一种家庭用电设备管理方法、设备及介质与流程

1.本技术涉及用电分析的技术领域，尤其涉及一种家庭用电设备管理方法、设备及介质。


背景技术：

2.随着智能化成为电网技术与电力系统的发展方向，如何在用户侧建立智能用电体系成为广泛关注的焦点。智能用电体系可以及时掌握用户实时的用能信息，对于电力部门提高电网经济性、区域智慧用电管理和末端用户的节能改造有着重大意义。而智能用电体系的关键在于建立一套行之有效的用能分解方法，该方法能够提供用户设备种类和设备用能的信息。
3.早期用能分解方法多为侵入式，即为每个用电设备配备一个监测器以读取设备的工作状态与用能数据。但这种监测方式要安装大量的监测装置，随着居民家用电器的日益增多，监测成本也不断增加，且设备监测器的维护也需要耗费大量人力资源。这些原因导致基于侵入式的用能分解方法难以得到大规模应用。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种家庭用电设备管理方法、设备及介质，用以解决现有技术中侵入式用能管理方式需要安装大量的监测装置、监测成本高的技术问题。
5.一方面，本技术实施例提供了一种家庭用电设备管理方法，包括：
6.基于非侵入式监测设备获取用户的实时总用能数据；
7.对所述实时总用能数据进行分解，得到稳态用电数据和暂态用电数据，并根据所述稳态用电数据确定各家庭用电设备的子用能数据；
8.采用预先训练好的分类模型对所述子用能数据和所述实时总用能数据进行识别，确定所述用户对应的用能标签；
9.根据所述实时总用能数据和用能标签对所述用户的家庭用电情况进行日常监测、预警和用能分配；
10.根据所述暂态用电数据对各所述家庭用电设备进行检修定位。
11.进一步地，所述对所述实时总用能数据进行分解，得到稳态用电数据和暂态用电数据，并根据所述稳态用电数据确定各家庭用电设备的子用能数据，具体包括：
12.对所述实时总用能数据进行用电设备变点识别，提取所述实时总用能数据中的实际负荷特征；
13.将所述实际负荷特征与预设模板特征库中的模板负荷特征进行匹配识别，确定各所述家庭用电设备的子用能数据。
14.进一步地，所述对所述实时总用能数据进行用电设备变点识别，提取所述实时总用能数据中的实际负荷特征，具体包括：
15.根据所述实时总用能数据中有功功率p的变化检测用电设备开关事件，即若有功
功率p发生阶跃上升，则判断为用电器开启事件；反之，若有功功率p阶跃下降，则判断为用电器关闭事件；
16.当监测到用电设备开关事件时，将开关事件对应的用电特征的变化量输入到高斯混合模型中，得到所述实际负荷特征。
17.进一步地，在所述采用预先训练好的分类模型对所述子用能数据和所述实时总用能数据进行识别，确定所述用户对应的用能标签之前，还包括：
18.采集历史用电数据，并标注所述历史用电数据对应的用能标签，作为训练样本；
19.采用所述训练样本对预设分类模型进行迭代训练，并更新所述预设分类模型中的参数，直至所述分类模型的损失函数收敛，得到预先训练好的分类模型。
20.进一步地，所述根据所述实时总用能数据和所述用能标签对所述用户的家庭用电情况进行日常监测、预警和用能分配，具体包括：
21.根据所述用能标签，识别当前实时总用能数据是否为异常情况；
22.当识别为异常情况时，向所述用户发送预警信息。
23.进一步地，所述根据所述用能标签，识别当前实时总用能数据是否为异常情况，具体包括：
24.获取所述用能标签对应的当前负荷特征；
25.提取所述实时总用能数据的实际负荷特征；
26.计算所述当前负荷特征与实际负荷特征的负荷相似度；
27.当所述负荷相似度小于预设阈值时，确定为异常情况。
28.进一步地，所述根据所述实时总用能数据和所述用能标签对所述用户的家庭用电情况进行日常监测、预警和用能分配，具体还包括：
29.根据所述用能标签，确定各用电设备的用能需要；
30.基于所述各用电设备的用能需要，进行电力分配。
31.进一步地，所述根据所述暂态用电数据对各所述家庭用电设备进行检修定位，具体包括：
32.当识别为异常情况时，根据所述暂态用电数据确定出现异常情况的家庭用电设备；
33.对所述出现异常情况的家庭用电设备进行断电处理。
34.另一方面，本技术实施例还提供了一种家庭用电设备管理设备，干式空心电抗器中包括多个饼式结构线圈，饼式结构线圈中包括多个包封线圈，包封线圈中包括多个层式线圈，所述设备包括：
35.至少一个处理器；
36.以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
37.其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如下方法：
38.基于非侵入式监测设备获取用户的实时总用能数据；
39.对所述实时总用能数据进行分解，得到稳态用电数据和暂态用电数据，并根据所述稳态用电数据确定各家庭用电设备的子用能数据；
40.采用预先训练好的分类模型对所述子用能数据和所述实时总用能数据进行识别，
确定所述用户对应的用能标签；
41.根据所述实时总用能数据和用能标签对所述用户的家庭用电情况进行日常监测、预警和用能分配；
42.根据所述暂态用电数据对各所述家庭用电设备进行检修定位。
43.另一方面，本技术实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，干式空心电抗器中包括多个饼式结构线圈，饼式结构线圈中包括多个包封线圈，包封线圈中包括多个层式线圈，所述计算机可执行指令设置为：
44.基于非侵入式监测设备获取用户的实时总用能数据；
45.对所述实时总用能数据进行分解，得到稳态用电数据和暂态用电数据，并根据所述稳态用电数据确定各家庭用电设备的子用能数据；
46.采用预先训练好的分类模型对所述子用能数据和所述实时总用能数据进行识别，确定所述用户对应的用能标签；
47.根据所述实时总用能数据和用能标签对所述用户的家庭用电情况进行日常监测、预警和用能分配；
48.根据所述暂态用电数据对各所述家庭用电设备进行检修定位。
49.本技术实施例提供了一种家庭用电设备管理方法、设备及介质，至少包括以下有益效果：本发明仅在入户电表处安装监测设备，通过对入户侧的电气信息(如：总功率、电压和电流等参数)进行数据分析与数据挖掘，实现对住宅内部主要耗能设备的用能分析与管理。这种方式极大减少了设备监测过程所需的成本。
附图说明
50.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
51.图1为本技术实施例提供的一种家庭用电设备管理方法的流程示意图；
52.图2为本技术实施例提供的一种家庭用电设备管理设备的内部结构示意图；
53.图3为本技术实施例提供的一种用电管理方式示意图。
具体实施方式
54.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术具体实施例及相应的附图对本技术技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
55.本技术实施例提供了一种家庭用电设备管理方法、设备及介质，通过获取干式空心电抗器对应的核心参数，能够根据核心参数确定干式空心电抗器中层式线圈之间的互感系数矩阵，在合并约束条件下根据包封线圈之间的串联关系，通过矩阵合并得到饼式结构线圈支路互感系数矩阵，在温升约束条件下构建用于计算匝数和电流的饼式结构线圈支路互感系数矩阵，这样在满足干式空心电抗器的电感、电流、高度、直径等约束参数的同时，兼顾干式空心电抗器的发热和散热。在干式空心电抗器温升达到限值、损耗偏低时后，通过增大干式空心电抗器的内径、增加包封线圈数量、增大饼式结构线圈的高度，提高损耗，从而
提高产品的经济性；当电抗器损耗达到限值，温升偏低时，可通过减小干式空心电抗器的内径、减少包封线圈数量、降低饼式结构线圈的高度，从而减小干式空心电抗器的体积，提高产品的经济性。解决了现有技术通过绕制更细的电磁线来减小电抗器的尺寸，控制电抗器运行过程中损耗和温升的平衡，而过细的电磁线的加工质量难以得到保证，并且会使成本大幅提高，很难满足损耗和温升的平衡需要的技术问题。
56.以下结合附图，详细说明本技术各实施例提供的技术方案。
57.图1为本技术实施例提供的一种家庭用电设备管理方法的流程示意图。如图1所示，本技术实施例提供的一种家庭用电设备管理方法，包括：
58.101、基于非侵入式监测设备获取用户的实时总用能数据。
59.首先安装非侵入式电表安装，进行数据采集。需要在入户电表处安装具有远程上传功能的监测器，用于实时的监测及上传该监测用户的用能数据。
60.102、对所述实时总用能数据进行分解，得到稳态用电数据和暂态用电数据，并根据所述稳态用电数据确定各家庭用电设备的子用能数据。
61.主服务器接收到用户监测器传输到的实时数据后，将其分解为稳态用电数据及暂态用电数据。其中，稳态用电数据主要分解为各个主要电器的使用曲线，如洗衣机、洗碗机、电视、空调等，此外，稳态用电数据做为特征之一可以有效提高家庭\区域分类的准确性。暂态用电数据主要为管控系统提供决策支持，实现预警、控制等功能。
62.在一些优选的实施例中，所述对所述实时总用能数据进行分解，得到稳态用电数据和暂态用电数据，并根据所述稳态用电数据确定各家庭用电设备的子用能数据，具体包括：
63.对所述实时总用能数据进行用电设备变点识别，提取所述实时总用能数据中的实际负荷特征；
64.将所述实际负荷特征与预设模板特征库中的模板负荷特征进行匹配识别，确定各所述家庭用电设备的子用能数据。
65.进一步地，所述对所述实时总用能数据进行用电设备变点识别，提取所述实时总用能数据中的实际负荷特征，具体包括：
66.根据所述实时总用能数据中有功功率p的变化检测用电设备开关事件，即若有功功率p发生阶跃上升，则判断为用电器开启事件；反之，若有功功率p阶跃下降，则判断为用电器关闭事件；
67.当监测到用电设备开关事件时，将开关事件对应的用电特征的变化量输入到高斯混合模型中，得到所述实际负荷特征。
68.103、采用预先训练好的分类模型对所述子用能数据和所述实时总用能数据进行识别，确定所述用户对应的用能标签。
69.可以对家庭及区域进行分类，例如家庭，可以根据面积、人员等分类，如表1所示，办公区域可以根据面积、使用人数等分类，如表2所示。
70.表1家庭分类表
[0071][0072]
表1办公区域分类表
[0073][0074][0075]
然后根据以往采集的历史数据训练分类算法，将其封装在主服务器中。主服务器接收到用户监测器传输到的实时数据，对该数据进行分类，将其归纳为不同的用能标签。
[0076]
具体地，在所述采用预先训练好的分类模型对所述子用能数据和所述实时总用能数据进行识别，确定所述用户对应的用能标签之前，还包括：
[0077]
采集历史用电数据，并标注所述历史用电数据对应的用能标签，作为训练样本；
[0078]
采用所述训练样本对预设分类模型进行迭代训练，并更新所述预设分类模型中的参数，直至所述分类模型的损失函数收敛，得到预先训练好的分类模型。
[0079]
103、根据所述实时总用能数据和用能标签对所述用户的家庭用电情况进行日常监测、预警和用能分配。
[0080]
参考图3，由于用户监测器可以实时的按照不同时段将用户数据发送给主服务器，
主服务器可以实时监测该家庭\区域的运行情况，具体地，所述根据所述实时总用能数据和所述用能标签对所述用户的家庭用电情况进行日常监测、预警和用能分配，由于已经对各个家庭\区域性质实现分类，可以根据用能情况实现家庭\区域的预警作用。如家庭1的分类特征为白天家中无人，若白天出现用能异常，则可以对该家庭发送短信或者推送用于提醒，实现预警功能。具体包括：
[0081]
根据所述用能标签，识别当前实时总用能数据是否为异常情况；
[0082]
当识别为异常情况时，向所述用户发送预警信息。
[0083]
进一步地，所述根据所述用能标签，识别当前实时总用能数据是否为异常情况，具体包括：
[0084]
获取所述用能标签对应的当前负荷特征；
[0085]
提取所述实时总用能数据的实际负荷特征；
[0086]
计算所述当前负荷特征与实际负荷特征的负荷相似度；
[0087]
当所述负荷相似度小于预设阈值时，确定为异常情况。
[0088]
进一步地，所述根据所述实时总用能数据和所述用能标签对所述用户的家庭用电情况进行日常监测、预警和用能分配，具体还包括：
[0089]
根据所述用能标签，确定各用电设备的用能需要；
[0090]
基于所述各用电设备的用能需要，进行电力分配。
[0091]
参考图3，根据用能数据，可以监测到公共区域的使用情况，可以根据用户请求实现办公区域的合理分配。
[0092]
105、根据所述暂态用电数据对各所述家庭用电设备进行检修定位。
[0093]
进一步地，所述根据所述暂态用电数据对各所述家庭用电设备进行检修定位，具体包括：
[0094]
当识别为异常情况时，根据所述暂态用电数据确定出现异常情况的家庭用电设备；
[0095]
对所述出现异常情况的家庭用电设备进行断电处理。
[0096]
本技术实施例至少包括以下有益效果：本发明仅在入户电表处安装监测设备，通过对入户侧的电气信息(如：总功率、电压和电流等参数)进行数据分析与数据挖掘，实现对住宅内部主要耗能设备的用能分析与管理。这种方式极大减少了设备监测过程所需的成本。
[0097]
以上为本技术提出的方法实施例。基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种家庭用电设备管理设备，其结构如图2所示。
[0098]
图2为本技术实施例提供的一种家庭用电设备管理设备的内部结构示意图。如图2所示，干式空心电抗器中包括多个饼式结构线圈，饼式结构线圈中包括多个包封线圈，包封线圈中包括多个层式线圈，设备包括：
[0099]
至少一个处理器；
[0100]
以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；
[0101]
其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够：
[0102]
基于非侵入式监测设备获取用户的实时总用能数据；
[0103]
对所述实时总用能数据进行分解，得到稳态用电数据和暂态用电数据，并根据所述稳态用电数据确定各家庭用电设备的子用能数据；
[0104]
采用预先训练好的分类模型对所述子用能数据和所述实时总用能数据进行识别，确定所述用户对应的用能标签；
[0105]
根据所述实时总用能数据和用能标签对所述用户的家庭用电情况进行日常监测、预警和用能分配；
[0106]
根据所述暂态用电数据对各所述家庭用电设备进行检修定位。
[0107]
本技术实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，干式空心电抗器中包括多个饼式结构线圈，饼式结构线圈中包括多个包封线圈，包封线圈中包括多个层式线圈，计算机可执行指令设置为：
[0108]
基于非侵入式监测设备获取用户的实时总用能数据；
[0109]
对所述实时总用能数据进行分解，得到稳态用电数据和暂态用电数据，并根据所述稳态用电数据确定各家庭用电设备的子用能数据；
[0110]
采用预先训练好的分类模型对所述子用能数据和所述实时总用能数据进行识别，确定所述用户对应的用能标签；
[0111]
根据所述用能标签对所述用户的家庭用电情况进行日常监测、预警和用能分配；
[0112]
根据所述暂态用电数据对各所述家庭用电设备进行检修定位。
[0113]
本技术中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备和介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0114]
本技术实施例提供的设备和介质与方法是一一对应的，因此，设备和介质也具有与其对应的方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述设备和介质的有益技术效果。
[0115]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0116]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0117]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0118]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0119]
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0120]
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
[0121]
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
[0122]
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0123]
以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。

技术特征：
1.一种家庭用电设备管理方法，其特征在于，所述方法包括：基于非侵入式监测设备获取用户的实时总用能数据；对所述实时总用能数据进行分解，得到稳态用电数据和暂态用电数据，并根据所述稳态用电数据确定各家庭用电设备的子用能数据；采用预先训练好的分类模型对所述子用能数据和所述实时总用能数据进行识别，确定所述用户对应的用能标签；根据所述实时总用能数据和用能标签对所述用户的家庭用电情况进行日常监测、预警和用能分配；根据所述暂态用电数据对各所述家庭用电设备进行检修定位。2.根据权利要求1所述的一种家庭用电设备管理方法，其特征在于，所述对所述实时总用能数据进行分解，得到稳态用电数据和暂态用电数据，并根据所述稳态用电数据确定各家庭用电设备的子用能数据，具体包括：对所述实时总用能数据进行用电设备变点识别，提取所述实时总用能数据中的实际负荷特征；将所述实际负荷特征与预设模板特征库中的模板负荷特征进行匹配识别，确定各所述家庭用电设备的子用能数据。3.根据权利要求2所述的一种家庭用电设备管理方法，其特征在于，所述对所述实时总用能数据进行用电设备变点识别，提取所述实时总用能数据中的实际负荷特征，具体包括：根据所述实时总用能数据中有功功率p的变化检测用电设备开关事件，即若有功功率p发生阶跃上升，则判断为用电器开启事件；反之，若有功功率p阶跃下降，则判断为用电器关闭事件；当监测到用电设备开关事件时，将开关事件对应的用电特征的变化量输入到高斯混合模型中，得到所述实际负荷特征。4.根据权利要求1所述的一种家庭用电设备管理方法，其特征在于，在所述采用预先训练好的分类模型对所述子用能数据和所述实时总用能数据进行识别，确定所述用户对应的用能标签之前，还包括：采集历史用电数据，并标注所述历史用电数据对应的用能标签，作为训练样本；采用所述训练样本对预设分类模型进行迭代训练，并更新所述预设分类模型中的参数，直至所述分类模型的损失函数收敛，得到预先训练好的分类模型。5.根据权利要求1所述的一种家庭用电设备管理方法，其特征在于，所述根据所述实时总用能数据和所述用能标签对所述用户的家庭用电情况进行日常监测、预警和用能分配，具体包括：根据所述用能标签，识别当前实时总用能数据是否为异常情况；当识别为异常情况时，向所述用户发送预警信息。6.根据权利要求5所述的一种家庭用电设备管理方法，其特征在于，所述根据所述用能标签，识别当前实时总用能数据是否为异常情况，具体包括：获取所述用能标签对应的当前负荷特征；提取所述实时总用能数据的实际负荷特征；计算所述当前负荷特征与实际负荷特征的负荷相似度；
当所述负荷相似度小于预设阈值时，确定为异常情况。7.根据权利要求6所述的一种家庭用电设备管理方法，其特征在于，所述根据所述实时总用能数据和所述用能标签对所述用户的家庭用电情况进行日常监测、预警和用能分配，具体还包括：根据所述用能标签，确定各用电设备的用能需要；基于所述各用电设备的用能需要，进行电力分配。8.根据权利要求6所述的一种家庭用电设备管理方法，其特征在于，所述根据所述暂态用电数据对各所述家庭用电设备进行检修定位，具体包括：当识别为异常情况时，根据所述暂态用电数据确定出现异常情况的家庭用电设备；对所述出现异常情况的家庭用电设备进行断电处理。9.一种家庭用电设备管理设备，其特征在于，干式空心电抗器中包括多个饼式结构线圈，饼式结构线圈中包括多个包封线圈，包封线圈中包括多个层式线圈，所述设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如下方法：基于非侵入式监测设备获取用户的实时总用能数据；对所述实时总用能数据进行分解，得到稳态用电数据和暂态用电数据，并根据所述稳态用电数据确定各家庭用电设备的子用能数据；采用预先训练好的分类模型对所述子用能数据和所述实时总用能数据进行识别，确定所述用户对应的用能标签；根据所述实时总用能数据和用能标签对所述用户的家庭用电情况进行日常监测、预警和用能分配；根据所述暂态用电数据对各所述家庭用电设备进行检修定位。10.一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令设置为：基于非侵入式监测设备获取用户的实时总用能数据；对所述实时总用能数据进行分解，得到稳态用电数据和暂态用电数据，并根据所述稳态用电数据确定各家庭用电设备的子用能数据；采用预先训练好的分类模型对所述子用能数据和所述实时总用能数据进行识别，确定所述用户对应的用能标签；根据所述实时总用能数据和用能标签对所述用户的家庭用电情况进行日常监测、预警和用能分配；根据所述暂态用电数据对各所述家庭用电设备进行检修定位。

技术总结
本申请公开了一种家庭用电设备管理方法、设备及介质，用以解决现有技术中侵入式用能管理方式需要安装大量的监测装置、监测成本高的技术问题。包括：基于非侵入式监测设备获取用户的实时总用能数据；对所述实时总用能数据进行分解，得到稳态用电数据和暂态用电数据，并根据所述稳态用电数据确定各家庭用电设备的子用能数据；采用预先训练好的分类模型对所述子用能数据和所述实时总用能数据进行识别，确定所述用户对应的用能标签；根据所述用能标签对所述用户的家庭用电情况进行日常监测、预警和用能分配；根据所述暂态用电数据对各所述家庭用电设备进行检修定位。庭用电设备进行检修定位。庭用电设备进行检修定位。


技术研发人员：孙鸿昌 周长庚 狄传广 崔钦超 于茂津 王洪明
受保护的技术使用者：山东大卫国际建筑设计有限公司
技术研发日：2023.06.05
技术公布日：2023/8/24