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非侵入式居民家庭能源消耗解聚分析系统的设计与实现

胡继康  
【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。


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