0 引言

    電能是現(xiàn)代生產(chǎn)生活中應(yīng)用最廣泛,、最重要的能源之一。在電能計量方面,，傳統(tǒng)的“一戶一表”方式是由電力部門抄取電能表并給出當(dāng)月耗電度數(shù),，其弊端在于用戶無法獲知具體某用電器在某時間段內(nèi)的耗電情況?？梢哉f,，用戶對負(fù)荷集的動態(tài)實(shí)時運(yùn)行信息的掌握還相當(dāng)匱乏。為解決此問題，傳統(tǒng)的侵入式監(jiān)測方式在每個待測負(fù)荷上加裝功率測量硬件,，“一對一”地監(jiān)測負(fù)荷運(yùn)行信息,，缺點(diǎn)是需要破壞負(fù)荷原有的供電電路，在安裝,、維護(hù)上將耗費(fèi)大量的人力物力^[1],。

    非侵入式負(fù)荷監(jiān)測系統(tǒng)(Non-intrusive Load Monitoring System，NILMS)是在電力供給入口處安裝功率測量硬件,，無需破壞負(fù)荷硬件結(jié)構(gòu),，可以“一對多”地監(jiān)控負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)^[2]。但由于缺乏當(dāng)前所接入負(fù)荷的種類先驗(yàn)信息,，故隨之而來的是負(fù)荷種類識別的問題,。對此，國內(nèi)外眾多學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究,，尤其是借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行負(fù)荷識別^[3-5],。鄭宇等以有功功率增量和電流諧波分量總面積作為特征量，利用Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)負(fù)荷識別^[6],；Jiang Lei等以負(fù)荷電流諧波作為特征量,，利用SVM方法進(jìn)行負(fù)荷分類^[7]。

    本文從工程應(yīng)用的角度出發(fā),，設(shè)計了一種軟硬件兼?zhèn)涞姆乔秩胧奖O(jiān)測與識別系統(tǒng),。設(shè)計了電源管理電路、功率計量電路等,，通過Wi-Fi向云服務(wù)器上傳負(fù)荷的實(shí)時功率信息,，云服務(wù)器可以根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練好的分類器識別當(dāng)前負(fù)荷種類，實(shí)現(xiàn)負(fù)荷的分類計量,；提出利用主成份分析法(PCA)對負(fù)荷的特征量進(jìn)行降維提取,，利用k最近鄰(kNN)算法識別用電器種類。與傳統(tǒng)技術(shù)相比,，本系統(tǒng)能夠以非侵入方式采集負(fù)荷功率信息,，減少安裝和維護(hù)的工作量；借助云服務(wù)器識別負(fù)荷,、分析運(yùn)行狀態(tài),，可以遠(yuǎn)程控制負(fù)荷開關(guān)，從而指導(dǎo)用戶合理規(guī)劃用電,，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排,；及時排除故障，保障人身安全,，減少財產(chǎn)損失,，是智能電網(wǎng)發(fā)展的必然趨勢,。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    非侵入式負(fù)荷監(jiān)測與識別系統(tǒng)由分布式硬件節(jié)點(diǎn)、路由器,、云服務(wù)器和智能終端組成,，如圖1所示。其中,，分布式硬件節(jié)點(diǎn)布設(shè)在各電力供給入口處采集負(fù)荷的功率信息,，每個節(jié)點(diǎn)上都帶有Wi-Fi芯片用于連接路由器；路由器將各節(jié)點(diǎn)的功率信息通過因特網(wǎng)轉(zhuǎn)發(fā)至云服務(wù)器,；云服務(wù)器上保存有各個節(jié)點(diǎn)上不同負(fù)荷的歷史耗電記錄,，并根據(jù)訓(xùn)練好的分類器識別當(dāng)前運(yùn)轉(zhuǎn)的負(fù)載，同時向用戶提供訪問接口,；用戶可以通過智能終端聯(lián)網(wǎng)查看各電力供給入口的負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài),，發(fā)送電路控制指令。

    如圖2所示,，硬件節(jié)點(diǎn)是一個完整的功率測量系統(tǒng),。當(dāng)負(fù)荷接入電力供給入口時，功率計量電路采集負(fù)荷的電壓,、電流有效值并轉(zhuǎn)換為隨交流電浮動的高頻脈沖信號,；通過光電耦合器將高頻脈沖信號與交流電隔離后，CPLD用“等精度測量”的方法對高頻脈沖計數(shù),；MCU獲得脈沖頻率后,，解算出功率值并通過Wi-Fi發(fā)送到云服務(wù)器。另外,，當(dāng)硬件節(jié)點(diǎn)收到由云服務(wù)器傳來的控制指令時,，由MCU控制繼電器通斷。

2 硬件節(jié)點(diǎn)端電路設(shè)計

2.1 電源管理電路

    自激隔離式開關(guān)電源用于給光耦,、CPLD,、MCU、繼電器和Wi-Fi芯片供電,，如圖3所示,。其中，單相工頻市電經(jīng)半波整流后加到三極管Q2上,，Q2起到開關(guān)的作用,。當(dāng)Q2微導(dǎo)通時，變壓器初級繞組L1和L2將產(chǎn)生相反方向的感應(yīng)電動勢,；當(dāng)Q2處于飽和狀態(tài)時,，L1中電流近似線性增加,，L2中產(chǎn)生的穩(wěn)定電動勢給電容C2充電,；當(dāng)Q2處于截止?fàn)顟B(tài)時,，L1和L2中的感應(yīng)電動勢極性反轉(zhuǎn)，最終形成自激振蕩,。在副級電路中,，通過二極管D2和電解電容C4進(jìn)行穩(wěn)壓濾波。

    圖4所示電路可以提供5 V,、200 mA的非隔離式電源,，用于給功率計量芯片HLW8012供電。MP150是一款原邊整流器,，可以實(shí)現(xiàn)精確的恒壓調(diào)節(jié)功能,。單相工頻市電經(jīng)整流、濾波和穩(wěn)壓后獲得5 V壓差,，由于模擬地與零線N相連,，因此該5 V壓差隨交流零線浮動。弱電區(qū)通過自激隔離式電源供電,，強(qiáng)電區(qū)通過非隔離式電源供電,，避免了220 V交流電竄入弱電區(qū)，增加系統(tǒng)的可靠性,。

2.2 功率計量電路

    負(fù)荷的實(shí)時用功功率計量電路如圖5所示,，HLW8012是一款單相功率計量芯片，滿足50/60 Hz IEC 687/1036準(zhǔn)確度要求標(biāo)準(zhǔn),。L_Relay為經(jīng)過繼電器的火線,，N為零線。通過在負(fù)荷回路中串聯(lián)2 mΩ的康銅電阻RS采樣工作電流,，通過電阻網(wǎng)絡(luò)R5~R9采集工作電壓,。將采樣電壓經(jīng)壓頻轉(zhuǎn)換后，輸出表征電壓,、電流有效值和有功功率的高頻脈沖信號CF和CF1,。

    利用“等精度”的方法測量高頻脈沖頻率。圖6所示為CPLD搭建的等精度測頻數(shù)字邏輯電路,，其中,，標(biāo)準(zhǔn)信號為50 MHz晶振信號，閘門信號設(shè)置為寬度為1 s的脈沖,，D觸發(fā)器捕獲到待測信號的邊沿時,，閘門信號才會被鎖存到輸出端，32位標(biāo)準(zhǔn)信號計數(shù)器和待測信號計數(shù)器同時被使能并開始計數(shù),，故待測信號計數(shù)器不會出現(xiàn)±1個計數(shù)值的誤差,。1 s計數(shù)結(jié)束后，D觸發(fā)器鎖存閘門信號的下降沿,，同時讀取計數(shù)器數(shù)值,，并通過式(1)計算待測信號的頻率fdc,，bz_count[31..0]和dc_count[31..0]分別存儲了閘門時間內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)信號和待測信號的上升沿個數(shù)。

    有功功率的輸出頻率F_CF,、電流有效值的輸出頻率F_CFI和電壓有效值的輸出頻率F_CFU可由式(2)計算,，其中V₁是電流通道引腳上的電壓信號，V₂是電壓通道引腳上的電壓信號,，f_osc為3.579 MHz的振蕩器頻率,，V_REF為2.43 V的基準(zhǔn)電壓源。實(shí)測出輸出頻率后,，即可反推出電流,、電壓有效值和有功功率值。

2.3 光耦隔離電路

    光耦隔離電路的作用是將功率計量電路輸出的高頻脈沖轉(zhuǎn)換為3.3 V電平標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字脈沖并與強(qiáng)電區(qū)域隔離,，隔離后的脈沖由CPLD計數(shù),。如圖7所示，HCPL-0630是雙通道光耦芯片,，開關(guān)速度可達(dá)到10 Mb/s,。來自HLW8012的高頻脈沖CF和CF1連接鋁砷化鎵發(fā)光二極管的陰極，輸出端CF_IO和CF1_IO作為待測信號連接圖6所示的測頻邏輯電路,。當(dāng)二極管發(fā)光時,，右側(cè)三極管導(dǎo)通，輸出低電平,；反之,，三極管截止，輸出高電平,。

2.4 Wi-Fi,、繼電器電路

    系統(tǒng)通過圖8所示的Wi-Fi電路與云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)TCP/IP通信。云服務(wù)器收到終端發(fā)出的控制指令后,，將指令按硬件編號轉(zhuǎn)發(fā)到各節(jié)點(diǎn)上,。節(jié)點(diǎn)通過Wi-Fi電路接收到開關(guān)指令，通過圖9所示的繼電器電路控制負(fù)荷與電力入口連通或斷開,。R_IO由MCU控制其電平狀態(tài),，繼電器RY1串聯(lián)在三極管Q0的集電極，當(dāng)R_IO為低電平時,，三極管Q0截止,，繼電器處于常開狀態(tài)；當(dāng)R_IO置高時,，三極管Q0導(dǎo)通,，繼電器吸合。

3 云服務(wù)器端數(shù)據(jù)處理方法

3.1 基于PCA的特征提取與降維

    對于一個電力供給入口來說，總存在若干個經(jīng)常接入使用的電負(fù)荷,，既然系統(tǒng)已經(jīng)能夠獲取負(fù)荷隨時間變化的功率值,，那么在已知“功率-時間”波形圖的基礎(chǔ)上，可以對波形圖進(jìn)行特征提取和降維,，得到一組可以鑒別負(fù)荷種類的特征向量,。具體方法為：采集n類負(fù)荷在1 min內(nèi)的功率數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,，提取功率值序列的平均數(shù),、中位數(shù)、眾數(shù),、方差,、極差、峰度,、偏度,、四分位差、正斜率均值和負(fù)斜率均值等共10種基本統(tǒng)量,，得到n類負(fù)荷的樣本數(shù)據(jù)矩陣x_n×10,。其中，正,、負(fù)斜率均值分別指將離散功率值序列作差分運(yùn)算后的正數(shù)集的平均數(shù)和負(fù)數(shù)集的平均數(shù),。考慮到特征量維數(shù)較多且相互之間具有一定的相關(guān)性,，采用主成分分析(Principal Components Analysis,，PCA)，通過正交變換將基本統(tǒng)計量降維成相互獨(dú)立的綜合指標(biāo)^[8],。

3.2 基于kNN的負(fù)荷分類

    k最近鄰(k-NearestNeighbor,，kNN)分類算法的核心思想是“投票機(jī)制”。將一個測試樣本投放到眾多已分類好的訓(xùn)練樣本中,，分別計算該測試樣本與各訓(xùn)練樣本的歐式距離來作為相似性指標(biāo)^[9],。本方案中，歐式空間的維度為經(jīng)過PCA降維后的綜合特征量的個數(shù),。

4 采集端和云端流程圖

    采集端MCU的程序流程如圖10所示,。首先初始化時鐘、串口,、定時器等片內(nèi)外設(shè),。再通過AirKiss協(xié)議配置Wi-Fi模塊所接入無線網(wǎng)的SSID和密碼，成功連接路由器后被分配IP地址,。接著,，CPLD對功率計量電路產(chǎn)生的高頻脈沖計數(shù)，MCU讀取CPLD的計數(shù)值,，并根據(jù)式(2)解算出負(fù)荷功率值,。采集端在與服務(wù)器進(jìn)行通信的過程中,，一方面向服務(wù)器傳遞實(shí)時功率信息，另一方面接收服務(wù)器下達(dá)的開關(guān)指令,，從而控制繼電器通斷,。

    云服務(wù)器端程序流程如圖11所示，首先通過TCP/IP協(xié)議接收負(fù)荷的編號與功率信息,，再利用PCA對1 min內(nèi)的功率值序列進(jìn)行特征提取與降維,，接著通過kNN分類實(shí)現(xiàn)負(fù)荷識別。云端既可以轉(zhuǎn)發(fā)客戶端提出的關(guān)斷請求,，也可以根據(jù)異常的功率值判斷電路故障,，從而自主地下達(dá)關(guān)斷指令。 

5 實(shí)驗(yàn)

    將本系統(tǒng)安裝于室內(nèi)墻壁插座內(nèi),，選擇手機(jī)充電器,、平板充電器、臺燈,、筆記本電腦,、電風(fēng)扇、洗衣機(jī),、電吹風(fēng)機(jī)和電水壺共8類常用家用電器作為實(shí)驗(yàn)負(fù)荷,。配置硬件Wi-Fi模塊接入家庭路由器，建立其與云服務(wù)器的通信,。

    (1)分別對處于正常運(yùn)行狀態(tài)的8類實(shí)驗(yàn)負(fù)荷采集60 s的有功功率數(shù)據(jù),，圖12所示為各負(fù)荷的“功率-時間”變化圖，可以看出8類負(fù)荷有著不同的波形特征,。

    (2)為了定量分析8類實(shí)驗(yàn)負(fù)荷的波形特征,，對步驟(1)所采集的有功功率值序列求取3.1節(jié)所述的10種基本統(tǒng)計量。

    (3)為了消除10種基本統(tǒng)計量的相關(guān)性,，降低特征維度,，利用式(3)～式(5)進(jìn)行主成分變換。結(jié)果如表1所示,，取前3個主成分,，可以獲得99.83%的累積貢獻(xiàn)率，說明前3個主成分包含了原指標(biāo)的99.83%的信息,，且相互獨(dú)立,。

    (4)利用3.2節(jié)所述的分類方法，以步驟(3)所求得的主成分作為歐式維度,，計算待識別樣本到其他訓(xùn)練樣本之間的歐式距離,，并利用kNN算法進(jìn)行歸類。識別準(zhǔn)確率如表2所示，可以看出,，平板充電器,、臺燈和筆記本3類負(fù)荷均有未識別出的次數(shù)，是因?yàn)檫@三者的功率平均數(shù)較為相似,，且平板充電器和筆記本充電器的充電電流與環(huán)境溫度及是否正在使用等因素有關(guān),。整體看來，平均識別準(zhǔn)確率達(dá)到98.75%,。

6 結(jié)束語

    NILMS通過在電力入口處布設(shè)硬件節(jié)點(diǎn),，實(shí)現(xiàn)了“一個入口，多種負(fù)荷”的監(jiān)測系統(tǒng),。這對于電力系統(tǒng)而言,，不僅降低了安裝維護(hù)的費(fèi)用,，更簡化了監(jiān)控系統(tǒng),，便于管理，但與之同來的是負(fù)荷種類識別的高效性與準(zhǔn)確性問題,。本文主要完成了兩項工作：(1)設(shè)計并研制出非侵入式負(fù)荷功率采集裝置,，全天候地向云服務(wù)器上傳負(fù)荷功率信息，并對強(qiáng)電區(qū)域和弱電區(qū)域進(jìn)行電氣隔離,，增加硬件節(jié)點(diǎn)的可靠性,；(2)借助云服務(wù)器平臺實(shí)現(xiàn)負(fù)荷種類識別功能，預(yù)先通過PCA對常用負(fù)荷的功率值序列進(jìn)行訓(xùn)練,，達(dá)到特征提取與降維的目的,，再利用kNN對待識別樣本進(jìn)行歸類，經(jīng)多次實(shí)驗(yàn),，顯示負(fù)荷識別率可以達(dá)到98%以上,。總體而言,，本系統(tǒng)具有非侵入式測量和網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程控制的特點(diǎn),，又借助云服務(wù)器識別負(fù)荷、分析運(yùn)行狀態(tài),，從而指導(dǎo)用戶合理規(guī)劃用電,，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排，并及時排除故障,，是智能電網(wǎng)發(fā)展的必然趨勢,。

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作者信息:

陳彭鑫1,，仲思東1，2

（1.武漢大學(xué) 電子信息學(xué)院,，湖北 武漢430079,；2.武漢大學(xué) 測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢430079）