關(guān)鍵詞：人工智能，電器用電量，分類計(jì)量

0引言

用電量是指用電對(duì)象消耗有功電能的數(shù)量，是用電的有功功率與時(shí)間乘積累積，常用電能表計(jì)量。根據(jù)用電對(duì)象的不同，可分為單臺(tái)用電設(shè)備用電量、產(chǎn)品的生產(chǎn)用電量、企業(yè)用電量、行業(yè)用電量等。用電量主要用于能源消費(fèi)的統(tǒng)計(jì)、貿(mào)易結(jié)算、設(shè)備和產(chǎn)品能耗評(píng)價(jià)。傳統(tǒng)的用電量計(jì)量方法面臨著諸多挑戰(zhàn)。尤其是面對(duì)多樣化的電器設(shè)備與復(fù)雜的用電模式，傳統(tǒng)方法難以準(zhǔn)確分類不同電器的用電情況，導(dǎo)致能源浪費(fèi)、用電效率低下等問題。人工智能能夠利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)手段自動(dòng)分析大量用電數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)電器用電量的智能分類與精準(zhǔn)計(jì)量，提升了數(shù)據(jù)處理的效率，更準(zhǔn)確地識(shí)別不同類型電器的用電行為，為智能電網(wǎng)和能效管理提供強(qiáng)有力的支持。

1電器用電量分類計(jì)量傳統(tǒng)方法

傳統(tǒng)的電器用電量分類計(jì)量方法主要依賴于分項(xiàng)電能計(jì)量技術(shù)以及非侵入式負(fù)荷監(jiān)測（NILM）的基礎(chǔ)算法。分項(xiàng)電能計(jì)量方法通常需要在每個(gè)用電設(shè)備上安裝獨(dú)立的電能表，通過物理接觸方式直接監(jiān)測各個(gè)設(shè)備的電流、電壓及功率參數(shù)，進(jìn)行逐項(xiàng)電量的獨(dú)立計(jì)量。這種方法不僅安裝成本高昂，而且維護(hù)復(fù)雜，不適用于大規(guī)模的電器群體管理。

另一傳統(tǒng)計(jì)量方法是基于非侵入式負(fù)荷監(jiān)測技術(shù)的負(fù)荷分解算法，該方法通過采集總電量信號(hào)，利用負(fù)荷信號(hào)的時(shí)域和頻域特征，對(duì)多個(gè)電器的用電行為進(jìn)行分離?；谛〔ㄗ儞Q的傳統(tǒng)負(fù)荷分解算法依賴于頻譜特征的相似性，難以處理復(fù)雜電器中的非線性動(dòng)態(tài)負(fù)荷變化。傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法對(duì)環(huán)境噪聲較為敏感，且在電器用電模式多樣化和動(dòng)態(tài)變化的情況下，計(jì)量精度往往受限。為了克服這些問題，基于深度學(xué)習(xí)的算法逐漸被引入電量分類計(jì)量領(lǐng)域，旨在提高傳統(tǒng)方法在復(fù)雜場景下的分類精度與適用性[1]。

2基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)量精度提升

在電器用電量分類計(jì)量中，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）能夠自動(dòng)化地進(jìn)行特征提取，并且構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，以便實(shí)現(xiàn)端到端的部署流程，為電器的負(fù)荷分類提供高精度、實(shí)時(shí)化的解決方案。

電器用電量分類的關(guān)鍵在于提取負(fù)荷信號(hào)的時(shí)域和頻域特征。針對(duì)常見的電流和電壓信號(hào)，每秒采集10，000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，以確保在高采樣率下捕捉電器的啟動(dòng)、穩(wěn)定運(yùn)行以及關(guān)閉瞬間的功率波動(dòng)。使用基于傅里葉變換（FFT）的頻譜分析，將時(shí)間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到頻域空間，提取出各類電器的主要頻率分量。為了提取更細(xì)致的局部信息，采用1維卷積（1D-CNN）對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作，卷積核的尺寸設(shè)置為32，步長為2，以確保對(duì)信號(hào)中的局部模式和細(xì)節(jié)變化進(jìn)行有效提取[2]。

其次，建立基于CNN的計(jì)量精度提升模型。CNN模型的設(shè)計(jì)采用三層卷積層和兩層全連接層的架構(gòu)。第一層卷積層的濾波器數(shù)量設(shè)為64，卷積核大小為32，步長為2，通過池化層（MaxPooling）對(duì)特征進(jìn)行下采樣，池化核大小為2。第二層和第三層卷積層的濾波器數(shù)量分別為128和256。在卷積層之后，進(jìn)行Flatten操作，將多維特征展平成一維特征向量，輸入全連接層。第一層全連接層包含512個(gè)神經(jīng)元，第二層包含256個(gè)神經(jīng)元，在最后一層加入Softmax函數(shù)，用于分類任務(wù)[3]。

在模型訓(xùn)練中，采用交叉熵?fù)p失函數(shù)作為優(yōu)化目標(biāo)，優(yōu)化器選擇Adam優(yōu)化器，初始學(xué)習(xí)率為0.001。數(shù)據(jù)集采用50，000個(gè)樣本，其中40，000用于訓(xùn)練，5000用于驗(yàn)證，5000用于測試。訓(xùn)練過程中，采用隨機(jī)噪聲注入和數(shù)據(jù)采樣平衡增強(qiáng)模型的泛化能力。最后將已訓(xùn)練好的CNN模型部署在電器設(shè)備上。CNN模型對(duì)實(shí)時(shí)信號(hào)進(jìn)行卷積運(yùn)算，并基于之前學(xué)習(xí)的特征進(jìn)行負(fù)荷分類[4]。

3計(jì)量優(yōu)化方法實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為衡量基于CNN模型的優(yōu)化方法在電器用電量分類計(jì)量中的表現(xiàn)，采用對(duì)照實(shí)驗(yàn)方法。對(duì)照組為傳統(tǒng)基于非侵入式負(fù)荷監(jiān)測（NILM）的負(fù)荷分解算法，實(shí)驗(yàn)組為基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的分類算法。

3.1計(jì)量設(shè)備

為了驗(yàn)證基于人工智能的電器用電量分類計(jì)量方法的優(yōu)化效果，本實(shí)驗(yàn)采用了多種高精度計(jì)量設(shè)備，以確保電力數(shù)據(jù)采集和信號(hào)處理的可靠性與準(zhǔn)確性[5]。對(duì)照組與實(shí)驗(yàn)組采用的實(shí)驗(yàn)設(shè)備均一致，本實(shí)驗(yàn)中使用的具體設(shè)備型號(hào)及其相關(guān)參數(shù)設(shè)置見表1。

3.2檢測步驟

實(shí)驗(yàn)在控制環(huán)境中進(jìn)行，以避免外界電磁干擾影響數(shù)據(jù)采集。選取5種具有典型負(fù)荷特征的電器設(shè)備作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，包括冰箱、空調(diào)、電飯煲、電腦和微波爐。每種電器分別在不同工作狀態(tài)下運(yùn)行，以模擬多樣化的負(fù)荷特征。

（1）在實(shí)驗(yàn)開始前，檢查所有設(shè)備的工作狀態(tài)，確保設(shè)備均能正常工作。預(yù)先對(duì)傳感器進(jìn)行校準(zhǔn)，確保其輸出與實(shí)際電流、電壓值一致。（2）依次啟動(dòng)各個(gè)電器設(shè)備，以每秒10，000次的頻率記錄電流、電壓和功率信號(hào)，并將采集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭吘売?jì)算設(shè)備中用于實(shí)時(shí)處理，記錄檢測延遲數(shù)據(jù)。

（3）分別加載實(shí)驗(yàn)組的CNN模型和對(duì)照組的負(fù)荷分解算法，對(duì)電流、電壓等信號(hào)進(jìn)行特征提取，并生成特征向量，實(shí)時(shí)分類電器負(fù)荷，識(shí)別電器種類和工作狀態(tài)，并估算每個(gè)電器的實(shí)際用電量。（4）分別記錄對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組的分類準(zhǔn)確率、功率誤差、實(shí)時(shí)檢測延遲、F1評(píng)分等數(shù)據(jù)。

3.3結(jié)果分析

具體的實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表2。

如表2所示，冰箱在實(shí)驗(yàn)組中的分類準(zhǔn)確率為96.51%，比對(duì)照組多出13.78個(gè)百分點(diǎn)；空調(diào)的分類準(zhǔn)確率在實(shí)驗(yàn)組為96.24%，比對(duì)照組高出14.91個(gè)百分點(diǎn)；微波爐的分類準(zhǔn)確率提升最為顯著，實(shí)驗(yàn)組為96.63%，比對(duì)照組多了14.40個(gè)百分點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)組整體上比對(duì)照組的分類準(zhǔn)確率普遍提升約10～15個(gè)百分點(diǎn)，這表明基于CNN模型的優(yōu)化方法在負(fù)荷分類任務(wù)中的精準(zhǔn)度顯著提升，尤其在復(fù)雜負(fù)荷下對(duì)分類特征的識(shí)別更加精確。

功率誤差反映了分類計(jì)量的精度，實(shí)驗(yàn)組在此項(xiàng)指標(biāo)上同樣表現(xiàn)出色。冰箱的功率誤差在實(shí)驗(yàn)組中為0.76%，比對(duì)照組減少了2.08個(gè)百分點(diǎn)；空調(diào)的功率誤差在實(shí)驗(yàn)組為0.89%，比對(duì)照組減少了3.17個(gè)百分點(diǎn)；電飯煲和電腦的功率誤差分別減少了2.23個(gè)百分點(diǎn)和2.07個(gè)百分點(diǎn)?？傮w來看，實(shí)驗(yàn)組的功率誤差顯著降低，這說明CNN模型在分類過程中不僅提升了分類準(zhǔn)確率，同時(shí)也減少了實(shí)際功率計(jì)量的誤差，使得電器負(fù)荷分類結(jié)果更為精確。

實(shí)時(shí)檢測延遲是負(fù)荷分類系統(tǒng)中的關(guān)鍵指標(biāo)，實(shí)驗(yàn)組在該指標(biāo)上的表現(xiàn)同樣明顯優(yōu)于對(duì)照組。冰箱的實(shí)時(shí)檢測延遲在實(shí)驗(yàn)組為86.05ms，比對(duì)照組少了93.74ms；空調(diào)的延遲為112.11ms，比對(duì)照組少了54.61ms；微波爐的延遲在實(shí)驗(yàn)組為81.44ms，比對(duì)照組少了53.70ms。實(shí)驗(yàn)組的實(shí)時(shí)檢測延遲普遍降低了50ms以上，這表明基于CNN模型的優(yōu)化方法能夠更快、更有效地識(shí)別和分類電器負(fù)荷，適應(yīng)實(shí)時(shí)監(jiān)控的要求。

F1評(píng)分綜合考慮了分類模型的精準(zhǔn)度和召回率，實(shí)驗(yàn)組的F1評(píng)分在所有電器類型上均優(yōu)于對(duì)照組。空調(diào)的F1評(píng)分在實(shí)驗(yàn)組為0.93，比對(duì)照組多出0.14；電腦的F1評(píng)分在實(shí)驗(yàn)組為0.97，比對(duì)照組多出0.15；微波爐的F1評(píng)分在實(shí)驗(yàn)組為0.95，比對(duì)照組多出0.16。F1評(píng)分的提升說明CNN模型不僅在分類準(zhǔn)確率上表現(xiàn)出色，在負(fù)荷識(shí)別的全面性和一致性方面也具有更優(yōu)的性能。

4結(jié)語

基于CNN模型的智能優(yōu)化方法能夠顯著提升分類準(zhǔn)確率和功率計(jì)量精度，減少實(shí)時(shí)檢測延遲，提高系統(tǒng)的整體性能，滿足智能電網(wǎng)中對(duì)負(fù)荷識(shí)別與管理的高精度需求。未來的研究可以進(jìn)一步結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)和邊緣計(jì)算技術(shù)，推動(dòng)智能用電管理系統(tǒng)的持續(xù)發(fā)展與創(chuàng)新。