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公开(公告)号：CN114970633B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210637084.4
申请日：2022-06-07
Applicant: 西安电子科技大学 , 陕西溪麓电子科技有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/063 , G06F18/2415
Abstract: 本发明属于用电器识别技术领域，公开了一种基于LSTM的非侵入式用电器识别方法、系统及设备，利用电流互感器和电压过零检测电路，同步取样用电器的电流数据，通过电流数据提取特征参数并判断出用电器的投切事件后，再利用长短期记忆(LSTM)神经网络判断出投切的用电器种类，最后结合累积和(CUSUM)智能识别出当前用电器的种类和数量。本发明兼顾低成本，低功耗，高识别精度为一体，易于工业化生产和推广使用；具有学习功能，可自主学习新用电器，并识别用电器不局限于出厂时内置的用电器种类。在嵌入式微控制器芯片上部署了LSTM神经网络，用于识别用电器；微控制器芯片相对微处理器芯片在成本上有显著优势，本发明所提出的多参数的检测方法能够更准确的判断出用电器的投切事件。
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公开(公告)号：CN114942344A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210637085.9
申请日：2022-06-07
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于家用电器识别技术领域，公开了一种非侵入式用电器识别方法、系统、介质、设备及终端，利用电流互感器和电压过零检测电路，同步取样用电器的电流；利用MCU对同步采样电流数据进行处理，得到电流的基波相位、各次谐波与基波幅度比和能量比的参数，并利用电流参数计算各用电器特征量；通过对变化的数据提取动态特征值，判断出变化的用电器种类，并结合累积和CUSUM智能识别出当前用电器的种类和数量。本发明兼顾低成本，低功耗，高识别精度为一体，易于工业化生产和推广使用；具有学习功能，可自主学习新用电器，识别用电器不局限于出厂时内置的用电器种类；针对单个用电器进行少量数据的训练即可对组合用电器实现准确的识别。
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公开(公告)号：CN114942344B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210637085.9
申请日：2022-06-07
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于家用电器识别技术领域，公开了一种非侵入式用电器识别方法、系统、介质、设备及终端，利用电流互感器和电压过零检测电路，同步取样用电器的电流；利用MCU对同步采样电流数据进行处理，得到电流的基波相位、各次谐波与基波幅度比和能量比的参数，并利用电流参数计算各用电器特征量；通过对变化的数据提取动态特征值，判断出变化的用电器种类，并结合累积和CUSUM智能识别出当前用电器的种类和数量。本发明兼顾低成本，低功耗，高识别精度为一体，易于工业化生产和推广使用；具有学习功能，可自主学习新用电器，识别用电器不局限于出厂时内置的用电器种类；针对单个用电器进行少量数据的训练即可对组合用电器实现准确的识别。
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公开(公告)号：CN114970633A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210637084.4
申请日：2022-06-07
Applicant: 西安电子科技大学 , 陕西溪麓电子科技有限公司
Abstract: 本发明属于用电器识别技术领域，公开了一种基于LSTM的非侵入式用电器识别方法、系统及设备，利用电流互感器和电压过零检测电路，同步取样用电器的电流数据，通过电流数据提取特征参数并判断出用电器的投切事件后，再利用长短期记忆(LSTM)神经网络判断出投切的用电器种类，最后结合累积和(CUSUM)智能识别出当前用电器的种类和数量。本发明兼顾低成本，低功耗，高识别精度为一体，易于工业化生产和推广使用；具有学习功能，可自主学习新用电器，并识别用电器不局限于出厂时内置的用电器种类。在嵌入式微控制器芯片上部署了LSTM神经网络，用于识别用电器；微控制器芯片相对微处理器芯片在成本上有显著优势，本发明所提出的多参数的检测方法能够更准确的判断出用电器的投切事件。
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