非侵入式居民家庭能源消耗解聚分析系统的设计与实现

【摘要】电力和水资源短缺已成为阻碍世界各国发展的一个主要因素，尤其是近年来人口增加和环境的恶化，城市面临着更多的生活用水用电需求。目前我国主要的电力生产方式，仍然以高投入，高能耗，高排放，低效率为主，对环境破坏程度大，因此提高居民的节能意识，提高电量使用效率，将对整个社会的节能减排产生很大的促进作用。而为了解决城市用水短缺的问题，较多的措施主要集中在开发新的可用水资源，修建先进的供水设施。当前还没有明确的评价方法，来评估家庭水电资源的消耗是否更加合理，每月的账单不能给居民更加深刻的认识。本论文采用非侵入式传感测量方法，设计了一套识别和分类家庭用水用电设备的系统，用来解聚分析家庭水电能源的消耗。本系统不仅可以向用户提供单个设备层面的详细的功耗信息，还可以向用户提供更加合理的建议，在家庭节约能源，家庭健康监护，能量监测，政府和社会团体的决策方面都有广泛的应用价值。本论文的主要研究内容包括以下几个方面：首先研究了家庭电力线中电磁干扰（EMI）噪声的组成成分，分析了开关电源（SMPS）的基本工作原理。以开关电源供电的家用电器在工作时向电力线传导的EMI噪声在频域内有着特定的频率，可以将该噪声作为分类每个开关电源设备的唯一标识符。在居民家庭供水管道中，用水设备水阀的开启和关闭，会影响水管中水压波形的变化，根据不同的传输路径和水阀结构，每一种用水设备对应着特定的水压波形，这种规律性变化使得水压波形特征可以作为分类用水设备的依据。其次设计了一套以FPGA为主处理器的运算处理系统，包括AD采集及其预处理电路、LCD显示和网络接口。采用非侵入式单点传感方法，利用家庭中现有的基础设施结构，只需要将该系统安装在任意的电力线插座接口处，便可采集电力线中的EMI噪声；将系统安装在任意的水管出水口处，便可采集水管中水压波形的变化。数据处理的结果通过网络传输到上位机，给用户呈现更深刻的认识。然后提出了一种设备识别和分类方法。对于家庭电力线中的EMI噪声，采用滑动窗平均算法，减小基底噪声的干扰。采用FFT变换和功率谱向量时间追赶算法，识别用电事件的发生。采用监督模式识别分类算法，根据开关电源在频域的频谱特性，分类出用电设备；对于家庭中用水设备的识别和分类，主要是采用滑动窗技术和基于向量内积的模式识别方法，将每个设备开关状态下特定的水压波形作为识别和分类的依据。最后为了评估本系统的可行性和灵敏度，将本系统安装在实际的家庭中，通过与真实的水电量消耗数据进行对比，结果表明本系统在识别和分类单一设备工作时，具有很高的准确度，实现了对居民家庭能源消耗解聚分析的目的。
【作者】胡继康；
【导师】周求湛；
【作者基本信息】吉林大学，电子与通信工程，2014，硕士
【关键词】家庭能量监测；能量解聚分析；电力线EMI噪声；管道压力；非侵入式传感；FPGA；

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