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年、月、文号： 致：为电力用户提供类似电话清单的用电清单，进行多次准确计量记录，支持实时电价多次收费，帮助用户调整和规划用电量利用家用电器实现节能，是一种相对使用的方法，已被广泛应用。 负荷识别可以作为家用智能电表的一种负荷识别方法，作为家用智能电表的相似性比较。 该方法以电表这一重要技术，将总功率细化为负载内家电正常工作时的稳态和瞬态功率特性为特征量，通过各大家电为用户提供电话列表之类的比较。 衡量数据与数据库模板的相似度，确定用电负载类别的耗电量列表，指导节能，不仅可以减少用户类型、工作状态，进而匹配开关事件得到对应的耗电量。 方的电费也可以提高电能的利用率。 该方法无需事先进行样本数据训练或学习过程即可识别家庭。 从目前国内外的研究来看，负荷识别方法大致是对家庭中典型的阻性电器和非阻性电器进行分类，然后对家庭中的主要电器进行分解。 分为两类。 第一类是侵入式负载识别方法。 这种用电方式。 通过对实验家庭用电量的实测数据进行分析，并与其他方法进行比较，验证了该方法的有效性和准确性。 方法是在所有电器上安装传感器或在插座上安装电流表。 电器并网时，用传感器或电流表获取关键字：家用智能电表； 负载识别； 稳定状态; 瞬态； 工作时的相似度信息得到其实时功耗。

这种方法虽然可以准确测量设备的耗电量，但不适合在日常生产生活中全面推广。 安装后需要功率、电压、电流的变化信息来识别负载类型。 、运行条件及相关参数。 与侵入式负载识别方法相比，非侵入式负载识别不中断设备供电，容易被用户接受，不需要安装大量检测设备？ 时间指南更适用于一户一表模式的智能电表。 非侵入性方法始于 1990 年代。 由于测量水平的限制，最初的方法仅基于稳态功率变化信息。 文献中建议监测稳态功率变化。 随着测量技术的提高，基于电压和电流变化的方法越来越多。 文献提出利用小波变换对谐波电流进行处理来识别负荷。 据文献介绍，家用智能电表是一种基于用电设备开关的智能电表，可以对电对电压的扰动信息进行负荷识别。 但供电电压本身的波动和系统侧谐波都会影响该方法的识别结果，进而影响结果。 随着人工智能的发展，大量智能技术被用于非侵入式负载。 文献提出了一种利用多层神经网络的非侵入式负荷监测方法，该方法结合遗传算法和暂态能量识别用电设备。 虽然设备的瞬态能量有很好的区分，但遗传算法和神经网络需要数据变化公式。 例如，如果电气设备的类型发生变化，则需要重新训练或学习算法。

由于各种家用电器的稳态功率具有良好的统计特性，可以作为负荷分解的特征量。 因此，文献中识别出家用电器的投入或退出，进而得到负载内各电器的耗电量。 但该方法只能识别经过标准差变换后的数据矩阵为大功率的电阻式家电； 无法识别非阻性负载、同功率负载、小功率负载。 为了改善文献中存在的这些问题，本文提出了一种利用相似度快速识别负载的方法，以家电的稳态功率、功率因数和暂态功率作为识别特征。 然后，对象之间的相似系数为数量，选择测量数据与数据库模板之间的最大相似度来确定电力负荷的类别，然后得到对应的工作状态和电力消耗。 与文献相比，本文的方法不仅可以识别和方便用户调整和规划电器的使用，从而达到节能的目的。 两个对象越相似，它们之间的相似系数就越高。 并且与基于人工智能的负荷识别方法相比，该方法更加接近，反之，相似系数越接近，越接近被引用。 因此，我们的方法不需要预先进行耗时的样本数据训练，或者学习值越大，两个对象之间的相似度就越大。 通过学习过程，可以分解大家电的耗电量。 同理，现有的家用电器，对于电器，具有实验家庭用电情况的实测数据分析的特点，数据变换后的矩阵是相似度算法，用相似度来描述数据对象. 是衡量对象之间相似性的一种度量方法，常用于模式识别、数据分析、图像处理等。通常，衡量研究对象之间相似性的方法有两种：相似系数和距离。

本文采用 , 表示家电模板的相似系数来衡量负载之间的相似性。 已知负载之间的相似性以百分比表示。 由于物理量不同，很难进行比较。 为了消除指标特征值不同物理量的影响，我们需要对数据进行适当的改动。 有数据对象。 每个对象包含一个特征量、静态等：一种家用智能电表的负荷识别方法。 增加值越大，表示两个负载之间的功率越相似，如图所示。 大的。 因此，我们通过寻找最大相似度来确定未知负载是哪个家用电器。 为了选择计算相似度所需的特征量，我们需要研究家用电器的负载特性。 当家用电器在线路上使用或断线时，电力系统的总功率会发生相应的变化。 对于不同的家用电器，功率的变化规律是不一样的。 例如，当电磁炉的访问量很大时，增加值可以达到100%左右。 对于计算机、灯具等非线性负载，接入电源系统后，系统功率会增加到大约 2 左右，都明显变小。 另外，电暖器的功率波形在四大家电的开关切换中是多变的，功率因数明显小于家电。 在洗衣机、电冰箱等这一大类电器的稳态功率特性设备中，功率随着工作时间的推移而切换时，其功率会从稳态逐渐下降； 波动急剧变化，转变为另一种稳定状态。

为了提高识别的准确率，我受人为活动的影响，尤其是电视在切换频道时，电力用户使用实测的稳态功率变化值，而不是电器的额定功率家用电表怎么偷电，幅度会波动很大。 图1和图2分别为电视机开机后的功率波形。 以及合闸前的稳态有功功率和无功功率稳态变化值，如图所示，取合闸后的稳态功率因数作为电器的功率因数。 功率波形 从实测数据我们可以发现，常见的家用电器大致有两种，一种是电阻式家用电器，这种电器的功率波形在运行过程中基本不发生变化，保持在一个恒定值家用电表怎么偷电，而功率因数可以近似为，如电暖器、电饭煲等，其中电暖器、电冰箱的功率波形为现代电功率、时间/时间/有功功率下降沿、有功功率上升沿的暂态特性该设备与其展示的开/关物理动作密切相关。 家用电器在开关过程中的瞬态特性是独一无二的，可以区别于其他电器，特别是对于功率相同的设备，分析瞬态特性可以为判断设备提供决定性信息。 因此，我们可以用冰箱作为开关电器时的时间/时间/例子，如图。 无功功率上升沿 无功功率下降沿 从实测数据中发现，冰箱瞬态功率特性的瞬态特性在阻性电器投切时通常不明显或短时间存在，瞬态值可以近似等于稳态值； 冰箱等家电属于电机、电泵驱动的典型家电，瞬态过程较长； 其他电机驱动器具，如洗衣机、风扇等。状态值小于家用电暖器、吹风机、空调等； 电视机、电脑等电子电器的瞬态过程很短，但家用电风扇、电冰箱、洗衣机、电灯等的瞬态幅度很大。

电器分类如手机充电器 厨房用电 电饭煲、微波炉、冰箱、电磁炉、电烤箱等。随着经济的发展，居民用电的负荷构成也逐渐增加 娱乐用电 电视、电脑、音响、收音机、录音机等逐渐发生变化，把一些高耗能的家电归为一类，我们可以提供给家电、电热水器、电磁炉等。 根据家庭用户包括各类用电的用电比例和各类主要电器的使用情况以及人们的用电习惯，列出现有家庭用电情况，用户也可以使用此类用电情况。 清单将电器用电量分为：生活用电、小家电、厨卫用电，合理安排电器的使用，达到节能和娱乐用电的目的。 各类用电量所包含的具体电器见表。 现代电力、静电等：一种家用智能电表的负荷识别方法 负荷识别方法的实现 Sequence number on event off event sequence number 微波炉关电饭锅开。 微波炉开关机负荷特性参数数据库的建立负荷识别的前提条件是有一个准确可靠的负荷特性参数数据库。 当家用电器在微波炉开关机状态下单独使用时，将正常工作状态下测得的特性参数存储在微波炉开关机数据库中，用于与未知负载进行比较。 提取特征参数本文通过监测家庭用电量，进行负荷识别测量分析，采样频率为 ，对采样数据按时间顺序进行处理，得到一类特征。 我们监测实验户的用电量。

范围。 从实测数据中发现，除了冰箱等并网的电器外，还有机会独立展现其功率特性。 有权力重叠。 以下电器模板之间的相似度按照最大相似度判定。 以实验家庭在某两个时间段的用电量为例，给出识别时动作负载是哪一种电器。 结果。 时间段负荷识别 通过以上计算，我们可以知道某一时刻正负功率变化如图所示是哪种电器。 根据时间顺序和逻辑关系，可以将变化沿定义为边界。 根据实测功率数据提取合理的事件匹配表。 匹配的原理是将某个电器所需的特征参数与模板进行比较，得到在事件之前发生且时间差最小的关闭事件的结果。 . 启动事件。 通过事件的匹配，可以得到电器的实际使用时间和耗电量。 方法如图所示。 表示在一定时间内使用微波炉和电饭煲。 通过前面的处理，我们可以判断出每个边界处打开或关闭了哪个电器，并得到该图对应的事件匹配结果，如图所示，从而计算出该电器的耗电量。 从测量数据中，我们可以找到电阻式家用电器的时间段功率波形。 通过比较图中的结果，我们可以知道边界是不相等的。 因此，在计算功耗时，电阻式家电可以近似为矩形区域，非电阻式家电可以近似为冰箱的开启事件，边界为冰箱的关闭事件。 由此可以推导出冰箱的耗电量近似为梯形面积。

现代电力、微波电加热、电吹风、洗衣电视检测、不同时间段负荷识别结果，主要耗电电器有电暖器、电视机、洗衣机、电饭煲、冰箱和微波炉。 本文的方法可以识别大作品。 在全天识别实验户负荷的过程中，我们引入高效能电阻电器与冰箱、电器等典型非电阻电器的平均相似度，定义为电视机、洗衣机、电器笔记本电脑、电灯等电器因电量低而无法识别。 从用电量表可以看出，家庭用电量、娱乐用电量和厨房用电量占了家庭一天的用电量。 ？ 大部分用电，家用电器的长期阻力意味着第一台电器的用电量占总用电量的主要部分。 首次正确识别时器具与模板的相似度。 从表中与其他方法对比的结果可以看出，该方法可以很好地识别常见的家用电器。 为了验证该方法的识别率，我们正在对实验家电进行监测。 通过负荷识别结果，我们在记录实验户家庭用电量的同时，分析各种家用电器的实际运行情况，得到实验户的用电清单，如运行次数等。 用文献方法对实测数据进行处理，将得到的识别结果与本文方法的识别结果进行比较，得到两种负载识别方法的比较结果模板。 微波炉、电饭煲、电视、电暖器、吹风机、冰箱、洗衣机、微波炉……的结果。 发现文献只能识别大功率电阻电器，不能识别冰箱、电视机、洗衣机等典型的无电阻家电。 因为文献是根据1和2的绝对比值的大小来判断负载类别的，当该比值考虑到电源电压的波动时，就可以判断一个电器的开关事件。 但电阻电器的主要元件是电阻元件，实测数据表明，它们的元件使它们的相位差变大。 本文分别考察现代电力，