基于最小二乘法的用電器在線識別系統(tǒng)

摘" 要： 用電器老化、長時間工作、忘記關(guān)閉等不當操作容易導(dǎo)致短路和漏電，甚至引發(fā)火災(zāi)，造成嚴重的經(jīng)濟損失。為此，提出一種基于最小二乘法的用電器在線識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)首先通過高速ADC采集主線路上整周期的電流波形信號；然后進行最小二乘法計算，從而識別出用電器的在線狀態(tài)；最后采集線路電壓、頻率、溫度等數(shù)據(jù)，發(fā)送到串口屏進行顯示，并通過WiFi模塊將數(shù)據(jù)上傳至云服務(wù)器，用戶可以在手機APP遠程查看和管理用電器。實驗結(jié)果表明，所設(shè)計系統(tǒng)運行穩(wěn)定可靠，識別正確率高，具有較強的實用性，可以滿足日常生活對用電器的監(jiān)測需求。

關(guān)鍵詞： 用電器識別； 最小二乘法； STM32； 電流互感器； 電壓互感器； 電參數(shù)測量

中圖分類號： TN915.05?34； TP277" " " " " " " " 文獻標識碼： A" " " " " " " " " " "文章編號： 1004?373X（2025）06?0057?06

Electrical appliances online identification system based on least squares method

LI Gaoyu1， WEI Honglang1， WU Shigui1， WEI Ningyan2

（1. Guilin University of Technology at Nanning， Nanning 532100， China; 2. Nanning College of Technology， Guilin 541006， China）

Abstract： Improper operations such as aging of electrical appliances， long working hours， and forgetting to turn off can easily cause short circuits and leakage， and even lead to fires resulting in serious economic losses. Therefore， an electrical appliances online identification system based on the least squares method is proposed. The system can acquire full?cycle current waveform signals from the main line by means of high?speed ADC and then perform calculations using the least squares method to identify the online status of electrical appliances. The system also can collect line voltage， frequency， temperature and other data， send it to the serial screen for display， and upload the data to the cloud server by means of the WiFi module. Users can view and manage electrical appliances remotely in the mobile APP. The experimental results show that the designed system runs stably and reliably， and has high recognition accuracy and strong practicability， which can meet the daily life monitoring needs of electrical appliances

Keywords： electrical appliance identification; least squares method; STM32; current transformer; voltage transformer; electrical parameter measurement

0" 引" 言

電力的普及為人們提供了便捷的生活，但使用不當也會造成嚴重的安全隱患[1]。對于一些記憶性差的人群、空巢老人、病人等，容易忘記關(guān)閉用電器，尤其是在冬天開加熱類用電器時，如果忘記關(guān)閉用電器將極易引發(fā)火災(zāi)，對人們的生命財產(chǎn)造成極大的危害和損失[2?3]。

通過檢測用電器的在線狀態(tài)，并實施合理控制，不僅可以極大地降低火災(zāi)發(fā)生的風險，也可以減少不必要的電能消耗，延長用電器的使用壽命。

目前，常見用于檢測用電器在線狀態(tài)的算法有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4?5]、快速傅里葉變換[6?8]和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)[9?10]等，但這些算法普遍復(fù)雜，而且依靠高性能計算機來完成，成本和功耗都較高，不利于降低成本和節(jié)能減排。因此，本文提出一種基于最小二乘法的用電器在線識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過矩陣計算的形式進行用電器識別，計算量小，識別率高，非常適用于計算能力有限的嵌入式系統(tǒng)。

1" 系統(tǒng)總體的設(shè)計

本文系統(tǒng)通過檢測主線路上的電流波形，與已經(jīng)學習的用電器電流波形進行比對，識別出用電器的在線狀態(tài)，同時監(jiān)測主線路上電壓、頻率、溫度、煙霧濃度等數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)主要由主控制器模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、WiFi模塊、串口屏顯示模塊、電源控制模塊、輔助電源模塊等組成，總體結(jié)構(gòu)圖見圖1。

1） 主控制器模塊。主控芯片為STM32F407ZGT6，主要負責采集各個模塊發(fā)送過來的數(shù)據(jù)，并運行識別算法和發(fā)出控制指令。

2） 數(shù)據(jù)采集模塊。使用電壓和電流互感器，并配合高速ADC進行電參數(shù)采集。溫度傳感器用來采集線路的溫度，煙霧傳感器用來采集周圍環(huán)境的煙霧濃度。

3） WiFi模塊。使用ESP8266連接WiFi局域網(wǎng)，并接入云服務(wù)器，將監(jiān)測到的數(shù)據(jù)實時上傳至服務(wù)器，用戶可以通過網(wǎng)頁、APP等方式進行遠程查看和管理。

4） 串口屏顯示模塊。為了解決人機交互的問題，采用串口屏進行顯示和控制。

5） 電源控制模塊。通過控制繼電器的通斷來及時切斷用電器電源，并發(fā)出蜂鳴器報警以提醒用戶。

6） 輔助電源模塊。用來給其他電路模塊提供合適的電源。

2" 用電器識別算法

2.1" 最小二乘法

假設(shè)有[m×n]數(shù)據(jù)矩陣A和[m×1]數(shù)據(jù)向量b，需要求矩陣方程[Ax=b]的解。當無噪聲存在時，矩陣方程適定，方程存在唯一解，即[x=A-1b]；當有噪聲存在時，由于獨立的方程個數(shù)大于未知數(shù)個數(shù)，則矩陣方程超定，方程[Ax=b]將不再是一致方程[11?12]。此時，可以使誤差的平方和[?]最小，即：

3.2" 電壓采樣電路

電壓采樣使用的是ZMPT107精密型電壓互感器，變比為1 000∶1 000。電壓采樣電路如圖3所示。其中，RP2可調(diào)電阻為取樣電阻，電阻R12起到限流作用，電容C10的作用是相位補償和濾除高頻噪聲。電壓采樣時，需要在交流輸入端串聯(lián)一個電阻R11，此處R11取值為220 kΩ。電壓之間的關(guān)系為：

式中：[Ui]為輸入端電壓；[RU]為可調(diào)電阻RP2的阻值；R11為串聯(lián)在電壓互感器的電阻阻值；[UO]為輸出端電壓。

3.3" 高速ADC硬件電路

高速ADC使用的是ADS8688芯片，主要用來采集交流電壓信號和電流信號，共使用2個ADC通道，通道1用來讀取電壓信號，通道7用來讀取電流信號。STM32通過SPI協(xié)議與ADS8688進行數(shù)據(jù)傳輸通信，電路連接如圖4所示。

3.4" WiFi模塊電路

WiFi模塊使用的是ESP8266，為確保模塊能正常工作，使能端引腳CH_PD、GPIO2和復(fù)位引腳REST要接10 kΩ的上拉電阻至3.3 V電源，GPIO15接10 kΩ的下拉電阻到地，電源輸入端的電容C7、C8作用是濾除電源紋波噪聲[13]。

ESP8266外圍電路如圖5所示。

4" 系統(tǒng)軟件設(shè)計

4.1" 用電器識別流程

STM32上電之后，初始化識別算法，對需要識別的用電器的電流波形逐一學習，學習完成之后判斷是否開始識別，若開始識別，則采集一個周期的電流數(shù)據(jù)，執(zhí)行識別算法，計算出用電器的在線狀態(tài)。用電器識別流程如圖6所示。

4.2" 用電器數(shù)據(jù)采樣流程

在進行數(shù)據(jù)采集時，首先初始化定時器、外部中斷和ADS8688芯片。市電頻率為50 Hz，一個周期采集128個數(shù)據(jù)點，定時器的中斷頻率為50 Hz×128 = 6.4 kHz，外部中斷配置為上升沿觸發(fā)，使用ADS8688的通道1采樣電壓、通道7采樣電流。使用ST官方提供的DSP庫進行矩陣運算，需要對矩陣相關(guān)函數(shù)進行初始化。當有用電器識別時，判斷外部中斷上升沿是否到來，在上升沿到來時開啟定時器，定時器進入定時中斷后讀取ADS8688數(shù)據(jù)。當采集完128個點后關(guān)閉定時器，并將數(shù)據(jù)賦值至矩陣相應(yīng)位置，完成數(shù)據(jù)采集流程。用電器數(shù)據(jù)采樣流程如圖7所示。

4.3" ESP8266運行流程

ESP8266模塊與主控制器STM32的串口2進行通信。串口初始化完成后，串口發(fā)送AT指令，開始連接WiFi。連接完成后，緊接著通過MQTT協(xié)議嘗試連接阿里云服務(wù)器，連接完成后定時發(fā)送數(shù)據(jù)到阿里云，實現(xiàn)數(shù)據(jù)更新。同時判斷是否有數(shù)據(jù)從阿里云服務(wù)器下發(fā)到主控制器，若有數(shù)據(jù)到來，則解析出標識符和數(shù)據(jù)，根據(jù)標識符和數(shù)據(jù)內(nèi)容執(zhí)行相應(yīng)的指令操作。ESP8266運行流程如圖8所示。

5" 實驗結(jié)果和分析

5.1" 實驗結(jié)果

串口屏顯示界面如圖9所示。圖中：“設(shè)備”欄可以顯示8個用電器的信息；“狀態(tài)”欄為使用最小二乘法計算出來的數(shù)值；“時長”欄用來記錄設(shè)備在線時長；“學習”欄顯示設(shè)備的學習狀態(tài)。同時，屏幕可以顯示實時時間、總線溫度、煙霧濃度、蜂鳴器狀態(tài)、電壓、電流、頻率等信息。通過測試，屏幕顯示和控制均正常。

手機APP使用的是阿里云生活物聯(lián)網(wǎng)平臺提供的云智能，顯示界面如圖10所示。圖中：前兩行數(shù)據(jù)顯示設(shè)備一到設(shè)備八的在線狀態(tài)；中間部分顯示線路溫度、煙霧濃度、蜂鳴器狀態(tài)、電壓、頻率、電流等信息；界面的下方為繼電器的控制按鍵，可以遠程控制繼電器的斷開或閉合。通過測試，APP界面顯示的數(shù)據(jù)與串口屏顯示的數(shù)據(jù)完全一致，數(shù)據(jù)更新正常。

5.2" 系統(tǒng)測試

使用8個不同的用電器進行測試，先單獨對用電器的電流波形進行學習，作為樣本數(shù)據(jù)；然后進行識別，識別出來的數(shù)據(jù)如表1所示。在6組數(shù)據(jù)中，每組的第1行數(shù)據(jù)是單片機計算出來的結(jié)果，第2行數(shù)據(jù)表示用電器在線狀態(tài)，0表示離線，1表示在線。

表中：第1組的8個用電器設(shè)備中，用電器4在線，其他設(shè)備離線；第2組用電器7在線，其他離線；第3組用電器2和用電器6在線，其他離線；第4組用電器2、用電器6和用電器7在線，其他離線；第5組用電器2、用電器5、用電器6和用電器8在線，其他離線；第6組用電器2離線，其他7個用電器在線。用電器在使用過程中會產(chǎn)生噪聲，識別結(jié)果與理論計算存在一定的誤差。從表1可以看出：用電器數(shù)量越少，識別越精準，單片機計算出來的結(jié)果越接近于0或1；用電器數(shù)量越多，產(chǎn)生的噪聲越大，識別算法的計算結(jié)果誤差也越大。

6" 結(jié)" 語

本文設(shè)計了一種基于最小二乘法的用電器在線識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過高速ADC采集主線路上整周期的電流波形信號，然后進行線性最小二乘法計算，從而識別出用電器的在線狀態(tài)。使用8個不同用電器進行6組不同的實驗，證明了用電器數(shù)量越少，產(chǎn)生的噪聲就越小，識別精準度越高；用電器數(shù)量越多，產(chǎn)生的噪聲越大，識別精準度越低?？傮w來說，所提系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單，人機交互友好，識別準確率高，能夠應(yīng)用于日常生活對用電器的在線狀態(tài)監(jiān)測。

注：本文通訊作者為韋洪浪。

參考文獻

[1] 蔣劍鋒，楊留方，曹偉嘉，等.基于NB?IoT與單片機的組合式電氣火災(zāi)探測器設(shè)計與實現(xiàn)[J].消防科學與技術(shù)，2020，39（8）：1142?1144.

[2] 唐聲強，黃曉家，謝水波，等.火災(zāi)對我國家庭財產(chǎn)保險需求影響的實證研究[J].消防科學與技術(shù)，2023，42（3）：416?421.

[3] 林魯春，邵根富，姜周曙，等.智慧實驗室系統(tǒng)的研究與構(gòu)建[J].實驗科學與技術(shù)，2020，18（1）：151?154.

[4] 劉揚，張朝霞，盧允杰.學生宿舍違規(guī)電器監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計[J].現(xiàn)代信息科技，2021，5（20）：1?5.

[5] 程春雨，劉正龍，顏科宇，等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用電器識別系統(tǒng)設(shè)計[J].實驗科學與技術(shù)，2021，19（2）：11?16.

[6] 蔡婷婷，吳俊堯，李佳奕.基于STM32和FFT的用電器分析識別裝置[J].電子測試，2022（15）：31?33.

[7] 榮海林，姜萬里，孫廣博，等.基于STM32的用電器分析識別裝置[J].電子技術(shù)與軟件工程，2022（5）：113?117.

[8] 楊玉濤，李春樹.基于STM32的用電器在線識別系統(tǒng)[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2023，13（10）：7?11.

[9] 吳撥云，顧文杰，何先燈.一種非侵入式低功耗高精度的用電器識別算法[J].西安電子科技大學學報，2023，50（1）：149?157.

[10] 劉影，彭鑫霞，王童，等.基于PCA?LSTM算法的非侵入式負荷辨識方法[J].電測與儀表，2023，60（3）：53?58.

[11] 黃應(yīng)翔.天線陣列中子集選擇的物理層安全技術(shù)研究[D].南京：南京郵電大學，2016.

[12] 史兢.智能天線波達角估計方法改進與遺傳算法復(fù)合波束形成[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學，2007.

[13] 方鵬，李維波，郝春昊，等.基于ESP8266的雙CPU小功率多通道充電智能控制終端[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2022，45（22）：150?156.

作者簡介：李高宇（1990—），男，廣西欽州人，碩士研究生，講師，研究方向為嵌入式系統(tǒng)。

韋洪浪（1985—），男，廣西河池人，在讀博士研究生，講師，研究方向為嵌入式系統(tǒng)及信號處理。

吳世貴（1990—），男，廣西欽州人，實驗師，研究方向為嵌入式系統(tǒng)。

韋寧燕（1987—），女，廣西河池人，碩士研究生，副教授，研究方向為人工智能及圖像處理。

收稿日期：2024?04?09" " " " " "修回日期：2024?06?03

基金項目：2023年第二批崇左市科技計劃自籌項目（2023ZC055688）；2024年第二批崇左市科技計劃自籌項目（2024ZC047995）