基于物聯(lián)網(wǎng)的家庭電量分析系統(tǒng)

摘要：近年來，能源短缺問題日益嚴(yán)峻，減少能源浪費(fèi)和合理利用電力已成為全社會亟須解決的問題。了解每個電器的用電數(shù)據(jù)對于實(shí)現(xiàn)節(jié)約用電至關(guān)重要。然而，普通用戶難以在每個電器后面都安裝監(jiān)測裝置以實(shí)時監(jiān)控用電情況。因此，迫切需要一種方法，通過僅有總電表數(shù)據(jù)即可預(yù)測每個電器的用電數(shù)據(jù)，以幫助用戶更高效地節(jié)省能源。非侵入式負(fù)荷監(jiān)測技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，通過分析從單個總電表采集的數(shù)據(jù)，可以識別和預(yù)測每個電器的用電數(shù)據(jù)。這種方法避免了在每個電器后安裝獨(dú)立監(jiān)測裝置的需求，從而降低了成本和復(fù)雜性。本文成功實(shí)現(xiàn)了一個基于物聯(lián)網(wǎng)的家庭電量分析系統(tǒng)，能夠以非侵入的方式監(jiān)測家庭電量使用情況，將總電表的數(shù)據(jù)分解為每個電器的功率，使用戶能夠深入分析自己家庭的電量使用情況。

關(guān)鍵詞：非侵入式電量負(fù)荷監(jiān)測技術(shù)；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；物聯(lián)網(wǎng)

引言

隨著全球能源需求不斷增長，能源資源日益緊缺，同時能源價格上漲和環(huán)境污染問題日益突顯。據(jù)國際能源署（IEA）報(bào)告，建筑物和家庭電器的用電占全球總能源消耗的近40%，這一比例仍在不斷上升。因此，21世紀(jì)家庭能源管理和節(jié)能減排成為能源政策的關(guān)鍵組成部分。然而，傳統(tǒng)的家庭能源管理手段存在設(shè)備安裝成本高、監(jiān)測手段煩瑣等問題，制約了其推廣和實(shí)施。與此同時，現(xiàn)有的非侵入式負(fù)荷監(jiān)測產(chǎn)品多數(shù)面向工業(yè)領(lǐng)域，對于普通家庭來說使用成本較高。在這一背景下，研究一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，能夠?qū)崟r、準(zhǔn)確監(jiān)測家庭電器用電數(shù)據(jù)的應(yīng)用具有極大的現(xiàn)實(shí)意義。家庭電量分析系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，能夠在只有總電表數(shù)據(jù)的情況下預(yù)測每個電器的用電數(shù)據(jù)，同時對異常用電行為進(jìn)行預(yù)警與提醒，為家庭能源管理提供了實(shí)用、高效且易于實(shí)施的解決方案。

1. 非侵入式負(fù)荷監(jiān)測概述

在過去的幾十年里，非侵入式負(fù)荷監(jiān)測（NILM）領(lǐng)域得到了廣泛關(guān)注和深入研究。研究者們采用了多種方法和技術(shù)來提高對家庭電器用電數(shù)據(jù)的監(jiān)測精度[1-3]。早期的NILM研究主要集中在特征提取和分類算法上，從電力信號中提取電壓、電流、有功功率和無功功率等各種特征。然后，采用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類器（如決策樹、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等）對不同電器的用電模式進(jìn)行分類。這些方法在某些情境下取得了一定的成功，但在處理大規(guī)模、復(fù)雜的家庭用電場景時存在性能局限。為了克服傳統(tǒng)方法的限制，研究者們開始采用基于概率模型的方法，如隱馬爾可夫模型（HMM）、因子圖模型等。這些方法通過建立概率模型描述電器用電行為，可以更好地處理信號中的噪聲和不確定性。然而，基于概率模型的方法通常需要大量的計(jì)算資源和參數(shù)調(diào)整，這在一定程度上限制了其在實(shí)際應(yīng)用中的推廣。

近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，研究者們開始將深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于NILM領(lǐng)域，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等。深度學(xué)習(xí)方法能夠自動學(xué)習(xí)高層次的特征表示，在處理復(fù)雜的家庭用電場景時表現(xiàn)良好。然而，深度學(xué)習(xí)方法通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，可能導(dǎo)致過擬合和計(jì)算效率低下的問題?？傮w而言，非侵入式負(fù)荷監(jiān)測領(lǐng)域的研究盡管取得了一定進(jìn)展，但仍然面臨諸如性能局限性、計(jì)算資源需求、數(shù)據(jù)可用性等許多挑戰(zhàn)。

非侵入式負(fù)荷監(jiān)測產(chǎn)品的涌現(xiàn)為家庭和商業(yè)用電分析提供了新的解決方案。NILM產(chǎn)品通過分析單一的電力信號，識別和監(jiān)測各種設(shè)備的能耗，具有顯著的節(jié)能潛力。Sense Energy Montor[4]是一款基于云端的NILM產(chǎn)品，能夠?qū)崟r監(jiān)測房屋中的設(shè)備能耗，其硬件部分通過電表箱收集電力數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進(jìn)行分析，用戶可以通過移動應(yīng)用程序?qū)崟r查看設(shè)備使用情況和能源消耗。EcoisMe[5]是一款基于NILM技術(shù)的智能房屋能源管理系統(tǒng)，能夠監(jiān)測房屋中的電器設(shè)備，并提供實(shí)時的設(shè)備能耗數(shù)據(jù)。通過收集電力數(shù)據(jù)并利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，EcoisMe能夠識別家庭中的各種設(shè)備。此外，EcoisMe還能提醒用戶關(guān)閉不需要的設(shè)備，幫助節(jié)省能源。Bidgely[6]是一款基于云端的能源管理解決方案，旨在為公用事業(yè)公司提供負(fù)荷監(jiān)測服務(wù)。Bidgely利用NILM技術(shù)分析電力數(shù)據(jù)，以識別和監(jiān)測設(shè)備能耗，為公用事業(yè)公司提供的能源分析報(bào)告有助于提高能源效率，降低運(yùn)營成本并改善客戶服務(wù)。這些NILM產(chǎn)品在技術(shù)實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用場景上各有特點(diǎn)，但共同目標(biāo)都是幫助用戶更好地了解和管理能源消耗。許多現(xiàn)有的NILM產(chǎn)品都在不斷優(yōu)化算法和提高設(shè)備識別的準(zhǔn)確性，以滿足不同用戶的需求。隨著NILM技術(shù)的發(fā)展和智能家居系統(tǒng)的普及，未來預(yù)計(jì)將出現(xiàn)更多具有創(chuàng)新功能和應(yīng)用場景的NILM產(chǎn)品。

2. 系統(tǒng)需求分析

基于物聯(lián)網(wǎng)的家庭電量分析系統(tǒng)是一個面向用戶的、集成分析與監(jiān)測的系統(tǒng)，旨在通過物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備自動上傳入戶電表的數(shù)據(jù)，智能分析用戶家庭中電器的用電分布情況。此外，安裝了智能電表設(shè)備的用戶可以利用本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)家庭電力情況監(jiān)測，對突發(fā)情況即時進(jìn)行預(yù)警，也可以了解自己家庭的用電習(xí)慣，以此來節(jié)約用電。本系統(tǒng)使用的非侵入式負(fù)荷監(jiān)測模型，基于LSTM和CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，并且使用公開數(shù)據(jù)集訓(xùn)練。這個模型運(yùn)行于系統(tǒng)服務(wù)端，方便廣大用戶使用。

非侵入式電量分解系統(tǒng)需要具備以下功能：

（1）用戶身份管理：提供用戶登錄功能，允許已注冊用戶通過賬號和密碼登錄；支持新用戶注冊，以獲取系統(tǒng)的使用權(quán)。

（2）電量分解功能：提供已登錄用戶進(jìn)行電量分解的功能，用戶可以上傳或輸入相應(yīng)的電力數(shù)據(jù)進(jìn)行分解；展示電量分解的結(jié)果，清晰顯示每個電器的用電情況。

（3）實(shí)時數(shù)據(jù)展示：實(shí)現(xiàn)實(shí)時數(shù)據(jù)展示，以圖表或表格形式展現(xiàn)每個時刻每種電器的用電情況；提供用戶可以自定義時間范圍的實(shí)時數(shù)據(jù)查詢和展示。

（4）結(jié)果管理：允許用戶主動刪除自己創(chuàng)建的電量分解結(jié)果，提供相應(yīng)的刪除功能；禁止用戶刪除其他用戶創(chuàng)建的電量分解結(jié)果，確保數(shù)據(jù)的完整性和安全性。

（5）測試數(shù)據(jù)共享：提供用戶將其他用戶創(chuàng)建的電量分解結(jié)果加入自己測試數(shù)據(jù)中的功能；確保共享的數(shù)據(jù)在用戶的個人測試數(shù)據(jù)中可以方便查看，但不允許對其進(jìn)行修改或刪除。

通過以上功能，基于物聯(lián)網(wǎng)的非侵入式電量分解系統(tǒng)可以滿足用戶的基本需求，包括登錄注冊、電量分解、實(shí)時數(shù)據(jù)展示、結(jié)果管理和測試數(shù)據(jù)共享等方面，這樣的系統(tǒng)設(shè)計(jì)有助于提高用戶體驗(yàn)和系統(tǒng)的實(shí)用性。

3. 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

該負(fù)荷監(jiān)測分解系統(tǒng)通過獲取電量數(shù)據(jù)，經(jīng)過負(fù)荷分解模塊的處理，將總用電量分解為各個用電設(shè)備的耗電數(shù)據(jù)。用戶可以靈活選擇，以清晰的圖表形式查看電量分解結(jié)果，更好地了解家庭或設(shè)備的電力使用情況。

該負(fù)荷監(jiān)測分解系統(tǒng)的主要功能包括以下步驟：

（1）電量數(shù)據(jù)獲取：系統(tǒng)通過合適的傳感器或電表等設(shè)備，實(shí)時或定期獲取家庭或設(shè)備的總電量數(shù)據(jù)，可以是實(shí)時數(shù)據(jù)或歷史數(shù)據(jù)，具體取決于用戶的需求和系統(tǒng)的配置。

（2）負(fù)荷分解模塊：系統(tǒng)使用負(fù)荷分解模塊，通過先進(jìn)的算法和模型，將總用電量分解為各個用電設(shè)備的耗電數(shù)據(jù)。這包括對電壓、電流等信號的分析，以確定每個電器在特定時刻的能耗。

（3）用戶選擇電量展示方式：用戶可以選擇將電量按照一段時間內(nèi)各個電器的總用電量進(jìn)行展示，也可以選擇按照每個電器每個采樣點(diǎn)的分用電量展示，這種靈活性允許用戶按照實(shí)際需求查看電量分解結(jié)果。

（4）前端圖表展示：系統(tǒng)采用Web前端圖表工具如Echarts[7]，通過可視化方式展示電量分解的結(jié)果，包括生成折線圖、柱狀圖等，直觀地呈現(xiàn)每個電器的用電情況，使用戶能夠輕松理解和分析數(shù)據(jù)。

該負(fù)荷監(jiān)測分解系統(tǒng)整體分為四個主要模塊。

（1）登錄模塊：

a.用戶注冊：允許新用戶進(jìn)行注冊，獲取系統(tǒng)的使用權(quán)。在注冊模塊中，用戶需要提供必要的信息并創(chuàng)建賬號。

b.用戶登錄：已注冊的用戶可以通過賬號和密碼進(jìn)行登錄。登錄后，系統(tǒng)會驗(yàn)證用戶身份并提供相應(yīng)的權(quán)限。

（2）數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊：

a.靜態(tài)數(shù)據(jù)導(dǎo)入：允許用戶導(dǎo)入靜態(tài)電量數(shù)據(jù)，可以是歷史電量數(shù)據(jù)或特定時間段內(nèi)的電量數(shù)據(jù)，這可以通過文件上傳或手動輸入的方式完成。

b.動態(tài)數(shù)據(jù)導(dǎo)入：允許實(shí)時或定期導(dǎo)入動態(tài)電量數(shù)據(jù)，以確保系統(tǒng)可以及時反映最新的電量使用情況。

（3）管理模塊：：

a.分解結(jié)果管理：用戶可以管理系統(tǒng)生成的電量分解結(jié)果，包括查看、刪除自己創(chuàng)建的分解結(jié)果，確保結(jié)果的完備性和可控性。

b.分解處理：包括對電量數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷分解的處理過程，這可能涉及算法的選擇、參數(shù)的配置等。

（4）顯示模塊：

a.動態(tài)數(shù)據(jù)顯示：提供實(shí)時或定期采集的電量數(shù)據(jù)的動態(tài)展示，用戶可以通過圖表等方式觀察每個電器在不同時間點(diǎn)的用電情況。

b.靜態(tài)數(shù)據(jù)顯示：提供導(dǎo)入的靜態(tài)電量數(shù)據(jù)的展示，用戶可以查看歷史電量使用情況，分析特定時間段內(nèi)的用電特征。

基于上述設(shè)計(jì)原則，系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊接收靜態(tài)和動態(tài)數(shù)據(jù)，將其傳遞至電量分解處理程序，隨后將分解后的數(shù)據(jù)存儲于數(shù)據(jù)庫中。最終，通過Web界面，根據(jù)具體的數(shù)據(jù)情況展示動態(tài)或靜態(tài)結(jié)果。

從數(shù)據(jù)輸入模塊獲取數(shù)據(jù)后，電量分解具體流程如圖2所示。該文件在服務(wù)器上獲取用戶的數(shù)據(jù)集，并截取所需時間段的未處理數(shù)據(jù)。在開始數(shù)據(jù)分解時，由于數(shù)據(jù)量小于滑動窗口尺寸，需要進(jìn)行零值填充操作。具體而言，會在原始數(shù)據(jù)的開始位置之前通過零值進(jìn)行擴(kuò)充，將數(shù)據(jù)長度擴(kuò)充至滑動窗口大小。隨后，擴(kuò)充后的數(shù)據(jù)被送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推測分解。同樣，在分解這段數(shù)據(jù)的最后部分，需要在原始數(shù)據(jù)結(jié)束位置之后進(jìn)行零值填充操作，使數(shù)據(jù)長度達(dá)到滑動窗口尺寸。特征匹配識別函數(shù)隨后運(yùn)行。此后，每獲取一個數(shù)據(jù)點(diǎn)，滑動窗口向后移動一位，進(jìn)行相同的操作。

當(dāng)補(bǔ)齊指定個數(shù)據(jù)點(diǎn)后，系統(tǒng)使用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）正常分解原始數(shù)據(jù)，并將得到的點(diǎn)信息作為該時刻的結(jié)果，上傳到數(shù)據(jù)庫，這樣完成了非侵入式負(fù)荷分解。顯示模塊的動態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)際效果如圖3所示。

結(jié)語

在當(dāng)代社會，隨著經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展和人們對能源節(jié)約的意識不斷提高，人們對電量使用情況的了解需求也日益增加。然而，傳統(tǒng)的侵入式負(fù)荷監(jiān)測方法由于需要大量設(shè)備、復(fù)雜的數(shù)據(jù)收集過程以及昂貴的成本，使得人們對非侵入式負(fù)荷監(jiān)測的需求變得更為緊迫。為解決這一問題，本文介紹了基于物聯(lián)網(wǎng)的非侵入式負(fù)載監(jiān)測的發(fā)展背景和概念，討論了其與傳統(tǒng)方式的區(qū)別。同時，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個基于物聯(lián)網(wǎng)的負(fù)荷監(jiān)測分解系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠通過用戶提供的動態(tài)數(shù)據(jù)或靜態(tài)數(shù)據(jù)集，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，生成詳細(xì)的用電量情況，包括時間、設(shè)備和功率等多個方面的信息。

參考文獻(xiàn)：

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[4]Sense Energy Monitor.Sense Energy Monitor Homepage[EB/OL].[2023-12-28].https：//sense.com/.

[5]EcoisMe.EcoisMe Homepage[EB/OL].[2023-12-28].https：//ecois.me/.

[6]Bidgely.Bidgely Homepage[EB/OL].[2023-12-28].https：//www.bidgely.com/.

[7]Apache Software Foundation.Apache ECharts is a free，powerful charting and visualization library offering an easy way of adding intuitive，interactive，and highly customizable charts to your commercial products[EB/OL].（2023-03-01）[2023-12-28].https：//echarts.apache.org.

作者簡介：張軒，博士研究生，工程師，研究方向：物聯(lián)網(wǎng)。