(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211289769.0 (22)申请日 2022.10.20 (71)申请人 青岛海洋科学与技术国家实验室发 展中心 地址 266235 山东省青岛市 即墨区问海中 路168号 申请人 中国海洋大学 (72)发明人 汪文杰　魏志强　贾东宁　许佳立　 黄贤青　殷波　于大为　姜善宸　 马猛飞　 (74)专利代理 机构 北京中济纬天专利代理有限 公司 11429 专利代理师 李静 (51)Int.Cl. G01R 31/00(2006.01)G01R 21/133(2006.01) G01R 21/00(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于神经网络的三相电非侵入式负荷识别 方法及装置 (57)摘要 本申请提供了一种基于神经网络的三相电 非侵入式负荷识别方法， 属于工业设备能耗监测 技术领域。 所述方法包括步骤S1、 将能耗监测装 置安装于产线级配电柜中， 用于采集工业三相电 信号； 步骤S2、 由所述产线级配电柜引出电能， 以 对能耗监测装置供电； 步骤S3、 将能耗监测装置 与远程客户端进行互联； 步骤S4、 在能耗监测装 置中配置采样频率修改模块， 用于基于远程客户 端的指令调整所述能耗监测装置的采样频率； 步 骤S5、 在能耗监测装置中配置能耗分析模块， 用 于基于采集的产线电信号计算产线设备的有功 功率、 无功功率、 视在功率及功率因数； 步骤S6、 将经训练的负荷监控模型嵌入到所述能耗分析 模块中， 以形成能耗识别、 故障预警、 故障报警及 能耗统计分析的功能。 权利要求书1页 说明书6页 附图2页 CN 115469172 A 2022.12.13 CN 115469172 A 1.一种基于神经网络的三相电非侵入式负荷识别方法， 其特 征在于， 包括： 步骤S1、 将能耗监测装置安装于产线级配电柜中， 基于所述能耗监测装置的互感器采 集工业三相电信号； 步骤S2、 由所述产线 级配电柜引出电能， 以对所述能耗 监测装置供电； 步骤S3、 将所述能耗监测装置与远程客户端进行互联， 以基于远程客户端的指令进行 能耗监测装置的控制及将采集的产线电信号回传到所述远程 客户端； 步骤S4、 在所述能耗监测装置中配置采样频率修改模块， 用于基于所述远程客户端的 指令调整所述能耗 监测装置的采样频率； 步骤S5、 在所述能耗监测装置中配置能耗分析模块， 用于基于采集的产线电信号计算 产线设备的有功 功率、 无功 功率、 视在功率及功率因数； 步骤S6、 将经训练的负荷监控模型嵌入到所述能耗分析模块中， 以形成能耗识别、 故障 预警、 故障报警及能耗统计分析的功能。 2.如权利要求1所述的基于神经网络的三相电非侵入式负荷识别方法， 其特征在于， 步 骤S1之前进一 步包括： 步骤S11、 将电压互感器和电流互感器集成在一个互感线圈中， 形成适于采集工业三相 电信号的电信号采集模块； 步骤S12、 将所述电信号采集模块接入到AD转换芯片中， 并进一步集成连接至数据处理 芯片及控制芯片， 形成所述能耗 监测装置 。 3.如权利要求2所述的基于神经网络的三相电非侵入式负荷识别方法， 其特征在于， 步 骤S12进一 步包括对所述控制芯片集成多个电信号输入输出接口。 4.如权利要求1所述的基于神经网络的三相电非侵入式负荷识别方法， 其特征在于， 步 骤S3中， 所述能耗监测装置被配置成通过S48 5接口将所述产线电信号回传到所述远程客户 端。 5.如权利要求1所述的基于神经网络的三相电非侵入式负荷识别方法， 其特征在于， 步 骤S6进一 步包括： 步骤S61、 记录产线设备的电信号特征， 以获得负荷开启时的暂态、 稳态以及关闭时的 暂态电特 征参量信息； 步骤S62、 结合已获取的负荷特 征样本数据库， 建立负荷识别模型； 步骤S63、 将能耗数据集分为训练集、 测试集和验证集， 通过不同数据集对负荷模型开 展训练， 获得负荷监控 模型。 6.如权利要求5所述的基于神经网络的三相电非侵入式负荷识别方法， 其特征在于， 步 骤S61中， 记录产线设备的电信号特征包括产线设备各负荷从开启到稳定运行一段时间， 再 到停止这期间的电信号特 征。 7.一种基于神经网络的三相电非侵入式负荷识别装置， 其特征在于， 所述基于神经网 络的三相电非侵入式负荷识别装置包括能耗监测装置、 产线级配电柜以及远程客户端， 所 述三相电非侵入式负荷识别装置包括能耗监测装置、 产线级配电柜以及远程客户端配合用 于实现如权利要求1至 6中任意一项所述的基于神经网络的三相电非侵入式负荷识别方法。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115469172 A 2基于神经 网络的三相电非侵入式负荷识别方 法及装置 技术领域 [0001]本申请属于工业设备能耗监测技术领域， 特别涉及一种基于神经网络的三相电非 侵入式负荷识别方法以及基于神经网络的三相电非侵入式负荷识别装置 。 背景技术 [0002]随着工业4.0、 智能工厂以及智能制造等概念的提出， 各国开始大力发展物联网、 云计算和大数据等技术， 以此提升产线的自动化水平并降低能源消耗。 因此， 作为制造业 实 现节能减排和降本增效的重要手段， 能耗分析逐渐成为行业关注的焦点。 实际上， 相对于居 民用电， 工业负荷占比重、 容量大， 具有更大的电网调控潜力和节 能减排空间。 传统的能耗 分析手段主要 是通过在每个负荷的配电输出端安装监测设备， 这种侵入式负荷监测方法不 仅增加了安装和维护的难度， 也提高了能耗分析的成本。 为解决上述问题， 一种非侵入式负 荷能耗监测技术应运而生， 目前大多数负荷识别模型输入端为电压和电流两个参数， 涵盖 的负荷特征信息较少， 且部分依据神经网络算法构建的模型主要依赖传统的实验组合方 式， 在负荷识别方面是低效、 不彻底的， 导 致模型不具 备最佳识别能力。 发明内容 [0003]为了解决上述技术问题至少之一， 本申请提供了一种基于神经网络的三相电非侵 入式负荷识别方法， 在电力入口处或配电柜中安装监测设备， 通过负荷识别算法便可识别 到具体负荷的运行情况， 从而实现能耗识别与优化。 [0004]本申请提供的基于神经网络的三相电非侵入式负荷识别方法， 主 要包括： [0005]步骤S1、 将能耗监测装置安装于产线级配电柜中， 基于所述能耗监测装置 的互感 器采集工业 三相电信号； [0006]步骤S2、 由所述产线 级配电柜引出电能， 以对所述能耗 监测装置供电； [0007]步骤S3、 将所述能耗监测装置与远程客户端进行互联， 以基于远程客户端的指令 进行能耗 监测装置的控制及将采集的产线电信号回传到所述远程 客户端； [0008]步骤S4、 在所述能耗监测装置中配置采样频率修改模块， 用于基于所述远程客户 端的指令调整所述能耗 监测装置的采样频率； [0009]步骤S5、 在所述能耗监测装置中配置能耗分析模块， 用于基于采集的产线电信号 计算产线设备的有功 功率、 无功 功率、 视在功率及功率因数； [0010]步骤S6、 将经训练的负荷监控模型嵌入到所述能耗分析模块中， 以形成 能耗识别、 故障预警、 故障报警及能耗统计分析的功能。 [0011]优选的是， 步骤S1之前进一 步包括： [0012]步骤S11、 将电压互感器和电流互感器集成在一个互感线圈中， 形成适于采集工业 三相电信号的电信号采集模块； [0013]步骤S12、 将所述电信号采集模块接入到AD 转换芯片中， 并进一步集成连接至数据 处理芯片及控制芯片， 形成所述能耗 监测装置 。说　明　书 1/6 页 3 CN 115469172 A 3