本發(fā)明涉及負(fù)荷智能監(jiān)測，尤其涉及一種非侵入式負(fù)荷監(jiān)測分析方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著能源互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來，清潔發(fā)電、高效配電、便捷用電等方面給智能電網(wǎng)帶來了全新的變革。非侵入式負(fù)荷監(jiān)測技術(shù)作為一種比較前沿的監(jiān)測電氣設(shè)備工作情況的技術(shù)，無需“近負(fù)荷”安裝傳感設(shè)備，僅僅通過監(jiān)測和分析配電進(jìn)線處的電壓、電流等信號，獲取用戶內(nèi)部表征不同類型負(fù)荷用電行為的負(fù)荷特征。

2、然而，在用電器類型較多，負(fù)荷變化復(fù)雜的場景下，現(xiàn)有的非侵入式負(fù)荷檢測技術(shù)的識別率和魯棒性不夠理想，難以從復(fù)雜的負(fù)荷數(shù)據(jù)中提取有效的特征，特別是在多個(gè)電器同時(shí)運(yùn)行時(shí)難度更高。而且，在電器啟動時(shí)和關(guān)閉時(shí)都會存在瞬態(tài)特性，可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)的采集不夠準(zhǔn)確。

3、對于現(xiàn)有的相關(guān)技術(shù)中存在的負(fù)荷監(jiān)測精確度不佳的問題，目前還沒有提出有效的解決方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種非侵入式負(fù)荷監(jiān)測分析方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，用以解決現(xiàn)有的相關(guān)技術(shù)中存在的負(fù)荷監(jiān)測精確度不佳的缺陷，實(shí)現(xiàn)更高效、準(zhǔn)確的電器能耗監(jiān)測和分解。

2、第一個(gè)方面，本發(fā)明提供一種非侵入式負(fù)荷監(jiān)測分析方法，包括：

3、為監(jiān)測目標(biāo)內(nèi)的多個(gè)電器分別建立正常運(yùn)行時(shí)的電流模板和電壓模板；

4、采集所述監(jiān)測目標(biāo)的總開關(guān)電路的用電數(shù)據(jù)；所述用電數(shù)據(jù)包括電流數(shù)據(jù)和電壓數(shù)據(jù)；

5、每隔設(shè)定時(shí)間，將所述用電數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練后的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)測，確定每個(gè)所述電器的電器屬性；

6、提取所述電器的特征向量并進(jìn)行特征傳播，捕捉每個(gè)所述電器之間的關(guān)聯(lián)，確定每個(gè)所述電器的工作狀態(tài)；

7、基于每個(gè)時(shí)間間隔識別的所述電器的工作狀態(tài)，對所述電器進(jìn)行時(shí)間段健康評估，生成所述電器的健康狀態(tài)結(jié)果。

8、根據(jù)本發(fā)明提供的一種非侵入式負(fù)荷監(jiān)測分析方法，為監(jiān)測目標(biāo)內(nèi)的多個(gè)電器分別建立正常運(yùn)行時(shí)的電流模板和電壓模板，包括：

9、將每個(gè)所述電器單獨(dú)連接電源，采集所述電器在不同工作狀態(tài)下的電流數(shù)據(jù)和電壓數(shù)據(jù)；所述工作狀態(tài)包括介入時(shí)的瞬態(tài)和正常工作時(shí)的穩(wěn)態(tài)；

10、對所述電流數(shù)據(jù)和所述電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理；

11、提取所述電流數(shù)據(jù)和所述電壓數(shù)據(jù)的穩(wěn)態(tài)特征和瞬態(tài)特征，并分析所述電流數(shù)據(jù)和所述電壓數(shù)據(jù)的頻域特征；

12、將所述電流數(shù)據(jù)和所述電壓數(shù)據(jù)的穩(wěn)態(tài)特征和瞬態(tài)特征組合成多維特征向量，得到所述電器正常運(yùn)行時(shí)的電流模板和電壓模板。

13、根據(jù)本發(fā)明提供的一種非侵入式負(fù)荷監(jiān)測分析方法，所述穩(wěn)態(tài)特征包括所述電流數(shù)據(jù)和所述電壓數(shù)據(jù)的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差以及功率；

14、所述瞬態(tài)特征包括所述電流數(shù)據(jù)和所述電壓數(shù)據(jù)的上升時(shí)間、下降時(shí)間和峰值；

15、所述頻域特征包括諧波含量和頻率分布。

16、根據(jù)本發(fā)明提供的一種非侵入式負(fù)荷監(jiān)測分析方法，對所述電流數(shù)據(jù)和所述電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，包括：對所述電流數(shù)據(jù)和所述電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，將所述電流數(shù)據(jù)和電壓數(shù)據(jù)歸一化至統(tǒng)一的尺度。

17、根據(jù)本發(fā)明提供的一種非侵入式負(fù)荷監(jiān)測分析方法，每隔設(shè)定時(shí)間，將所述用電數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練后的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)測，確定每個(gè)所述電器的電器屬性，包括：

18、通過滑動窗口檢測所述電流數(shù)據(jù)和所述電壓數(shù)據(jù)變化中的瞬態(tài)事件；

19、結(jié)合所述瞬態(tài)事件檢測結(jié)果和時(shí)間序列以及每個(gè)所述電器的電流模板和電壓模板，確定所述電器的電器屬性；所述電器屬性包括所述電器的種類、啟動時(shí)間點(diǎn)和關(guān)閉時(shí)間點(diǎn)。

20、根據(jù)本發(fā)明提供的一種非侵入式負(fù)荷監(jiān)測分析方法，提取所述電器的特征向量并進(jìn)行特征傳播，捕捉每個(gè)所述電器之間的關(guān)聯(lián)，確定每個(gè)所述電器的工作狀態(tài)，包括：

21、為每個(gè)所述電器對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)分配一個(gè)初始特征向量；

22、通過所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征傳播，基于每個(gè)所述電器對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行特征更新，確定每個(gè)所述電器的工作狀態(tài)。

23、根據(jù)本發(fā)明提供的一種非侵入式負(fù)荷監(jiān)測分析方法，為每個(gè)所述電器對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)分配一個(gè)初始特征向量，包括：

24、對于每個(gè)所述電器，對所述電器的電流模板和電壓模板進(jìn)行特征提取，得到模板特征；

25、基于所述電器的模板特征確定初始特征向量，并將所述初始特征向量分配給所述電器對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)。

26、根據(jù)本發(fā)明提供的一種非侵入式負(fù)荷監(jiān)測分析方法，基于每個(gè)時(shí)間間隔識別的所述電器的工作狀態(tài)，對所述電器進(jìn)行時(shí)間段健康評估，生成所述電器的健康狀態(tài)結(jié)果，包括：

27、對所述電器的工作狀態(tài)進(jìn)行特征提取，得到工作狀態(tài)特征；

28、將所述電器的工作狀態(tài)特征與預(yù)先定義的評估規(guī)則結(jié)合，對所述電器的健康狀態(tài)進(jìn)行打分；

29、基于每個(gè)所述電器的健康狀態(tài)的得分確定所述電器的健康狀態(tài)結(jié)果。

30、第二個(gè)方面，本發(fā)明還提供一種非侵入式負(fù)荷監(jiān)測分析裝置，包括：

31、構(gòu)建模塊，用于為監(jiān)測目標(biāo)內(nèi)的多個(gè)電器分別建立正常運(yùn)行時(shí)的電流模板和電壓模板；

32、采集模塊，用于采集所述監(jiān)測目標(biāo)的總開關(guān)電路的用電數(shù)據(jù)；所述用電數(shù)據(jù)包括電流數(shù)據(jù)和電壓數(shù)據(jù)；

33、監(jiān)測模塊，用于每隔設(shè)定時(shí)間，將所述用電數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練后的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)測，確定每個(gè)所述電器的電器屬性；

34、更新模塊，用于提取所述電器的特征向量并進(jìn)行特征傳播，捕捉每個(gè)所述電器之間的關(guān)聯(lián)，確定每個(gè)所述電器的工作狀態(tài)；

35、評估模塊，用于基于每個(gè)時(shí)間間隔識別的所述電器的工作狀態(tài)，對所述電器進(jìn)行時(shí)間段健康評估，生成所述電器的健康狀態(tài)結(jié)果。

36、第三個(gè)方面，本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述第一個(gè)方面所述的非侵入式負(fù)荷監(jiān)測分析方法。

37、第四個(gè)方面，本發(fā)明還提供一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述第一個(gè)方面所述的非侵入式負(fù)荷監(jiān)測分析方法。

38、第五個(gè)方面，本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述第一個(gè)方面所述的非侵入式負(fù)荷監(jiān)測分析方法。

39、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：

40、本發(fā)明提供的非侵入式負(fù)荷監(jiān)測分析方法，針對電器啟動和關(guān)閉時(shí)的瞬態(tài)特性導(dǎo)致的數(shù)據(jù)采集誤差問題，通過融合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性，能夠更加精確地捕捉負(fù)荷數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征，增強(qiáng)對瞬態(tài)信號的處理能力，從而提高數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性。并且，通過引入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模電器之間的復(fù)雜關(guān)系和交互特性，能夠在電器類型多樣、負(fù)荷變化復(fù)雜的場景下提高負(fù)荷分解的識別率，并具備更強(qiáng)的魯棒性和適應(yīng)能力，能夠應(yīng)對實(shí)際場景中的復(fù)雜變化。利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理高維和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢，從復(fù)雜的電器的復(fù)合數(shù)據(jù)中提取更加有效的電器特征，在多個(gè)電器同時(shí)運(yùn)行的情況下，也能夠高效區(qū)分各設(shè)備的能耗特征，實(shí)現(xiàn)精確的能耗分解。通過上述過程，能夠解決現(xiàn)有的相關(guān)技術(shù)中存在的負(fù)荷監(jiān)測精確度不佳的問題，實(shí)現(xiàn)更高效、準(zhǔn)確的電器能耗監(jiān)測和分解。