1.本发明涉及一种适用于用电设备用电量非接触测量的方法，属于非侵入式负荷监测技术领域。
背景技术：2.由于能源部门面临的若干挑战，如能源限制和环境影响，住宅的能源管理和节约是目前正在出现的问题。非侵入式负荷监测作为一套方法和技术被引入，旨在将智能电表测量的总消费分解为家庭中单个电器的消费。研究发现，详细的设备能耗信息是影响居民采用更好的设备使用状况的良好方法，从而最终实现显著的节能。
3.因此，如何更加精确的获取用电设备的能耗信息是现在亟待解决的一个问题。
技术实现要素：4.本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种适用于用电设备用电量非接触测量的方法，通过对用电设备的工作特性进行分析以及对用电设备之间的能量影响的估计，提高了能量分解过程的准确度，使对单个用电设备的非接触测量更加准确。
5.为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：
6.第一方面，本发明提供了一种适用于用电设备用电量非接触测量的方法，包括：
7.提取需要测量的用电设备的工作特征数据，根据所述工作特征数据识别判断用电设备是否处于工作状态，获取判断结果；
8.根据所述判断结果分析用电设备的主要作用和相互作用；
9.将所述用电设备的工作特征数据输入预先建立的能量分解算法，对各个用电设备的能量进行分解；
10.对分解后的各个用电设备的能量进行测量，实现非接触测量。
11.进一步的，所述提取需要测量的用电设备的工作特征数据，包括：
12.获取需要测量的用电设备的功率数据；
13.分别计算在连续时间t1和t2之间，三相电力中每一相的有功功率变化量δp和无功功率变化量δq，如果中性线电压的δp或者δq中有一个值大于预先设定的阈值，则有该用电设备处于工作状态，得到打开用电设备的时间等于t2；
14.如果用电设备已经进入工作状态，寻找功率p使用电设备处于运行状态，如果用电设备仍处于工作状态，计算当相电压处于预先设定状态时δp和δq的最大值，得到达到最大功率的时间t；
15.如果用电设备处于关闭状态，得到用电设备的关闭时间等于时间t；
16.存储得到的设备开关状态下的工作特征数据，其中，所述工作特征数据包括δp和δq和用电设备打开或关闭的时间。
17.进一步的，所述根据所述工作特征数据识别判断用电设备是否处于工作状态，包括：
18.计算δp和δq在三相电的各相电流处于稳态时的最大值；
19.如果中性线电压的δp或者δq中有一个值大于预先设定的阈值，同时最后一次用电设备处于工作状态的信号被检测超过预先设定次数，则该用电设备处于打开状态，存储用电设备开启的时间t，添加该设备的工作特性添加到设备功能列表；
20.如果用电设备已经打开，寻找功率p使用电设备处于运行状态，如果检测到一个用电设备处于工作状态的次数小于预先设定的次数，计算当相电压处于适当状态时δp和δq的最大值；
21.如果检测到一个用电设备处于工作状态的次数超过预先设定的次数，将用电设备的特性与数据库中对象的特性进行比较，以确哪个用电设备处于工作状态；
22.如果以上条件都不满足，该用电设备处于关闭状态，存储用电设备关闭时间t；
23.将用电设备处于关闭状态中的数据存储在另一个文件中，其中，用电设备处于关闭状态中的数据包括：δp、δq和时间；
24.将前面的特性与数据库中所有对象的这些特性进行比较，得到与在使用的物体相匹配的特性为止，记录将设备开/关事件信息写入监控报告。
25.进一步的，所述根据所述判断结果分析用电设备的主要作用和相互作用，包括：
26.当有一个设备处于运行状态，此时总功率信号视为响应a，此时无相互作用；
27.当有两个设备：设备da和db检测到在运行状态，在这种情况下，总的聚集信号被认为是响应ab，从高低水平差异的平均值估计出主要影响效应(a,b)和双向交互效应(ab)如下：
28.a＝(ab+a-i-b)/2
ꢀꢀꢀꢀ
(1)
29.b＝(ab+b-i-a)/2
ꢀꢀꢀ
(2)
30.ab＝(ab+i-a-b)/2
ꢀꢀꢀ
(3)
31.上式中a，b表示用电设备的额定功率，上式中a表示设备da工作功率中的不受交互影响的部分,b表示设备db工作功率中的不受交互影响的部分，ab表示设备da和db功率中的交互影响部分；响应i表示所有被检测到的设备都处于关闭状态时的最小功率水平；
32.当有三个设备：dadb以及dc处于运行状态，在这种情况下，总功率信号被认为是响应abc，此时设备间的交互影响的混叠关系如下：
[0033][0034][0035][0036]
上式中la、lb和lc为中间变量，c表示用电设备的额定功率，上式中c表示设备dc工作功率中的不受交互影响的部分；
[0037]
根据上述关系更新主因子a、b、c的值以及交互影响，从l的值得到两个新样本如下：
[0038][0039][0040]
上式中a’表示a+bc新的度量值，和分别表示主因子a和交互因子ab当前的平均值。a’可用于更新主因子a，bc’可用于更新双向交互bc的值；
[0041]
当有四个设备：dadb以及dcdd处于运行状态，在这种情况下总的功率信号被认为是响应abcd，此时设备之间的交互影响的混叠关系如下：
[0042][0043][0044][0045]
上式中l
ab
、l
ac
和l
ad
为中间变量；
[0046]
根据上述关系更新主因子a、b、c、d的值以及交互影响，从l的值得到两个新样本如下：
[0047][0048][0049]
上式中，d表示用电设备的额定功率，上式中d表示设备dd工作功率中的不受交互影响的部分；ab’表示ab+cd新的度量值，和分别表示交互因子ab和cd当前的平均值。ab’和cd’可用于更新双向交互ab和cd。
[0050]
进一步的，在检测目标区域的总功率信号时，对各个用电设备的能量进行分解的方法，包括：
[0051]
根据用电设备的工作特征数据，当总功率信号中检测到向上跃迁时，设用电设备dx满足：
[0052][0053]
当检测到下降信号时时，设用电设备dx满足：
[0054][0055]
|tx|＝ab-a≈b+2 ab
ꢀꢀꢀ
(16)
[0056]
上式中xi为装置的初始功率,xf为装置的最终功率，y表示当前工作状态的设备的集合，xy表示设备d
x
和dy的双向交互效应，|tx|为设备切换引起的跃迁的绝对值。
[0057]
进一步的，在分解过程中，根据当前的平均值和属于同一总体的新样本进行序列均值更新，下一次的平均值可以由当前平均值推算出：
[0058][0059]
上式中μ
k+1
为即将更新的序列的平均值，将在下一个处理周期中使用，μk为当前序列均值，n为新的观测样本总数，x为新样本的计算均值。
[0060]
进一步的，将所述用电设备的工作特征数据输入预先建立的能量分解算法，对各个用电设备的能量进行分解，包括：
[0061]
使用功率总信号的初始部分，建立设备模型，并在估计设备间的交互影响；
[0062]
对剩余部分的功率总信号进行分解处理；
[0063]
在进行分解处理的每个样品中，按照前述描述的方法自适应估计主要因素的影响和设备间的双向交互作用；
[0064]
通过估计结果与个人实际可用消费量进行比较来评估分解的准确性。
[0065]
进一步的，消耗的能量被分配到各个设备，设备j的精确度可以表示为：
[0066][0067]
式中:a
ccj
为分解精度值，在y
t
(j)为设备j在t时刻实际消耗的功率，是设备j在t时刻的估计功耗，t是用于分解过程的序列的时间长度。
[0068]
第二方面，本发明提供一种适用于用电设备用电量非接触测量的系统，包括：
[0069]
特征提取模块：提取每个设备的特定的电气特征，考虑的特征变量包括电压、电流和功率，通过这种方式，每个设备都用它自己的功耗与时间的波形来表示；
[0070]
交互影响分析模块：分析设备的主要作用和相互影响，并建立自适应估计器件主效应和交互作用的能量分解算法；
[0071]
能量分解模块：根据每个设备的电气特征以及考虑交互影响后建立的能量分解算法，将总的用电设备输出的能量分解为单个设备的能量；
[0072]
远程测量模块：对单个设备的能量变换进行观察，远程监控用电设备的工作状态。
[0073]
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：
[0074]
本发明提供一种适用于用电设备用电量非接触测量的方法，通过对用电设备的工作特性进行分析以及对用电设备之间的能量影响的估计，提高了能量分解过程的准确度，使对单个用电设备的非接触测量更加准确，提供了详细的设备耗能信息给居民，有利于提高居民的能量利用效率，最终实现显著的节能。
附图说明
[0075]
图1是本发明实施例提供的一种适用于用电设备用电量非接触测量的方法的流程图；
[0076]
图2是本发明实施例提供的基于运行设备数目的自适应估计标准图。
具体实施方式
[0077]
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0078]
实施例1
[0079]
本实施例介绍一种适用于用电设备用电量非接触测量的方法，包括：
[0080]
提取需要测量的用电设备的工作特征数据，根据所述工作特征数据识别判断用电设备是否处于工作状态，获取判断结果；
[0081]
根据所述判断结果分析用电设备的主要作用和相互作用；
[0082]
将所述用电设备的工作特征数据输入预先建立的能量分解算法，对各个用电设备的能量进行分解；
[0083]
对分解后的各个用电设备的能量进行测量，实现非接触测量。
[0084]
如图1所示，本实施例适用于用电设备非接触测量。本实施例旨在提供详细的设备耗能信息给居民，提高居民的能量利用效率，最终实现显著的节能。本实施例提供的适用于用电设备用电量非接触测量的方法，其应用过程具体涉及如下步骤：
[0085]
步骤一：提取需要测量的用电设备的工作特征；
[0086]
步骤二：分析用电设备的主要作用和相互作用；
[0087]
步骤三：建立自适应估计器件主效应和交互作用的能量分解算法；
[0088]
步骤四：对分解后的各个用电设备的能量进行测量，实现非接触测量。
[0089]
其中步骤1中，提取需要测量的用电设备的工作特征的相关伪代码如下：
[0090]
输入：功率分析仪读取的数据
[0091]
输出:用电设备的两个特征数据
[0092]
进入程序
[0093]
计算分别计算在连续时间t1和t2之间，三相电力中
[0094]
每一相的δp和δq
[0095]
如果中性线电压的δp或者δq中有一个值大于阈值
[0096]
则有该用电设备处于工作状态
[0097]
存储时间t2(打开设备的时间)
[0098]
结束程序
[0099]
直到用电设备进入工作状态
[0100]
如果设备已经进入工作状态
[0101]
寻找功率p使用电设备处于运行状态
[0102]
如果设备仍处于工作状态
[0103]
计算当相电压处于适当状态时δp和δq的最大值
[0104]
存储达到最大功率的时间t
[0105]
若条件不成立
[0106]
用电设备处于关闭状态
[0107]
存储时间t(用电设备关闭时间)
[0108]
存储设备开关状态下的数据(δp、δq和时间)
[0109]
结束程序
[0110]
结束
[0111]
二、根据用电设备特征识别设备的伪代码如下：
[0112]
输出:检测结果
[0113]
进入程序
[0114]
计算δp和δq在三相电的各相电流处于稳态时的最大值。
[0115]
如果中性线电压的δp或者δq中有一个值大于阈值
[0116]
同时最后一次用电设备处于工作状态的信号被检测超过60次
[0117]
该用电设备处于打开状态
[0118]
存储用电设备开启的时间t
[0119]
添加该设备的工作特性添加到设备功能列表
[0120]
结束程序
[0121]
如果用电设备已经打开
[0122]
寻找功率p使用电设备处于运行状态
[0123]
如果检测到一个用电设备处于工作状态的次数小于60次
[0124]
计算当相电压处于适当状态时δp和δq的最大值
[0125]
反而如果检测到一个用电设备处于工作状态的次数超过60次
[0126]
比较将设备的特性与数据库中对象的特性进行比较，以确定哪个设备处于工作状态
[0127]
如果以上条件都不满足
[0128]
该电器处于关闭状态
[0129]
存储时间t(用电设备关闭时间)
[0130]
存储将设备处于关闭状态中的数据(δp、δq和time)
[0131]
存储在另一个文件中
[0132]
比较将前面的特性与数据库中所有对象的这些特性进行比较，得到与在使用的物体相匹配的特性为止
[0133]
记录将设备开/关事件信息写入监控报告
[0134]
程序结束
[0135]
直到监视停止
[0136]
步骤二具体标准如图2所示，基于运行设备数目的影响自适应估计标准如下：
[0137]
情况一：当只有一个设备处于运行状态，此时总功率信号可视为响应a，此时无相互作用。
[0138]
情况二：当只有两个设备(如设备da和db)检测到在运行状态。在这种情况下，总的聚集信号可以被认为是响应ab。从高低水平差异的平均值可以估计出主要影响效应(a,b)和双向交互效应(ab)如下：
[0139]
a＝(ab+a-i-b)/2
ꢀꢀꢀ
(1)
[0140]
b＝(ab+b-i-a)/2
ꢀꢀ
(2)
[0141]
ab＝(ab+i-a-b)/2
ꢀꢀꢀ
(3)
[0142]
上式中a，b表示用电设备的额定功率，上式中a表示设备da工作功率中的不受交互影响的部分,b表示设备db工作功率中的不受交互影响的部分，ab表示设备da和db功率中的交互影响部分；响应i表示所有被检测到的设备都处于关闭状态时的最小功率水平。
[0143]
情况三：当只有三个设备时(dadb以及dc)处于运行状态。在这种情况下，总功率信号可以被认为是响应abc。此时设备间的交互影响的混叠关系如下：
[0144][0145][0146][0147]
上式中la、lb和lc为中间变量，本专利中不做特殊说明。
[0148]
上式中，c表示用电设备的额定功率，上式中c表示设备dc工作功率中的不受交互影响的部分。
[0149]
根据上述关系更新主因子a、b、c的值以及交互影响，从l的值得到两个新样本如下：
[0150][0151][0152]
上式中a’表示a+bc新的度量值，和分别表示主因子a和交互因子ab当前的平均值。a’可用于更新主因子a，bc’可用于更新双向交互bc的值。
[0153]
情况四：当有四个设备时(dadb以及dcdd)处于运行状态。在这种情况下总的功率信号被认为是响应abcd。此时设备之间的交互影响的混叠关系如下：
[0154]
[0155][0156][0157]
上式中l
ab
、l
ac
和l
ad
为中间变量，本专利中不做特殊说明。
[0158]
根据上述关系更新主因子a、b、c、d的值以及交互影响，从l的值得到两个新样本如下：
[0159][0160][0161]
上式中d表示用电设备的额定功率，上式中d表示设备dd工作功率中的不受交互影响的部分；；ab’表示ab+cd新的度量值，和分别表示交互因子ab和cd当前的平均值。ab’和cd’可用于更新双向交互ab和cd。
[0162]
步骤三中识别目标设备d
x
的具体方法为：
[0163]
根据目标用电设备工作特征，当在功率信号中检测到向上跃迁时，设目标设备d
x
满足：
[0164][0165]
当检测到下降信号时时，设目标设备d
x
满足：
[0166][0167]
|tx|＝ab-a≈b+2 ab
ꢀꢀꢀ
(16)
[0168]
上式中xi为装置的初始功率,xf为装置的最终功率，y表示当前工作状态的设备的集合，xy表示设备d
x
和dy的双向交互效应，|tx|为设备切换引起的跃迁的绝对值.
[0169]
步骤三中具体的能量分解算法可以分为以下步骤：
[0170]
(1)使用功率总信号的初始部分，建立设备模型，并在可能的情况下估计设备间的交互影响。
[0171]
(2)对剩余部分的功率总信号进行分解处理。
[0172]
(3)步进行分解处理的每个样品中，按照上文中方法自适应估计主要因素的影响和设备间的双向交互作用。
[0173]
(4)通过估计结果于个人实际可用消费量进行比较来评估分解的准确性。
[0174]
步骤四中设备j的测量精确度可以表示为：
[0175][0176]
式中:a
ccj
为分解精度值，在y
t
(j)为设备j在t时刻实际消耗的功率，是设备j在t时刻的估计功耗，t是用于分解过程的序列的时间长度。
[0177]
实施例2
[0178]
本实施例提供一种适用于用电设备用电量非接触测量的系统，包括：
[0179]
特征提取模块：提取每个设备的特定的电气特征，考虑的特征变量包括电压、电流和功率，通过这种方式，每个设备都用它自己的功耗与时间的波形来表示；
[0180]
交互影响分析模块：分析设备的主要作用和相互影响，并建立自适应估计器件主效应和交互作用的能量分解算法；
[0181]
能量分解模块：根据每个设备的电气特征以及考虑交互影响后建立的能量分解算法，将总的用电设备输出的能量分解为单个设备的能量；
[0182]
远程测量模块：对单个设备的能量变换进行观察，远程监控用电设备的工作状态。
[0183]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
技术特征：1.一种适用于用电设备用电量非接触测量的方法，其特征在于，包括：提取需要测量的用电设备的工作特征数据，根据所述工作特征数据识别判断用电设备是否处于工作状态，获取判断结果；根据所述判断结果分析用电设备的主要作用和相互作用；将所述用电设备的工作特征数据输入预先建立的能量分解算法，对各个用电设备的能量进行分解；对分解后的各个用电设备的能量进行测量，实现非接触测量。2.根据权利要求1所述的适用于用电设备用电量非接触测量的方法，其特征在于，所述提取需要测量的用电设备的工作特征数据，包括：获取需要测量的用电设备的功率数据；分别计算在连续时间t1和t2之间，三相电力中每一相的有功功率变化量δp和无功功率变化量δq，如果中性线电压的δp或者δq中有一个值大于预先设定的阈值，则有该用电设备处于工作状态，得到打开用电设备的时间等于t2；如果用电设备已经进入工作状态，寻找功率p使用电设备处于运行状态，如果用电设备仍处于工作状态，计算当相电压处于预先设定状态时δp和δq的最大值，得到达到最大功率的时间t；如果用电设备处于关闭状态，得到用电设备的关闭时间等于时间t；存储得到的设备开关状态下的工作特征数据，其中，所述工作特征数据包括δp和δq和用电设备打开或关闭的时间。3.根据权利要求1所述的适用于用电设备用电量非接触测量的方法，其特征在于，所述根据所述工作特征数据识别判断用电设备是否处于工作状态，包括：计算δp和δq在三相电的各相电流处于稳态时的最大值；如果中性线电压的δp或者δq中有一个值大于预先设定的阈值，同时最后一次用电设备处于工作状态的信号被检测超过预先设定次数，则该用电设备处于打开状态，存储用电设备开启的时间t，添加该设备的工作特性添加到设备功能列表；如果用电设备已经打开，寻找功率p使用电设备处于运行状态，如果检测到一个用电设备处于工作状态的次数小于预先设定的次数，计算当相电压处于适当状态时δp和δq的最大值；如果检测到一个用电设备处于工作状态的次数超过预先设定的次数，将用电设备的特性与数据库中对象的特性进行比较，以确哪个用电设备处于工作状态；如果以上条件都不满足，该用电设备处于关闭状态，存储用电设备关闭时间t；将用电设备处于关闭状态中的数据存储在另一个文件中，其中，用电设备处于关闭状态中的数据包括：δp、δq和时间；将前面的特性与数据库中所有对象的这些特性进行比较，得到与在使用的物体相匹配的特性为止，记录将设备开/关事件信息写入监控报告。4.根据权利要求1所述的适用于用电设备用电量非接触测量的方法，其特征在于，所述根据所述判断结果分析用电设备的主要作用和相互作用，包括：当有一个设备处于运行状态，此时总功率信号视为响应a，此时无相互作用；当有两个设备：设备d
a
和d
b
检测到在运行状态，在这种情况下，总的聚集信号被认为是
响应ab，从高低水平差异的平均值估计出主要影响效应(a,b)和双向交互效应(ab)如下：a＝(ab+a-i-b)/2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)b＝(ab+b-i-a)/2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)ab＝(ab+i-a-b)/2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)上式中a，b表示用电设备的额定功率，上式中a表示设备d
a
工作功率中的不受交互影响的部分,b表示设备d
b
工作功率中的不受交互影响的部分，ab表示设备d
a
和d
b
功率中的交互影响部分；响应i表示所有被检测到的设备都处于关闭状态时的最小功率水平；当有三个设备：d
a
d
b
以及d
c
处于运行状态，在这种情况下，总功率信号被认为是响应abc，此时设备间的交互影响的混叠关系如下：abc，此时设备间的交互影响的混叠关系如下：abc，此时设备间的交互影响的混叠关系如下：上式中l
a
、l
b
和l
c
为中间变量，c表示用电设备的额定功率，上式中c表示设备d
c
工作功率中的不受交互影响的部分；根据上述关系更新主因子a、b、c的值以及交互影响，从l的值得到两个新样本如下：根据上述关系更新主因子a、b、c的值以及交互影响，从l的值得到两个新样本如下：上式中a’表示a+bc新的度量值，和分别表示主因子a和交互因子ab当前的平均值，a’可用于更新主因子a，bc’可用于更新双向交互bc的值；当有四个设备：d
a
d
b
以及d
c
d
d
处于运行状态，在这种情况下总的功率信号被认为是响应abcd，此时设备之间的交互影响的混叠关系如下：abcd，此时设备之间的交互影响的混叠关系如下：abcd，此时设备之间的交互影响的混叠关系如下：
上式中l
ab
、l
ac
和l
ad
为中间变量；根据上述关系更新主因子a、b、c、d的值以及交互影响，从l的值得到两个新样本如下：根据上述关系更新主因子a、b、c、d的值以及交互影响，从l的值得到两个新样本如下：上式中，d表示用电设备的额定功率，上式中d表示设备d
d
工作功率中的不受交互影响的部分；ab’表示ab+cd新的度量值，和分别表示交互因子ab和cd当前的平均值，ab’和cd’可用于更新双向交互ab和cd。5.根据权利要求1所述的适用于用电设备用电量非接触测量的方法，其特征在于，在检测目标区域的总功率信号时，对各个用电设备的能量进行分解的方法，包括：根据用电设备的工作特征数据，当总功率信号中检测到向上跃迁时，设用电设备dx满足：当检测到下降信号时时，设用电设备dx满足：|tx|＝ab-a≈b+2 ab
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(16)上式中x
i
为装置的初始功率,x
f
为装置的最终功率，y表示当前工作状态的设备的集合，xy表示设备d
x
和d
y
的双向交互效应，|tx|为设备切换引起的跃迁的绝对值。6.根据权利要求1所述的适用于用电设备用电量非接触测量的方法，其特征在于，在分解过程中，根据当前的平均值和属于同一总体的新样本进行序列均值更新，下一次的平均值可以由当前平均值推算出：上式中μ
k+1
为即将更新的序列的平均值，将在下一个处理周期中使用，μ
k
为当前序列均值，n为新的观测样本总数，x为新样本的计算均值。7.根据权利要求4所述的适用于用电设备用电量非接触测量的方法，其特征在于，将所述用电设备的工作特征数据输入预先建立的能量分解算法，对各个用电设备的能量进行分解，包括：使用功率总信号的初始部分，建立设备模型，并在估计设备间的交互影响；对剩余部分的功率总信号进行分解处理；
在进行分解处理的每个样品中，按照权利要求4描述的方法自适应估计主要因素的影响和设备间的双向交互作用；通过估计结果与个人实际可用消费量进行比较来评估分解的准确性。8.根据权利要求7所述的适用于用电设备用电量非接触测量的方法，其特征在于，消耗的能量被分配到各个设备，设备j的精确度可以表示为：式中:a
ccj
为分解精度值，在y
t
(j)为设备j在t时刻实际消耗的功率，是设备j在t时刻的估计功耗，t是用于分解过程的序列的时间长度。9.一种适用于用电设备用电量非接触测量的系统，其特征在于，包括：特征提取模块：提取每个设备的特定的电气特征，考虑的特征变量包括电压、电流和功率，通过这种方式，每个设备都用它自己的功耗与时间的波形来表示；交互影响分析模块：分析设备的主要作用和相互影响，并建立自适应估计器件主效应和交互作用的能量分解算法；能量分解模块：根据每个设备的电气特征以及考虑交互影响后建立的能量分解算法，将总的用电设备输出的能量分解为单个设备的能量；远程测量模块：对单个设备的能量变换进行观察，远程监控用电设备的工作状态。
技术总结本发明公开了一种适用于用电设备用电量非接触测量的方法，主要面向对象是居家中的各种用电设备，对其中的每个用电设备进行非接触的测量。该方法面向居家生活中用电设备之间能量相互影响，导致对用电设备的非接触测量准确度不高的问题。通过一种非侵入式的检测方法，首先通过对每个用电设备的用电模式进行分析，识别负荷运行特征，然后通过对估计设备之间的能量影响，判断各个用电设备的工作状态。本发明通过对用电设备的工作特性进行分析以及对用电设备之间的能量影响的估计，提高了能量分解过程的准确度，使对单个用电设备的非接触测量更加准确。量更加准确。量更加准确。
技术研发人员：刘永春 江御龙 张涛 蔡华 陈诚 田中利 王瑞 张运长 盛昕炜 朱程燕 邓风平 杜峰 朱庆 陈良亮 李若昕 万泽辰 蒋昕潼
受保护的技术使用者：国电南瑞科技股份有限公司 国电南瑞南京控制系统有限公司
技术研发日：2022.06.10
技术公布日：2022/11/1
