基于RN8209的用电器识别监测系统

2018-06-04马意彭石潇让南京邮电大学电子与光学工程学院沈莹莹南京邮电大学通信与信息工程学院

数码世界 2018年5期

马意彭石潇让南京邮电大学电子与光学工程学院沈莹莹南京邮电大学通信与信息工程学院

1 引言

随着电子技术的发展，具有较高测量精度的电能表已经逐渐普及。而这类电能表仅能对用户各月全部的电能消耗量进行统计，并不能精确到每一个用电器。如果要检测每个用电器的用电量，最常见的方式是在每个家用电器的电源入口安装电压、电流传感器，在通过计算得到电量信息。该方法虽然能达到检测单个家用电器电能消耗量的目的，但是成本过高且安装复杂。

针对上述背景，本文提出一种基于Cotex-M3单片机的低成本、高精确度的用电器识别监控系统。该系统不仅可以精确地学习和识别用电器类型，还可以对单个用电器电能消耗进行统计，协助用户管理家用电器。

2 系统硬件设计

本系统的硬件部分主要由电能采集模块和Cotex-M3单片机两部分组成。其中，电能采集模块主要负责对电网中的有功功率、无功功率和功率因数等电功率参数提取并发送给Cotex-M3单片机，Cotex-M3单片机通过智能算法对接入电网的单个用电器进行学习、识别和功率计算。

2.1 电能采集模块设计

电能采集模块使用RN8209电能计量芯片。RN8209是Renergy公司生产的一种可以测量有功功率、无功功率、有功能量、无功能量和有效值，并能同时提供两路独立测量通道的电能计量芯片。RN8209还提供两个串行接口SPI和RSIO，可用于与外部MCU之间进行通信。

2.2 系统结构示意图

图1 系统结构示意图

3 系统软件设计

本系统提供两套模式：学习模式和监测模式。在学习模式下，单片机首先对串口进行检测，如果有数据输入则延时3到5秒，待用电器工作稳定后对用电器电学特征进行提取，储存显示后继续检测串口。在监测模式下，单片机仍然对串口进行检测，如果有数据输入则延时后提取并使用特征向量对比算法与数据库对比检测，判断是否为已学习用电器。如果为已学习用电器则显示用电器的名字和相关参数，反之，提示学习新的用电器。

3.1 特征向量对比算法

以有功功率为x轴，以无功功率为y轴建立二维平面，则每种用电器都会有一个独一无二的特征向量。电计量芯片可以测量电路中的整体特征向量，通过矢量求和的运算法则与数据库中已存储的用电器特征向量进行对比，可以求得最相近的特征向量组合。实践证明，由于各用电器特征向量差别较大，故不会出现同一整体特征向量对应多种特征向量组合的情况出现。