基于相似度智能识别负载的宿舍用电管理系统设计与实现

作     者：潘万林 

作者单位：广东技术师范大学 

学位级别：硕士

导师姓名：蔡君

授予年度：2021年

学科分类：0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 081202[工学-计算机软件与理论] 

主      题：用电管理 恶性负载识别 相似度 算法 

摘      要：随着科技的发展和学校的宿舍规模越来越大,各种各样的电器进入学校宿舍。一方面带来方便的同时也存在一定安全隐患,时常会出现过载、短路等用电事故。另一方面因学校规模越来越大,对电表抄表、电费结算和用电控制等方面要求更方便快捷。而目前宿舍用电管理系统普通存在安全性和智能化程度不高,对恶性负载识别准确度低等缺点。近期国家作出高职扩招的决策,学生和宿舍的增量无疑对宿舍用电系统的安全性和智能性提出更高的要求。本文研发了一套高安全性的智能宿舍用电管理系统。主要工作体现在:（1）提出一种软件定义的宿舍用电管理系统组网架构。该系统应用软件定义的方式,构建宿舍用电管理系统组网架构,该架构分为大数据云处理层、智能控制层和执行层。大数据云处理层通过面向个体行为分析和群体行为分析的服务模型,提升智能服务能力,为优化智能用电管理提供支撑。智能控制层采用边缘计算策略,对数据存储、计算、分析,发出相关控制指令。执行层采用多功能智能电表进行电数据收集、计算和控制,对宿舍的用电情况进行集中管理。（2）提出一种恶性负载智能识别的方法。首先是运用等值功率动态平衡方法判断接入的电器是否为恶性负载;然后通过用电回路中电压和电流的相位角和他们奇次谐波值建立特征矩阵和历史矩阵,通过比较他们的相似度来识别负载类型;再通过提取电器接入后暂态和稳态特征量和功率因数等测量数据和数据库参考量的相似度识别复杂混合负载;最后通过增加采样频率和设置合理参数进行识别优化,进一步提升对恶性负载识别准确度。（3）通过在原来宿舍供电回路控制箱中总进线加装安全用电监视仪,同时设计可扩展模块,按需要选择温度检测和灯光控制等功能模块,实现动态实时监控用电状态,确保用电安全。（4）通过实际工程设计和实现,提供参考价值高的现场方案。从系统的网络拓扑、各种设备安装和布线设计,形成完善的现场工程方案,为其它单位提供实用参考。经实际运用和测试表明,该宿舍用电管理系统,功能丰富,智能化程度高。对恶性负载的识别准确率比传统的识别方法更高,电气火灾预警有效,能有效地防止学生宿舍各种违规用电现象,大大提高宿舍用电的安全性。