)間。我們選取其中時(shí)間作為輸出時(shí)間，各個(gè)事件輸出節(jié)點(diǎn)輸出的值在范圍內(nèi)，如果該值小于0，那么說(shuō)明該事件沒(méi)有發(fā)生，如果該值大于零，那么說(shuō)明該事件發(fā)生。我們?cè)诟鶕?jù)事件類型對(duì)該事件的用電器進(jìn)行控制，達(dá)到智能效果。

3 結(jié)語(yǔ)

基于深度學(xué)習(xí)的智能家庭電力系統(tǒng)，采用智能化控制方式，實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳統(tǒng)用電器的智能化控制。運(yùn)用STM32作為控制器，同時(shí)嵌入uC/OSIII實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)，使得整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行更加流暢。通過(guò)采集用戶數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，可以使得本系統(tǒng)適用于不同家庭的使用，具有實(shí)用性強(qiáng)、靈活度高等優(yōu)點(diǎn)。在這個(gè)智能家居飛速發(fā)展的時(shí)期，本系統(tǒng)為各大公司智能產(chǎn)品平臺(tái)不統(tǒng)一給用戶帶來(lái)不便以及傳統(tǒng)家電智能控制的控制發(fā)展做出了一定貢獻(xiàn)，具有一定的市場(chǎng)價(jià)值。