非介入式居民负荷感知技术：解锁用电细节，赋能智慧电网 CNR222-180

项目背景

本文针对电力生产中的实际痛点，研发了非介入式居民负荷感知技术：解锁用电细节，，有效提升了作业效率与安全水平。居民用电负荷在电网负荷中占有较大比重，但长期以来，电力公司只能获取居民总用电量，无法了解具体电器的用电情况。传统方式需要在每个电器上安装独立测量装置，成本高、实施难度大，难以大规模推广。

随着智能电能表普及，电表已具备电压、电流采样能力，为在不额外安装传感器的前提下分析居民电器用电细节提供了可能。非介入式居民负荷感知技术正是基于这一思路，通过在智能电能表上内嵌家用电器工作状态与能耗分析模块，无需直接接入电器即可捕捉居民用电细节。

该项目融合嵌入式技术、信号处理、电测量技术和机器学习等多领域知识，技术壁垒高，旨在为电网调度、需求响应和居民用电行为分析提供数据支撑。

存在问题

• 居民用电信息不透明。电力公司仅掌握总用电量，无法区分各类电器的用电构成，难以开展精细化管理。
• 传统负荷监测成本高。为每个电器单独安装测量装置，设备与安装费用高，居民接受度低，不具备大规模推广条件。
• 需求响应缺乏数据支撑。电网调度和需求响应业务需要了解居民负荷细节，但现有数据无法满足分析要求。
• 居民缺乏节能依据。用户只能看到总电费，不清楚哪些电器耗电多，难以有针对性地节约用电。
• 增值服务缺少技术手段。设备厂家和物业公司希望提供用电分析服务，但缺乏可行的技术方案。

创新目标

项目目标是在不额外接入电器的前提下，利用智能电能表的电压、电流采样值，通过信号处理和机器学习算法，识别居民家中主要电器的启停时间、能耗水平和使用规律，实现电器辨识准确度单电器工况不低于80%、混合工况不低于70%，输出实时性不超过15分钟，最大功耗低于0.5W，并兼容多种电能表通信协议，支持程序远程升级。

技术方案

技术方案的核心是在智能电能表内嵌家用电器工作状态与能耗分析模块。该模块利用计量芯片提供的电压、电流采样值，通过信号处理提取电器启停时的电气特征，再结合机器学习算法建立电器识别模型，从而判断当前运行的电器类型和工作状态。

操作流程上，系统持续采集电能表的电压、电流数据，经过信号处理后输入识别模型，模型输出电器识别结果和能耗信息。识别结果可通过电能表通信协议上传至电力公司或相关应用方，支持程序远程升级，便于后续模型优化和功能扩展。

该方案无需在居民家中额外安装传感器，不改变现有电表接线方式，实施成本低，适合大规模部署。

创新亮点

• 非介入式感知：无需直接接入电器，仅依靠电能表采样数据即可识别电器工作状态，降低实施成本。
• 多领域技术融合：融合嵌入式技术、信号处理、电测量技术和机器学习，技术壁垒高。
• 识别性能良好：支持15分钟内同时开启15类常见电器识别，单电器工况辨识准确度不低于80%，混合工况不低于70%。
• 低功耗与实时性：最大功耗低于0.5W，输出实时性不超过15分钟，兼顾节能与响应速度。
• 兼容与可升级：兼容多种电能表通信协议，支持程序远程升级，便于推广和维护。

落地应用效果

该技术应用场景广泛。对设备厂家，可作为增值服务提升电表产品竞争力；对电力公司和政府机构，有助于优化电网调度、降低运营成本、支持需求响应业务；对家电厂商和物业公司，可提供定制化用电负荷感知与数据分析方案；对居民用户，可提供家庭电器用电详单和节能建议，帮助节约电费。

依托国家电网公司能源互联网建设工程，该技术将首先在示范应用中展现价值，参与制定行业标准，推动负荷感知电能表的广泛应用。通过深化居民用电数据分析，挖掘用电数据资产价值，拓展增值服务项目。

产出物：内嵌家用电器工作状态与能耗分析模块的智能电能表、电器识别算法模型、用电数据分析方案。

适用场景：居民用电行为分析、电网调度、需求响应、家电厂商产品优化、商业楼宇与公寓物业用电管理。

常见问题

Q：该技术是否需要进入居民家中安装额外设备？

A：不需要。该技术在智能电能表上内嵌分析模块，无需直接接入电器，不改变现有接线方式。

Q：电器识别准确度如何？

A：单电器工况辨识准确度不低于80%，混合工况不低于70%，输出实时性不超过15分钟。

Q：该技术能为居民带来什么好处？

A：可为居民提供家庭电器用电详单和节能建议，帮助用户了解用电构成，节约电费。

数据来源：项目验收报告及现场应用统计，单位信息已脱敏处理。