PL248440B1 - Urządzenie i sposób do detekcji zmiany trybu pracy oraz identyfikacji odbiorników elektrycznych - Google Patents

Abstract

Przedmiotem zgłoszenia jest urządzenie do detekcji zmiany trybu pracy oraz identyfikacji odbiorników elektrycznych i sposób detekcji zmiany trybu pracy oraz identyfikacji odbiorników, w szczególności z układami uczenia i detekcji zmian tych stanów. Urządzenie do detekcji zmiany trybu pracy oraz identyfikacji odbiorników energii elektrycznej OEE w sieci elektroenergetycznej zawiera tor napięciowy, który zawiera moduł pomiaru napięcia (22). Wejście modułu pomiaru napięcia (22) jest dołączone równolegle do sieci elektroenergetycznej, a wyjście poprzez moduł detekcji fazy (10) do modułu wyboru próbek (9). Urządzenie zawiera tor prądowy, który zawiera moduł pomiaru prądu (32), którego wejście połączone jest w sposób szeregowy do sieci elektroenergetycznej, a wyjście do modułu wyboru próbek (9). Wyjście modułu wyboru próbek (9) jest dołączone do modułu formowania macierzy (11), przy czym macierz próbek z modułu formowania macierzy (11) zawiera wstępnie określoną liczbę ostatnich K okresów sygnału napięcia oraz m próbek chwilowej wartości prądu dla każdego z ostatnich K okresów. Wyjście modułu formowania macierzy (11) poprzez moduł filtracji (12) i poprzez moduł detekcji potencjalnych zdarzeń (13) jest dołączony do modułu wyznaczania wektorów zmian (15). Moduł detekcji potencjalnych zdarzeń (13) jest przystosowany do przekazywania na wejście modułu wyznaczania wektora zmian (15) macierzy próbek z modułu formowania macierzy (11) oraz dodatkowej informacji o numerze okresu, w którym wystąpiła potencjalna zmiana trybu pracy OEE. Moduł wyznaczania wektorów zmian (15) jest przystosowany do wyznaczania wektorów zmian, które to wektory zmian są przez wyjście modułu wyznaczania wektorów zmian (15) przekazywane do wejścia modułu decyzyjnego (18). Ponadto na wejście modułu decyzyjnego (18) dołączone jest wyjście modułu pamięci wzorców (17) OEE. Wyjście modułu decyzyjnego (18) zapewnia informacje o detekcji zmiany trybu pracy lub identyfikacji odbiorników energii elektrycznej OEE.

Description

Opis wynalazku

Przedmiotem wynalazku jest urządzenie do detekcji zmiany trybu pracy oraz identyfikacji odbiorników elektrycznych i sposób detekcji zmiany trybu pracy oraz identyfikacji odbiorników elektrycznych, w szczególności z układami uczenia i detekcji zmian tych stanów.

Urządzenia NILM (ang. nonintrusive load monitoring) lub inaczej NIALM (ang. nonintrusive appliance load monitoring), dostarczają informacji o zużyciu energii przez poszczególne odbiorniki energii elektrycznej (OEE) w danym obwodzie sieci zasilania niskiego napięcia (Nn). Istotną cechą systemów NILM jest to, że pomiary dokonywane są tylko w jednym punkcie takiego obwodu, najczęściej w pobliżu licznika energii lub skrzynki z bezpiecznikami. Celem działania urządzeń i systemów NILM jest dostarczenie użytkownikom końcowym szczegółowych informacji dotyczących zużycia energii przez wszystkie lub część odbiorników energii elektrycznej (OEE) z obszaru sieci tego użytkownika (mieszkanie, dom lub budynek wielorodzinny). Działanie systemu NILM umożliwia poznanie nawyków użytkownika w zakresie zużycia energii, a tym samym zwiększenie jego świadomości w tym zakresie, co według badań (International Energy Agency (IEA) World Energy Outlook (WEO), 2022) prowadzi do obniżenia zużycia energii.

Systemy i urządzenia NILM monitorują z założenia jedynie główny obwód, który doprowadza prąd i napięcie do obszaru użytkownika, np. domu, budynku lub innej lokalizacji i na podstawie zmian w sygnałach tam występujących, ustalają który lub które OEE wewnątrz tej lokalizacji jest włączone i w jakim stanie pracy aktualnie OEE się znajduje. Główną zaletą systemów NILM jest to, że nie ma konieczności instalacji wielu urządzeń pomiarowych przy każdym z OEE (jak to się dzieje w systemach klasy ILM - ang. intrusive load monitoring), co w efekcie powinno skutkować zmniejszeniem ceny wytworzenia systemu monitorowania energii i jednocześnie znacząco ułatwić jego instalację w już istniejących lokalizacjach. W wyniku działania systemu NILM użytkownik końcowy może otrzymać raport, który wyszczególnia indywidulane zużycie energii dla przynajmniej części OEE w obszarze tego użytkownika.

W każdym urządzeniu NILM można wyróżnić blok akwizycji, rejestrujący próbki sygnałów prądu i napięcia oraz blok przetwarzania próbek, w którym zastosowane algorytmy wyznaczają rozkład obciążenia obwodu na poszczególne OEE. Urządzenia NILM wykorzystują metody przetwarzania danych do wydobycia cech sygnałów, na podstawie których algorytmy sztucznej inteligencji dokonują analizy aktualnych stanów pracy poszczególnych OEE. Wynikiem tej analizy jest informacja, które OEE są włączone w danym momencie i ew. w jakim trybie pracy się aktualnie znajdują. Informacja ta umożliwia oszacowanie zużycia energii elektrycznej przez poszczególne OEE. Pojedyncze OEE jest rozpoznawane w oparciu o tzw. sygnaturę (wzorzec), która może być np. wektorem danych numerycznych, umożliwiającym rozpoznawanie OEE oraz ich stanów pracy.

Dotychczas opracowane urządzenia wykorzystujące metody NILM nie umożliwiają bezbłędnej identyfikacji wszystkich OEE wykorzystywanych w obszarze użytkownika, takim jak gospodarstwo domowe, co było motywacją do opracowania własnych, skutecznych i tanich w implementacji metod do stosowania w urządzeniu NILM.

Jedną z metod przezwyciężenia znanych ze stanu techniki niedoskonałości metod NILM jest opracowanie modeli matematycznych (np. w postaci równań stanów układu dynamicznego), odzwierciedlających właściwości fizyczne niektórych OEE, jak np. w rozwiązaniu ujawnionym i opublikowanym w dokumencie patentowym EP2686937B1 oraz w innych publikacjach np. [Wittmann, F.M.; Lopez, J.C.; Rider, M.J. Nonintrusive Load Monitoring Algorithm Using Mixed-Integer Linear Programming. IEEE Trans. Consum. Electron. 2018, 64, 180-187, doi:10.1109/TCE.2018.2843292].

Sposoby przedstawione w tych ujawnieniach, nie doczekały się do chwili obecnej wdrożenia, głównie z powodu, że modele w nich zawarte są zbyt uproszczone i nie dają zadowalających efektów identyfikacji OEE (szczególnie w warunkach rzeczywistego ich użytkowania). Trzeba w tym miejscu zaznaczyć, iż stworzenie dobrego i wystarczającego modelu uniwersalnego dla OEE jest zadaniem otwartym i trudnym z uwagi na skomplikowaną fizyczną naturę większości OEE.

Z drugiej strony stosowanie modeli matematycznych, które i tak są już skomplikowane, wymaga skomplikowanych metod obliczeniowych oraz dużej mocy obliczeniowej w posługiwaniu się tymi modelami podczas identyfikacji OEE. Stworzenie dokładnego urządzenia NILM wykorzystującego model matematyczny OEE jest trudne w realizacji, z uwagi na wysokie koszty produkcji.

Z uwagi na przytoczone tu wady istniejących rozwiązań w zakresie detekcji potencjalnych zdarzeń, korzystnym byłoby, więc praktyczne rozwiązanie problemu skutecznej detekcji potencjalnych zmian OEE jednocześnie nie wymagającej wielu zasobów sprzętowych urządzenia NILM.

Znane ze stanu techniki systemy i metody identyfikacji OEE, wykorzystujące np. Ukryte Modele Markova albo analizę częstotliwościową EMI, albo wspomniane modele matematyczne są trudne do przeniesienia na małe i tanie urządzenia, które mogłyby być instalowane poza specjalistycznym laboratorium w warunkach rzeczywistych (np. w skrzynce bezpiecznikowej w mieszkaniu).

W celu poprawienia niskiej skuteczności systemów NILM stosowane są w znanych ze stanu techniki rozwiązaniach dodatkowe czujniki, nie związane z sygnałami elektrycznymi pochodzącymi z sieci zasilania Nn, jak np. w wynalazku ujawnionych i opisanych pod numerami: US11036189B2 oraz w artykułach naukowych np.: [Zhao, T.; Zhang, C.; Ujeed, T.; Ma, L. Online Methodology for Separating the Power Consumption of Lighting Sockets and Air-Conditioning in Public Buildings Based on an Outdoor Temperature Partition Model and Historical Energy Consumption Data. Appl. Sci. 2021, 11, 1-23, doi:10.3390/app11031031]. Zwykle są to czujniki dające informacje środowiskowe, np. o temperaturze, oświetleniu, dźwięku, wibracjach itp., ale też dane z innych mediów np. z sieci LAN - przykładem mogą być publikacje patentów nr US10175276B2 lub US9699529B1. Informacje z takich czujników mają wspomóc systemy decyzyjne urządzeń NILM w dokładniejszej identyfikacji zmian stanów pracy OEE. Jednak zastosowanie wielu dodatkowych czujników jest sprzeczne z podstawową zaletą systemów NILM, która zakłada stosowanie jak najmniejszej liczby czujników w odróżnieniu do systemów ILM. Ta przypadłość wraz wątpliwą skutecznością systemów NILM wspomaganych informacjami z czujników środowiskowych powoduje, że rozwiązania takie również nie znajdują zastosowań w praktyce.

Zauważonym problemem rozwiązań znanych ze stanu techniki w dziedzinie metod NILM jest to, że wiele ujawnionych metod identyfikacji OEE zostało opracowanych tylko z wykorzystaniem zbiorów testowych, często nieodzwierciedlających warunków w sytuacji rzeczywistego użytkowania OEE, np. w warunkach domowych, skutkuje to, dwoma istotnymi wadami tych rozwiązań. Pierwszą z nich jest, wspomniany brak odporności na zakłócenia istniejące w rzeczywistych sieciach zasilania Nn, pochodzące spoza monitorowanego obszaru użytkownika (mieszkania, domu czy budynku wielorodzinnego). Drugim z nich jest zbyt mała dokładność identyfikacji OEE o niskiej mocy, w sytuacji kiedy te OEE pracują w obecności innych OEE o jednocześnie większej i zmiennej mocy.

Z punktu widzenia praktycznego wdrożenia urządzenia NILM, zbyt mała dokładność detekcji potencjalnych zdarzeń często prowadzi do wielu fałszywych informacji o potencjalnych zdarzeniach, związanych z monitorowanymi OEE, które w dalszym etapie działania takiego urządzenia muszą być poddawane identyfikacji. Zjawisko to powoduje wielokrotne zwiększenie zużycia zasobów urządzenia NILM, co w efekcie znacząco podnosi cenę praktycznej realizacji tego urządzenia. Z drugiej strony, zbyt mała czułość detekcji potencjalnych zdarzeń zwykle prowadzi do pominięcia tych zdarzeń w etapie identyfikacji, a tym samym przeoczenie przez urządzenie NILM niektórych zmian stanów monitorowanych OEE. Większość proponowanych praktycznych rozwiązań wykorzystuje detekcję zmian uśrednionych wartości mocy lub prądów, np. RMS, lub zmian w kątach fazowych.

Autorzy niniejszego zgłoszenia zauważyli, iż podejście takie charakteryzuje się małą skutecznością detekcji zdarzeń pochodzących od niskomocowych OEE z jednej strony, a z drugiej dużą podatnością na zakłócenia przenikające do monitorowanego obwodu sieci energetycznej z obwodów zewnętrznych (szczególnie zjawisko to jest istotne w sieciach o konfiguracji podobnej do stosowanych w Europie). Dodatkowo autorzy niniejszego zgłoszenia zauważyli, iż w systemach i urządzeniach NEM z detekcją potencjalnych zdarzeń, wykorzystującą zmiany w uśrednionych wartościach mocy lub prądu, często występuje zjawisko maskowania zdarzeń pochodzących od OEE o mniejszej mocy przez wielostanowe OEE o większej mocy i zmiennym poborze mocy.

Istnieje wiele ujawnionych rozwiązań sposobów, urządzeń i systemów NILM identyfikujących zdarzenia w sieci zasilania Nn związane z OEE na podstawie wzorców OEE składających się z określonej liczby parametrów sygnałów związanych z pobieraną mocą. Urządzenia tego typu dokonują akwizycji sygnałów mocy lub energii z liczników i czujników mierzących podstawową harmoniczną napięcia sieci energetycznej a w przypadku metod opartych o parametry wyższych harmonicznych urządzenia wykorzystują dodatkowe moduły pomiarowe mierzące sygnały prądu lub napięcia zwykle do częstotliwości siódmej harmonicznej sygnału napięcia sieci zasilania Nn.

Parametry sygnałów, które są wykorzystywane w tych metodach NILM do identyfikacji OEE są zwykle związane z podstawową harmoniczną napięcia lub prądu w sieci Nn, jak np. w publikacji zgłoszenia międzynarodowego nr WO2021176459, oraz w metodach opisanych w artykułach naukowych, np.: [Liu, B.; Luan, W.; Yu, Y. Dynamie Time Warping Based Non-Intrusive Load Transient Identification. Appl. Energy 2017, 195, 634-645, doi:10.1016/j.apenergy.2017.03.010] lub parametrami związanymi z harmonicznymi tych sygnałów, jak np. w wynalazkach opublikowanymi pod numerami: WO2016079229A1, oraz w metodach opisanych w artykułach naukowych, np.: [Agyeman, K.A.; Han, S.; Han, S. Real-Time Recognition Non-Intrusive Electrical Appliance Monitoring Algorithm for a Residential Building Energy Management System. Energies 2015, 8, 9029-9048, doi:10.3390/en8099029].

W celu polepszenia identyfikacji OEE wiele wczesnych systemów i metod NILM wykorzystywało Ukryte Modele Markowa (HMM), jak np. w wynalazku ujawnionym i opublikowanym pod numerem: EP2499462B1 oraz w artykułach naukowych np.: [Kolter, J.Z.; Jaakkola, T. Approximate Inference in Additive Factorial HMMs with Application to Energy Disaggregation. J. Mach. Learn. Res. 2012, 22, 1472-1482]. Modele te jednak są skomplikowane obliczeniowo zarówno w fazie testowania systemu NILM jak i w fazie identyfikacji OEE. Ponadto, takie metody i systemy zazwyczaj nie przynoszą poziomów skuteczności identyfikacji OEE wystarczająco wysokich, aby uzasadniać wysoką złożoność obliczeniową. Dodatkowo z modelami wykorzystującymi HMM wiąże się problem użytkowy polegający na znaczącym opóźnieniu efektu identyfikacji w stosunku do zdarzenia związanego ze zmianą stanu pracy OEE.

Niestety mimo wielu lat badań nad grupą metod NILM wykorzystujących sygnały związane z pierwszą harmoniczną sygnału napięcia sieci zasilania Nn lub jego harmonicznymi (metody LF od ang. low frequency), nie doczekały się one skutecznych wdrożeń z uwagi głównie na niedoskonałość identyfikacji w warunkach rzeczywistych w jakich są użytkowane typowe OEE. Metody z grupy LF charakteryzują się małą odpornością na zakłócenia pochodzące z zewnątrz monitorowanego obwodu sieci zasilania Nn, małą skutecznością identyfikacji stanów pracy OEE o niskiej mocy znamionowej i małą skutecznością identyfikacji stanów pracy OEE o zmiennej mocy.

Większość metod identyfikacji OEE wymaga wcześniejszego wykrycia potencjalnych zdarzeń związanych z tymi OEE, rozumianych jako włączenie, wyłączenie lub zmiana stanu pracy tych OEE. Rozwój takich metod identyfikacji OEE w stronę komercjalizacji został zahamowany przez poziom niepożądanego szumu występującego w sieciach energii elektrycznej nowoczesnych budynków. W takich warunkach, próby wykrywania potencjalnych zdarzeń (np. zmian stanu urządzeń) okazują się znacznie trudniejsze niż w warunkach laboratoryjnych, co znacząco utrudnia osiągnięcie dokładności takiej detekcji. Mimo wielu publikacji dotyczących samych algorytmów identyfikacji zużycia energii przez poszczególne OEE, wciąż istnieje niewiele badań pokazujących wyniki testów tych algorytmów w rzeczywistym środowisku pracy systemów NILM, czyli np. w rzeczywistych budynkach mieszkalnych. Należy zauważyć, iż aspekt detekcji potencjalnych zdarzeń w metodach NILM nie jest eksponowany w artykułach naukowych, gdyż te zwykle skupiają się jedynie na aspekcie identyfikacji OEE. Autorzy publikacji naukowych opisują badania algorytmów identyfikacji OEE przeprowadzone często jedynie z wykorzystaniem publicznie dostępnych zbiorów danych, np. opisanych w artykułach naukowych.

Takie „otagowane” zbiory danych, powszechnie służące do opracowania i testowania metod identyfikacji OEE, zawierają dane zebrane z monitorowanych obwodów, które zawierają już informację z systemów pomiarowych o momentach zmian stanów OEE. Choć, w badaniach naukowych nad algorytmami identyfikacji OEE, takie zbiory są bardzo wygodne w użyciu, to takie podejście w praktyce nie jest wystarczające, a skuteczna metoda detekcji zdarzeń jest konieczna do praktycznego zastosowania metod identyfikacji OEE w rzeczywistym systemie NILM.

Częściowym rozwiązaniem wskazanych problemów skuteczności identyfikacji, są metody NILM dokonujące identyfikacji stanów pracy OEE na podstawie zmian w widmie częstotliwościowym sygnałów napięcia lub prądu w paśmie wysokich częstotliwości (metody HF od ang. high frequency). Znane są rozwiązania ujawnione np. w publikacji zgłoszenia amerykańskiego nr US20130179124 oraz metody omówione w artykułach naukowych, np. w: [Gupta, S.; Reynolds, M.S.; Patel, S.N. ElectriSense: SinglePoint Sensing Using EMI for Electrical Event Detection and Classification in the Home. In Proceedings of the Proceedings of the 12th ACM international conference on Ubiquitous computing; ACM: New York, NY, USA, September 26 2010; pp. 139-148]. Metody omówione w tych ujawnieniach rozwiązują niektóre problemy z identyfikacją OEE podane wcześniej, ale metody te powodują nieakceptowalne dla rynku odbiorców zwiększenie ceny urządzeń i systemów, które takie metody wykorzystują. Wynika to ze znacznego zapotrzebowania na moc obliczeniową potrzebą do wyznaczenia transformat sygnałów oraz ze zwiększonymi wymaganiami wobec stosowanych przetworników analogowo-cyfrowych (wysoka częstotliwość próbkowania, duża rozdzielczość bitowa), a także często ze znacznymi wymaganiami skierowanymi do łącz telekomunikacyjnych łączących elementy systemu NILM.

Wadą większości ujawnionych metod NILM wykorzystujących zmiany w widmie w zakresie wysokich częstotliwości jest ich podatność na zakłócenia pochodzące z zewnątrz monitorowanego obwodu sieci zasilania Nn, gdyż wykorzystują one pomiary napięć w monitorowanym obwodzie. Własność ta jest mniej widoczna w sieciach zasilania Nn np. w USA, ze względu na inną architekturę sieci dystrybucyjnej. W sieciach europejskich, z uwagi na ich architekturę, w której obszary wielu użytkowników są zasilane w ramach jednego obwodu sieci dystrybucyjnej, zakłócenia pochodzące z zewnątrz monitorowanego obwodu sieci zasilania (obszaru użytkownika) powodują znaczące obniżenie skuteczności działania urządzeń NILM wykorzystujących zmiany w sygnale napięcia. Lepsze własności dają metody wykorzystujące widmo sygnału prądu w stanach ustalonych pracy OEE oraz w stanach nieustalonych, a także dodatkowo wykorzystujące sztucznie wprowadzony znany sygnał impulsowy do monitorowanego obwodu, jak np. w rozwiązaniach ujawnionych i opublikowanych pod numerami: US20140207398A1, US9104189B2 oraz omówione w artykule naukowym [Wójcik, A.; Bilski, P.; Łukaszewski, R.; Dowalla, K.; Kowalik, R. Identification of the State of Electrical Appliances with the Use of a Pulse Signal Generator. Energies 2021, 14, 673, doi:10.3390/en14030673]. Metody te są jednak trudne w implementacji i drogie w realizacji, gdyż wymagają np. instalacji generatora impulsów oraz wysokiej klasy przetworników analogowych i analogowo-cyfrowych.

Zarówno w metodach LF wykorzystujących parametry sygnałów harmonicznych prądów i napięć sieci zasilania Nn jak i w metodach HF w paśmie wysokich częstotliwości do obliczenia parametrów wzorców OEE stosuje często transformatę FFT, jak np. w wynalazkach ujawnionych i opublikowanych pod numerami: US20140200725A1 lub w metodach opisanych w artykułach naukowych np.: [Gupta, S.; Reynolds, M.S.; Patel, S.N. ElectriSense: Single-Point Sensing Using EMI for Electrical Event Detection and Classification in the Home. In Proceedings of the Proceedings of the 12th ACM international conference on Ubiquitous computing; ACM: New York, NY, USA, September 26 2010; pp. 139-148]. W innych znanych rozwiązaniach autorzy stosują zamiast przekształcenia FFT transformatę falkową, jak np. w ujawniony w publikacji numer: US8983670B2, oraz w artykule naukowym np.: [Su, Y.C.; Lian, K.L.; Chang, H.H. Feature Selection of Non-Intrusive Load Monitoring System Using STFT and Wavelet Transform. Proc. - 2011 8th IEEE Int. Conf. E-bus. Eng. ICEBE 2011 2011, 293-298, doi:

10.1109/ICEBE.2011.49].

Pierwsza z metod - metoda FFT - całkowicie zaciera informację o tym, w jakich chwilach czasu względem składowej podstawowej sygnału pojawiają się istotne sygnały, związane ze zmianą trybu pracy OEE. Lepszym rozwiązaniem jest wykorzystanie odpowiednich transformat falkowych. Jednak i w tym przypadku nie jest w całości zachowywana potrzebna informacja.

Metody NILM, wykorzystujące sygnatury OEE, napotkały na drodze komercjalizacji inne ograniczenie, istotne dla potencjalnych użytkowników urządzeń NILM. Wszystkie takie metody wymagają bowiem albo długotrwałego uczenia stosowanego w nich klasyfikatora, np. w postaci sieci neuronowej, albo uciążliwego procesu uczenia urządzenia NILM w interakcji z jego użytkownikiem. Problem ten wynika z własności stosowanych algorytmów, które wymagają podania szeregu przykładów w procesie uczenia klasyfikacji sygnatur zmian stanów OEE. Jednym z ujawnionych podejść do szkolenia algorytmów NILM jest wielokrotne ręczne włączanie i wyłączanie OEE przez użytkownika, gdy urządzenie NILM znajduje się w trybie szkolenia, jak np. rozwiązaniu ujawnionym w publikacji zgłoszenia patentowego numer US20210158186A1. Rozwiązania znane ze stanu techniki ujawniają metody uczenia, czyli wyznaczania wzorców np. w postaci wektorów sygnatur OEE. W tych rozwiązaniach wartości sygnatury są określonymi parametrami obliczonymi na podstawie mierzonych przebiegów prądu lub napięcia albo bezpośrednio mierzonymi parametrami tych sygnałów takich jak: np. moc czynna, moc bierna, kąt przesunięcia fazowego między sygnałem prądu i napięcia, wartości szczytowe, średnie czy skuteczne tych sygnałów, itp. W opisanym wcześniej aspekcie związanym ze skutecznością metod identyfikacji OEE zauważono, że posługiwanie się tego typu sygnaturami nie jest wystarczające do skutecznej identyfikacji stanów OEE. W znanych wynalazkach brak jest opisu metod uczenia urządzeń NILM, które jako wzorce sygnatur OEE wykorzystują wektory, będące próbkami sygnału prądu lub różnicami takich wektorów, a takie wzorce są stosowane w metodzie identyfikacji w niniejszym wynalazku.

W innych ujawnionych wynalazkach, w których tworzone są różne modele OEE, opisuje się sposób trenowania tych modeli. Stosowane modele OEE wymagają długotrwałego trenowania z wykorzystaniem wielu danych pochodzących z różnych źródeł. Do szkolenia modelu OEE można zastosować dowolne odpowiednie techniki, opisane np. w dokumencie patentowym nr US9443195. Techniki szkolenia mogą obejmować, ale nie są ograniczone do szkolenia sieci neuronowych, map samoorganizują cych się, SVM (ang. Support Vector Machines), drzew decyzyjnych, lasów losowych, regresji logistycznej, modeli bayesowskich, regresji liniowej i nieliniowej oraz modeli mieszanin rozkładów Gaussa; jak np. opisano w wynalazkach: WO2011128883A2.

Należy zauważyć, iż w ujawnionych rozwiązaniach ze stanu techniki często aspekt etapu szkolenia urządzenia NILM jest pomijany, jak np. w publikacji zgłoszenia międzynarodowego numer WO2021176459A1. Również autorzy innych publikacji, podobnie jak w przypadku zagadnienia detekcji potencjalnych zdarzeń, często nie zajmują się problemem uczenia systemu NILM (rozumianym jako wyznaczanie wzorców rzeczywistych OEE), skupiając się na problemie naukowym identyfikacji OEE, np. w: [S. Bao et al., „Feature Selection Method for Nonintrusive Load Monitoring With Balanced Redundancy and Relevancy”, in IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 58, no. 1, pp. 163-172, Jan.-Feb. 2022, doi:10.1109/TIA.2021.3128469]. W innych opracowaniach, autorzy artykułów naukowych wyznaczają wzorce OEE z istniejących, opisanych szczegółowo („otagowanych”) zbiorów danych, np. w: [Joao Góis, Lucas Pereira, A novel methodology for identifying appliance usage patterns in buildings based on auto-correlation and probability distribution analysis, Energy and Buildings, Volume 256, 2022, 111618, ISSN 0378-7788, https://doi.org/10.1016Zj.enbuild.2021.111618]. Takie podejście nie ma praktycznego zastosowania w rzeczywistych realizacjach urządzeń i systemach NILM, których użytkownik oczekuje sposobu na dodanie do systemu wzorców dla nowych OEE, dodawanych do monitorowanego układu już po instalacji urządzenia NILM w środowisku eksploatacji tego urządzenia lub systemu NILM.

Korzystnym byłoby zapewnienie praktycznego rozwiązania problemu uczenia urządzenia NILM, polegające na jednokrotnej interakcji z użytkownikiem dla danego OEE w monitorowanym obwodzie elektrycznym dla całego czasu użytkowania tego urządzenia NILM. Korzystnym byłoby dostosowanie opracowanej skutecznej metody uczenia do urządzenia NILM, które jako wzorce sygnatur OEE wykorzystują wektory, będące próbkami sygnału prądu lub różnicami takich wektorów.

Wiele ujawnionych metod i systemów NILM, np. wykorzystujących modele Markowa (HMM), jak np. w opublikowanych dokumencie patentowym numer: EP2499462B1 lub opisanych w artykułach naukowych np.: oraz w artykułach naukowych np.: [Kolter, J.Z.; Jaakkola, T. Approximate Inference in Additive Factorial HMMs with Application to Energy Disaggregation. J. Mach. Learn. Res. 2012, 22, 1472-1482] lub modele stanowe, jak np. w wynalazkach ujawnionych i opublikowanych pod numerami: US9739813B2 oraz w artykułach naukowych np.: [Liu, Y.; Liu, C.; Shen, Y.; Zhao, X.; Gao, S.; Huang, X. Non-Intrusive Energy Estimation Using Random Forest Based Multi-Label Classification and Integer Linear Programming. Energy Reports 2021,7, 283-291, doi:10.1016/j.egyr.2021.08.045] nie może raportować wyników w czasie rzeczywistym do użytkowników końcowych. Dzieje się tak dlatego, że takie podejścia wymagają długich okresów obserwacji pełnych cykli pracy OEE w celu identyfikacji ich stanów w urządzeniu NILM. W rezultacie wyniki pokazujące, które OEE były włączane i wyłączane oraz w jakich stanach pracy się znajdowały, mogą być podawane dopiero nawet po wielu godzinach. W innych wynalazkach dane pochodzące z pomiarów prądów lub napięć często są przesyłane co pewien czas np. co 30 sekund, jak np. w wynalazku opublikowanym pod numerem: WO2021176459A1, np. do centralnego serwera lub usług chmurowych w celu identyfikacji OEE na podstawie przesłanych danych. Dopiero po przesłaniu tych danych system podejmuje decyzję o tym, które z pośród OEE są w aktualnie określonych stanach pracy i następnie, z dość dużym opóźnieniem, raportuje wyniki do użytkownika. Rozwiązania posiadające tę wadę, nie są odpowiednie do powszechnego wdrożenia w praktyce. Korzystne będą zatem rozwiązania, które działają w trybie zbliżonym do czasu rzeczywistego i pokazują zmiany stanów pracy OEE z jak najmniejszym opóźnieniem.

Autorzy niniejszego wynalazku zaobserwowali, że jedynie odpowiednie przetwarzanie sygnału prądu w dziedzinie czasu pozwala na zachowanie wszystkich, istotnych informacji zawartych w tym sygnale, charakterystycznych dla identyfikacji stanów pracy OEE.

Niniejsze zgłoszenie jest kontynuacją w części polskiego wynalazku zarejestrowanego pod numer patentu Pat.243560 z dnia 24.04.2020. Przedmiotem wynalazku było urządzenie do detekcji zmiany trybu pracy oraz identyfikacji odbiorników elektrycznych i sposób detekcji zmiany trybu pracy oraz identyfikacji odbiorników elektrycznych.

Urządzenie do detekcji zmiany trybu pracy oraz identyfikacji odbiorników energii elektrycznej OEE w sieci elektroenergetycznej, zgodnie z patentem Pat.243560, zawiera tor napięciowy, który zawiera filtr dolnoprzepustowy, którego wejście jest dołączone równolegle do sieci elektroenergetycznej a wyjście poprzez moduł pomiaru napięcia i moduł przetwornika analogowo-cyfrowego oraz poprzez moduł detekcji fazy do modułu przetwarzania, i tor prądowy, który zawiera moduł pomiaru prądu, którego wejście połączone jest w sposób szeregowy do sieci elektroenergetycznej, a wyjście poprzez moduł przetwornika analogowo-cyfrowego i moduł bufora do modułu przetwarzania, jednocześnie wyjście modułu przetwarzania poprzez bufor cykliczny i moduł filtracji połączone jest z wejściem modułu wyznaczania wektora zmian, którego wyjście dołączone jest na wejście modułu dyskryminatora, ponadto na wejście modułu dyskryminatora dołączone jest wyjście modułu pamięci wzorców OEE.

Patent Pat.243560 ujawnia również sposób detekcji zmiany trybu pracy oraz identyfikacji odbiorników elektrycznych OEE wykorzystujący pomiary chwilowych wartości sygnałów prądu i detekcję fazy napięcia, który obejmuje:

a) etap pomiaru prądu w sieci zasilania i etap pomiaru napięcia tym, że

b) po etapie pomiaru prądu przetwarza się sygnał prądu na jego postać cyfrową, którą przekazuje się do modułu bufora, a

c) po etapie pomiaru napięcia przetwarza się sygnał napięcia na jego postać cyfrową na podstawie której za pomocą modułu detekcji fazy przeprowadza się detekcję określonej wartości fazy sygnału napięcia, a następnie

d) za pomocą modułu przetwarzania wybiera się odpowiednie wartości próbek z modułu bufora, które dalej formuje się w macierz w której kolejne kolumny zawierają wartości próbek prądu w kolejnych okresach napięcia począwszy od momentu osiągnięcia określonej wartości fazy przez sygnał napięcia, a następnie

e) za pomocą modułu filtracji filtruje się macierz po jej wierszach otrzymując macierz próbek filtracji, z której wyznaczane są w module wyznaczania wektora zmian wektory zmian odejmujące wartości próbek macierzy próbek po filtracji z okresu przed zmianą stanu odbiornika OEE od wartości próbek macierzy próbek po filtracji z okresu zarejestrowanego zmianie stanu, kiedy odbiornik OEE który zmienił stan i będzie już w nowym stanie ustalonym, a następnie

f) wyznaczone wektory zmian za pomocą modułu dyskryminatora porównuje się z umieszczonymi w module pamięci wzorców wzorcowymi wektorami cech wszystkich odbiorników OEE w danym obwodzie elektrycznym, identyfikując odbiornik OEE na podstawie najbardziej dopasowane go wzorca.

Niniejszy wynalazek rozwiązuje problem detekcji zdarzeń dla metod identyfikacji wykorzystujących postać czasową sygnału niosącego informacje o mocy elektrycznej, korzystnie dla sygnału prądu. Rozwiązanie tego problemu zdejmuje główne ograniczenie wielu znanych metod identyfikacji sterowanych zdarzeniami, jakim jest silna zależność wydajności całego systemu od wykrycia zdarzenia. W takich rozwiązaniach, jeśli jedno pojedyncze zdarzenie zostanie pominięte, błąd ma tendencję do propagacji w systemie. Niniejszy wynalazek pozwala na zwiększenie niezawodności wykrywania zdarzeń w praktycznych wcieleniach niniejszego wynalazku, zawierających moduł przystosowany do efektywnej detekcji zdarzeń, z ciągłą analizą próbek sygnałów prądu. Należy zwrócić uwagę, że zastosowana metoda wykrywania zdarzeń jest opisana przez korzystnie proste operacje obejmujące odejmowanie i porównywanie wartości wektora liczbowego. Zatem złożoność obliczeniowa detekcji zdarzeń zastosowanej w wynalazku jest korzystnie bardzo niska.

Niniejszy wynalazek rozwiązuje problem uczenia dla metod identyfikacji wykorzystujących postać czasową sygnału niosącego informacje o mocy elektrycznej, korzystnie dla sygnału prądu. Zgodnie z opisanym wynalazkiem w stosowanej w nim metodzie identyfikacji nie ma potrzeby opracowania modelu OEE, zatem nie ma konieczności jego trenowania. Korzystnie uczenie systemu polega na jednokrotnym (ale nie stanowi to ograniczenia, może być ich więcej) monitorowaniu i zapisaniu dwu liczbowych wektorów wartości próbek sygnału prądu zmierzonego przed i po zmianie stanu monitorowanego OEE oraz obliczeniu i zapisaniu różnic wartości tych wektorów jako wzorca tego OEE.

Urządzenie do detekcji zmiany trybu pracy lub identyfikacji odbiorników energii elektrycznej OEE w sieci elektroenergetycznej, według wynalazku, zawiera:

tor napięciowy, który zawiera moduł pomiaru napięcia, którego wejście jest dołączone równolegle do sieci elektroenergetycznej a wyjście poprzez moduł detekcji fazy do modułu wyboru próbek; i tor prądowy, który zawiera moduł pomiaru prądu, którego wejście połączone jest w sposób szeregowy do sieci elektroenergetycznej, a wyjście do modułu wyboru próbek;

wyjście modułu wyboru próbek jest dołączone do modułu formowania macierzy, przy czym macierz próbek z modułu formowania macierzy zawiera wstępnie określoną liczbę ostatnich K okresów sygnału napięcia oraz m próbek chwilowej wartości prądu dla każdego z ostatnich K okresów;

jednocześnie wyjście modułu formowania macierzy poprzez moduł filtracji połączone jest z wejściem modułu wyznaczania wektorów zmian, przy czym moduł wyznaczania wektorów zmian jest przystosowany do wyznaczania wektorów zmian, które to wektory zmian są przez wyjście modułu wyznaczania wektorów zmian przekazywane do wejścia modułu decyzyjnego, ponadto na wejście modułu decyzyjnego dołączone jest wyjście modułu pamięci wzorców OEE;

przy czym wyjście modułu decyzyjnego zapewnia informacje o detekcji zmiany trybu pracy lub identyfikacji odbiorników energii elektrycznej OEE.

Istota wynalazku polega na tym, że urządzenie do detekcji zmiany trybu pracy lub identyfikacji odbiorników energii elektrycznej OEE w sieci elektroenergetycznej charakteryzuje się tym, że moduł filtracji jest dołączony do modułu wyznaczania wektorów zmian poprzez moduł detekcji potencjalnych zdarzeń, przy czym moduł detekcji potencjalnych zdarzeń jest przystosowany do przekazywania na wejście modułu wyznaczania wektora zmian macierzy próbek z modułu formowania macierzy oraz dodatkowej informacji o numerze okresu, w którym wystąpiła potencjalna zmiana trybu pracy OEE.

Korzystnie jest, gdy moduł decyzyjny zawiera moduł wyznaczania podobieństw oraz moduł decyzji, przy czym na wejście modułu wyznaczania podobieństw doprowadzone są dane z modułu wyznaczania wektora zmian oraz dane z modułu pamięci wzorców, wyjście modułu wyznaczania podobieństw połączone jest z pierwszym wejściem modułu decyzji, natomiast drugie wejście modułu decyzji połączone jest z wyjściem modułu pamięci wzorców.

Korzystnie jest, gdy moduł wyznaczania podobieństw w module decyzyjnym jest przystosowany do porównania wartości wektorów zmian z wektorami definicji wzorców, które są przechowywane w module pamięci wzorców OEE.

Korzystnie jest, gdy moduł decyzji w module decyzyjnym jest przystosowany do identyfikacji odbiornika OEE i/lub identyfikacji zmiany stanu odbiornika OEE na podstawie danych z modułu wyznaczania podobieństw oraz z modułu pamięci wzorców.

Korzystnie jest, gdy pomiędzy modułem detekcji potencjalnych zdarzeń, a modułem wyznaczania wektorów zmian, umieszczony jest moduł wyboru trybu pracy, przy czym jedno z wyjść modułu wyboru trybu pracy dołączone jest do modułu decyzji poprzez moduł wyznaczania wektorów wzorców i moduł pamięci wzorców, a drugie wyjście modułu wyboru trybu pracy dołączone jest do modułu decyzji poprzez moduł wyznaczania wektorów zmian oraz poprzez moduł wyznaczania podobieństw, przy czym gdy jest aktywny tryb pracy rejestracji nowego wzorca OEE, to moduł wyboru trybu pracy jest przystosowany do przekazywania informacji z wejścia do modułu wyznaczania wzorców, gdy nie jest aktywny tryb pracy rejestracji wzorca nowego OEE moduł wyboru trybu pracy jest przystosowany do przekazywania danych tylko do modułu wyznaczania wektorów zmian.

Korzystnie jest, gdy moduł detekcji fazy jest przystosowany do wyznaczania chwili czasowej, w której wartość sygnału napięcia sieci elektrycznej osiąga predefiniowaną wartość fazy, korzystnie gdy wartość sygnału napięcia sieci elektrycznej zmienia się z wartości ujemnej na dodatnią.

Korzystnie jest, gdy moduł wyboru próbek jest przystosowany do przekazywania do modułu formowania macierzy wartości próbek prądu, począwszy od numeru próbki wyznaczanej przez moduł detekcji fazy dla każdego kolejnego okresu sygnału napięcia, przy czym liczba przekazywanych próbek wynika z czasu trwania jednego okresu sygnału napięcia i częstotliwości próbkowania w module pomiaru prądu.

Korzystnie jest, gdy moduł formowania macierzy jest przystosowany do przechowywania wartości próbek prądu dla określonej liczby K ostatnich okresów sygnału napięcia, które tworzą macierz próbek, która jest podawana na wejście modułu filtracji.

Korzystnie jest, gdy moduł filtracji jest przystosowany do realizacji filtracji medianowej lub filtracji uśredniającej lub filtracji modowej.

Korzystnie jest, gdy moduł filtracji jest przystosowany do realizacji filtracji dla szeregu próbek pobieranych w chwilach jednakowo odległych w czasie od fazy wyznaczonej przez moduł detekcji fazy.

Korzystnie jest, gdy moduł pomiaru napięcia zawiera przekładnik napięciowy, do którego uzwojenia wtórnego podłączony jest filtr dolnoprzepustowy, a wyjście filtra poprzez moduł wzmacniacza jest połączone z modułem przetwornika analogowo-cyfrowego, którego wyjście stanowi wyjście modułu pomiaru napięcia, albo moduł pomiaru napięcia zawiera przekładnik napięciowy, do którego uzwojenia wtórnego podłączony jest moduł wzmacniacza, który jest połączony z modułem przetwornika analogowo-cyfrowego i dalej z modułem cyfrowego filtra dolnoprzepustowego, a wyjście cyfrowego filtra dolnoprzepustowego stanowi wyjście modułu pomiaru napięcia.

Korzystnie jest, gdy moduł pomiaru prądu zawiera przekładnik prądowy, do którego uzwojenia wtórnego podłączony jest moduł wzmacniacza, który jest połączony z modułem przetwornika analogowo-cyfrowego, korzystnie pomiędzy uzwojeniem wtórnym przekładnika prądowego a modułem wzmacniacza umieszczony jest filtr antyaliasingowy, przy czym pasmo przepustowe filtra antyaliasingowego jest związane z częstotliwością próbkowania przetwornika w module przetwornika analogowocyfrowego, albo moduł pomiaru prądu zawiera przekładnik prądowy, do którego uzwojenia wtórnego podłączony jest moduł wzmacniacza, który jest połączony z modułem przetwornika analogowo-cyfrowego, korzystnie moduł przetwornika analogowo-cyfrowego połączony jest z modułem cyfrowego filtra antyaliasingowego, przy czym wyjście cyfrowego filtra antyaliasingowego albo przetwornika analogowocyfrowego stanowi wyjście modułu pomiaru prądu.

Według wynalazku sposób detekcji zmiany trybu pracy oraz identyfikacji odbiorników elektrycznych OEE wykorzystujący pomiary chwilowych wartości sygnałów prądu i detekcję fazy napięcia obejmuje:

etap pomiaru prądu w sieci zasilania i etap pomiaru napięcia, przy czym po etapie pomiaru prądu przetwarza się sygnał prądu na jego postać cyfrową, którą przekazuje się do modułu wyboru próbek, a po etapie pomiaru napięcia przetwarza się sygnał napięcia na jego postać cyfrową na podstawie której za pomocą modułu detekcji fazy przeprowadza się detekcję określonej wartości fazy sygnału napięcia, a następnie w etapie formowania macierzy za pomocą modułu formowania macierzy wybiera się odpowiednie wartości próbek z modułu wyboru próbek, które dalej formuje się w macierz w której kolejne m wierszy zawiera próbki chwilowych wartości prądu w k kolumnach kolejnych okresów napięcia począwszy od momentu osiągnięcia określonej wartości fazy przez sygnał napięcia, a następnie w etapie filtracji za pomocą modułu filtracji filtruje się macierz po jej wierszach otrzymując macierz próbek po filtracji, z której wyznaczane są w module wyznaczania wektora zmian wektory zmian obejmujące różnice wartości próbek macierzy próbek po filtracji z okresu przed zmianą stanu odbiornika OEE od wartości próbek macierzy próbek po filtracji z okresu zarejestrowanego po analizowanej zmianie stanu, kiedy odbiornik OEE który zmienił stan i będzie już w nowym stanie ustalonym, i następuje etap identyfikacji, w którym wyznaczone wektory zmian za pomocą modułu decyzyjnego porównuje się z umieszczonymi w module pamięci wzorców wzorcowymi wektorami cech odbiorników OEE w danym obwodzie elektrycznym, identyfikując odbiornik OEE na podstawie najbardziej dopasowanego wzorca.

Istota wynalazku polega na tym, że sposób detekcji zmiany trybu pracy oraz identyfikacji odbiorników elektrycznych OEE wykorzystujący pomiary chwilowych wartości sygnałów prądu i detekcję fazy napięcia charakteryzuje się tym, że po filtracji macierzy próbek w module filtracji następuje etap detekcji potencjalnych zdarzeń, przy czym detekcja polega na wyznaczeniu w module detekcji potencjalnych zdarzeń wektorów zmian dla w przynajmniej niektórych spośród K okresów napięcia, które to wektory pozwalają na wyznaczenie współczynnika proporcjonalności proporcjonalnego do średniej z bezwzględnych wartości elementów tych wektorów, przy czym okres k, w którym wyznaczony współczynnik lokalnie osiąga wartość maksymalną, uznaje się za okres, w którym zaszła potencjalna zmiana trybu lub stanu OEE, następnie informacja o numerze okresu w którym zaszła potencjalna zmiana trybu lub stanu OEE jest przekazywana do modułu wyznaczania wektorów zmian. Wyznaczane w module wyznaczania wektora zmian wektory zmian obejmują różnice wartości próbek macierzy próbek po filtracji dla okresu przed okresem, w którym zaszła potencjalna zmiana trybu lub stanu OEE, od wartości próbek macierzy próbek po filtracji dla okresu po okresie, w którym zaszła potencjalna zmiana trybu lub stanu OEE, przy czym brane są pod uwagę tylko te okresy, dla których współczynnik proporcjonalności, osiągnął wartość maksymalną. Tylko wybrane wektory zmian wyznaczone w module wyznaczania wektora zmian są dalej porównywane w module decyzyjnym i służą do identyfikacji OEE na podstawie najbardziej dopasowanego wzorca.

Korzystnie jest, gdy wyznaczanie współczynnika proporcjonalności w module detekcji potencjalnych zdarzeń obejmuje wyznaczanie wektorów zmian obejmujące różnice wartości próbek macierzy próbek po filtracji z okresu k-o’ przed zmianą stanu odbiornika OEE od wartości próbek macierzy próbek po filtracji z okresu k+o” zarejestrowanego po analizowanym okresie k, przy czym analizuje się tylko wybrane okresy przed i po dla predefiniowanej co najmniej jednej pary wartości przesunięcia o’ i o”, korzystnie przesunięcie o’ i o” odpowiada kategorii OEE a wartości przesunięcia o’ i o” mogą nie być równe, współczynnik proporcjonalności jest wyznaczany na podstawie wartości wyznaczonej różnicy wartości próbek macierzy dla każdej predefiniowanej co najmniej jednej pary przesunięć o’ i o”, korzystnie współczynnika proporcjonalności to średnia z wartości bezwzględnej z wyznaczonej różnicy wartości próbek.

Korzystnie jest, gdy za pomocą modułu detekcji fazy wyznacza się chwilę czasową, w której wartość napięcia sieci elektrycznej zmienia się z wartości ujemnej na dodatnią.

Korzystnie jest, gdy za pomocą modułu formowania macierzy przekazuje się z modułu wyboru próbek wartości próbek prądu w postaci macierzy próbek, przy czym dla każdego okresu k począwszy od próbki wyznaczanej przez moduł detekcji fazy napięcia, przekazuje się liczbę m próbek odpowiadającą każdemu z okresów napięcia, korzystnie moduł formowania macierzy zawiera bufor macierzy na K ostatnich okresów napięcia i przekazuje na wyjście macierz próbek co każdy okres napięcia, którą to macierz próbek podaje się na wejście modułu filtracji.

Korzystnie jest, gdy filtrację przeprowadza się dla szeregu próbek pobieranych w chwilach jednakowo odległych w czasie od fazy wyznaczonej przez moduł detekcji fazy.

Korzystnie jest, gdy wszystkie etapy przeprowadza się na próbkach sygnału w dziedzinie czasu.

Korzystnie jest, gdy chwile próbkowania sygnału prądu są skorelowane w czasie z momentem osiągnięcia określonej fazy przez sygnał napięcia.

Korzystnie jest, gdy filtrację stanowi filtracja medianowa lub filtracja uśredniająca lub filtracja modowa.

Korzystnie jest, gdy sposób obejmuje:

- wyznaczanie w module wyznaczania podobieństw pomiędzy wszystkimi wzorcowymi wektorami zmian pobranymi z modułu pamięci wzorców, przy czym moduł pamięci wzorców zawiera wzorcowe wektory zmian charakterystyczne dla OEE, a zbiorem wektorów zmian wyznaczonych w module wyznaczania wektorów zmian, przy czym wyznaczone podobieństwa są przekazywane do modułu decyzji;

- podejmowania decyzji przez moduł decyzji na podstawie podobieństw wyznaczonych w module wyznaczania podobieństw oraz na podstawie danych z modułu pamięci wzorców o wartości progowej charakterystycznej dla każdego typu OEE i możliwej zmiany stanu tego OEE, którego wzorzec jest przechowywany w module pamięci wzorów.

Korzystnie jest, gdy podejmowanie decyzji przez moduł decyzji obejmuje:

wyznaczanie maksymalnej wartości współczynnika podobieństwa dla całego wektora podobieństw, oraz porównywanie tej wartości maksymalnej z wartością progową pobraną z modułu pamięci wzorców, następnie podejmowanie decyzji przez moduł decyzji na podstawie tego porównania, jeśli maksymalna wartość współczynnika podobieństwa dla wektora podobieństw przekroczy wartość progową wówczas moduł decyzji podejmuje decyzję o tym, że potencjalne zdarzenie w okresie k dotyczy zmiany stanu określonego OEE, natomiast jeśli maksymalna wartość współczynnika podobieństwa dla wektora podobieństw nie przekroczy wartości progowej, to wówczas moduł decyzji podejmuje decyzję, że wcześniej wykryte potencjalne zdarzenie nie jest zdarzeniem oznaczającym zmianę stanu jakiegokolwiek OEE w badanym obwodzie zasilania sieci elektroenergetycznej.

Korzystnie jest, gdy w etapie podejmowania decyzji w module decyzji w sytuacji, gdy podane kryteria wyboru decyzji są nie wystarczające stosuje się algorytmy statystyczne do wybrania najbardziej prawdopodobnego OEE z pośród zrejestrowanych wzorców, korzystnie jest to algorytm drzewa decyzyjnego albo lasu losowego, albo K-najbliższych sąsiadów (KNN), albo konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN), albo maszyn wektorów nośnych (SVM), albo głębokich sieci neuronowych (DNN), albo Naive Bayes.

Korzystnie jest, gdy przed etapem podejmowania decyzji w module decyzji (19) wykonuje się etap dodawania wzorców zmian do modułu pamięci wzorów (17), przy czym etap dodawania wzorców jest uzależniony od predefiniowanych i dostarczonych przez użytkownika danych o kategorii dodawanego urządzenia i momencie jego podłączenia do sieci, etapy dodawania wzorców obejmują:

ustawienie modułu wyboru trybu pracy (14) w tryb dodawania wzorca (tryb duplikacji wyjść), który powoduje dostarczanie macierzy próbek do modułu wyznaczania wzorców (16), wyznaczanie wzorcowych wektorów zmian, przy czym wyznaczanie wzorcowych wektorów zmian odbywa się analogicznie do wyznaczania wektorów zmian, przy czym przy wyznaczaniu wzorcowych wektorów zmian przyjmuje się predefiniowane wartości przesunięć o’ i o”, oraz predefiniowaną wartość progową charakterystyczną dla podanej kategorii OEE, następnie zapamiętywanie wzorcowego wektora zmian, razem z odpowiadającymi wartościami przesunięcia o’ i o”, oraz predefiniowaną wartość progową charakterystyczną dla podanej kategorii OEE w module pamięci wzorców (17), przy czym po dodaniu wzorcowego wektora zmian do modułu pamięci wzorców (16), rozpoczyna się rozpoznawanie OEE jak określono w sposobie według wynalazku bądź dodaje się kolejne urządzenie.

Niniejsze ujawnienie stanowi udoskonalenie wcześniejszego wynalazku (Pat.234560), co najmniej poprzez zmiany w przetwarzaniu sygnałów na etapie identyfikacji, ale także przez uzupełnie nie o nowe skuteczne rozwiązania dotyczące etapu detekcji potencjalnych zdarzeń, związanych z monitorowanym OEE oraz przez uzupełnienie o rozwiązania dotyczące trybu szkolenia urządzenia.

W niniejszym wynalazku zastosowano metodę identyfikacji wykorzystującą, korzystnie jedynie czasową postać sygnałów, korzystnie średniej częstotliwości. Metoda ta została dokładnie opisana w dalszej części tego opracowania. Cechą charakterystyczną tej metody identyfikacji jest to, że korzystnie rozpatruje się w niej chwile w okresach składowej podstawowej, korzystnie według chwili wystąpienia określonego poziomu napięcia (fazy tego napięcia), w celu uzyskania informacji, korzystnie z sygnału pseudo-okresowego charakterystycznego dla monitorowanych OEE. Dodatkowo cechą charakterystyczną metody identyfikacji stosowanej w wynalazku jest specjalny sposób filtracji, korzystnie filtracji medianowej, tego pseudo-okresowego sygnału. Stosowany sposób filtracji, przedstawiony dalej w opisie szczegółowym wynalazku, jest odmienny od stosowanych w innych wynalazkach sposobów filtracji odszumiających, które co prawda ułatwiają detekcję zdarzeń, ale znacząco obniżają skuteczność identyfikacji OEE, gdyż powodują utratę znaczących informacji zawartych w sygnałach prądu sieci zasilania Nn, jak np. w wynalazkach ujawnionych i opublikowanych pod numerami: US9104189B2, CN106022645B (WO2017211288A1, US20170351288A1).

Należy zwrócić uwagę, że zastosowana w niniejszym wynalazku metoda identyfikacji OEE jest opisana przez proste operacje obejmujące odejmowanie i porównywanie wartości wektora liczbowego. Zatem złożoność obliczeniowa detekcji zdarzeń zastosowanej w wynalazku jest korzystnie bardzo niska.

Ponadto, dzięki zastosowaniu prostej miary podobieństwa do klasyfikacji OEE (gdzie skalowanie wymaga jedynie dodania nowych wektorów liczbowych jako wzorców nowych OEE), klasyfikacja OEE może być łatwo skalowana w celu uwzględnienia nowych OEE w monitorowanym obwodzie sieci zasilania Nn. Natomiast stosowane w innych wynalazkach metody klasyfikacji, takie jak np.: LDA, SVM i sieci neuronowe, często wymagają przekwalifikowania klasyfikatora lub dodania (np. ręcznie) nowych klasyfikatorów do systemu. Proponowane rozwiązanie według wynalazku jest zatem skalowalne do większych środowisk z większą liczbą OEE lub z OEE posiadającymi wiele trybów pracy.

Zastosowane podejście do sposobu identyfikacji OEE charakteryzuje się, zatem mniejszą złożonością obliczeniową oraz większą skalowalnością w porównaniu z innymi wynalazkami opartymi na np. modelach matematycznych, HMM czy analizie w paśmie wysokich częstotliwości (EMI).

Korzystnym efektem stosowania opracowanej metody identyfikacji w urządzeniu według wynalazku jest to, że uzyskano bardzo dobrą skuteczność identyfikacji OEE, przy zastosowaniu tanich środków w realizacji praktycznej urządzenia NILM.

W przeciwieństwie do wynalazków wykorzystujących metody identyfikacji, stosujące np. H MM, czy modele stanowe, ujawniony tutaj wynalazek, korzystnie jest zdolny do wytworzenia wyników klasyfikacji OEE w czasie zbliżonym do rzeczywistego, z opóźnieniem około 1 sekundy lub mniej, po włączeniu rzeczywistego OEE.

W dalszej części opisu wynalazku zostało dokładnie opisane urządzenie i sposób, które implementuje zarówno sposób przetwarzania danych pomiarowych, jak i sposób detekcji zdarzeń oraz sposób uczenia systemu.

Przedmiot wynalazku został ukazany w przykładzie wykonania na rysunku, na którym fig. 1 przedstawia schemat blokowy urządzenia według przykładu wykonania wynalazku.

Podczas stabilnej pracy (czyli w stanie ustalonym) odbiornika energii elektrycznej (OEE) lub wielu takich odbiorników zaobserwowano, że rejestrowane wartości chwilowe prądu są zbliżone w powtarzalnych chwilach (tm) względem czasu osiągnięcia określonej fazy przez sygnał składowej podstawowej napięcia sieci Nn (tok, gdzie k to numery kolejnych okresów składowej podstawowej sygnału napięcia sieciowego). W przypadku włączenia dodatkowego odbiornika, wyłączenia już włączonego odbiornika lub zmiany jego stanu wartości chwilowe prądu ulegają zmianie, która jest charakterystyczna dla danego typu odbiornika lub jego stanu. Koncepcja urządzenia według wynalazku polega na identyfikacji stanu pracy odbiornika energii elektrycznej na podstawie ciągłych pomiarów przebiegu sumarycznego prądu i napięcia zasilania sieci Nn oraz na przetwarzaniu wyników tych pomiarów. Istota przetwarzania danych służących do identyfikacji pracujących odbiorników polega na wyznaczeniu różnicy wartości chwilowych sygnału prądu w odpowiednio wybranych okresach sygnału składowej podstawowej napięcia sieci Nn mierzonych w chwilach tm.

Urządzenie według przykładu realizacji wynalazku zawiera w torze napięciowym 22 moduł czujnika napięcia, którym przykładowo jest przekładnik napięcia 2, którego wejście jest dołączone równolegle do sieci elektroenergetycznej, i który realizuje transformację sygnału napięcia sieci Nn (sieć niskiego napięcia) do poziomów akceptowalnych przez typowe moduły przetwarzania A/A i A/C. W przykładowym urządzeniu przekładnik napięcia to transformator obniżający poziom napięcia Uzas. Jednocześnie transformator napięciowy Tn realizuje separację galwaniczną układów pomiarowych od sieci Nn. W rezultacie moduł przekładnika napięcia 2 dokonuje przekształcenia sygnału napięcia zasilania U zas do sygnału napięcia U1(t).

Wyjście przekładnika napięcia 2 dołączone jest poprzez moduł filtra 4 i moduł wzmacniacza 6 oraz moduł przetwornika analogowo-cyfrowego 8 do modułu detekcji fazy 10.

Moduł filtra 4 przetwarza sygnał napięcia ui(t), otrzymany z przekładnika napięcia 2, na sygnał napięcia ui’(t) poprzez usunięcie z sygnału napięcia ui(t) składowych o częstotliwościach wyższych od podstawowej napięcia sieci energetycznej (w Europie 50 Hz). Wykorzystana w module filtra 4 filtracja dolnoprzepustowa ma na celu ułatwienie wyznaczenia chwili t0. Przykładowo wykorzystano do tego celu filtr dolnoprzepustowy o paśmie zaporowym powyżej częstotliwości 70 Hz.

Istnieje możliwość realizacji modułu filtra 4 w sposób cyfrowy. W aspekcie przykładu realizacji moduł ten występuje po module przetwarzania analogowo-cyfrowego 8 w torze napięciowym urządzenia według wynalazku, a moduł wzmacniacza 6 jest połączony bezpośrednio z przekładnikiem napięcia 2. Zmiana postaci analogowej na postać cyfrową modułu filtra 4 nie zmienia istoty działania urządzenia według wynalazku.

Moduł wzmacniacza 6 przekształca sygnał napięcia ui’(t) do sygnału napięcia U1”(t) w taki sposób, aby sygnał ui”(t) spełniał wymagania modułu przetwarzania analogowo-cyfrowego 8 w torze napięciowym urządzenia według przykładu realizacji. Wymagania te dotyczą wybranego zakresu napięć wejściowych dla przetwornika A/C zastosowanego w tym torze przetwarzania sygnału i zależą od konkretnej realizacji urządzenia. Przykładowo amplituda napięcia U1”(t) wynosi 12V p-p.

W torze napięciowym urządzenia w przykładzie realizacji moduł przetwarzania analogowo-cyfrowego 8 przyjmuje sygnał napięcia U1”(t), który w module przetwarzania analogowo-cyfrowego 8 podlega przetworzeniu na szereg próbek tego sygnału u(n). Przykładowo użyto przetwornika o rozdzielczości bitowej 12 bitów i częstotliwości próbkowania Fs = 10 kHz.

Po próbkowaniu sygnału napięcia U1”(t) w module przetwornika analogowo-cyfrowego 8 sygnał cyfrowy u(n) poddaje się detekcji fazy w module detekcji fazy 10. Działanie modułu detekcji fazy 10 polega na wyznaczeniu indeksu n0 próbki szeregu u(n) dla chwili t0k. Chwila t0k reprezentuje czas osiągnięcia określonej fazy przez sygnał składowej podstawowej napięcia sieci Nn (gdzie k to numery kolejnych okresów składowej podstawowej sygnału napięcia sieciowego). Indeks n0 przekazywany jest z wyjścia modułu detekcji fazy do jednego z wejść modułu wyboru próbek 9 prądu i(n) w torze prądowym i umożliwia odpowiedni wybór próbek prądu i(n) w tym module oraz dalsze przekształcanie tych próbek w sposób opisany dalej.

Urządzenie według przykładu realizacji wynalazku zawiera w torze prądowym 32 moduł czujnika pomiaru prądu, którym przykładowo jest przekładnik prądowy 1, którego wejście połączone jest w sposób szeregowy (prądowy) do przewodu fazy sieci elektroenergetycznej. Działanie przekładnika prądowego 1 Tp polega na transformacji sygnału prądu sieci Nn do sygnału napięcia o poziomach akceptowalnych przez typowe moduły przetwarzania A/A i A/C. Zmiany sygnału napięcia u2(izas(t)) na wyjściu przekładnika prądowego 1 odwzorowują w sposób proporcjonalny zmiany prądów zasilających odbiorniki (OEE) podłączone do mierzonego obwodu sieci zasilania Nn. Jednocześnie przekładnik prądowy 1 realizuje separację galwaniczną układów pomiarowych od sieci zasilania Nn. Sygnał napięcia u2(izas(t)) jest przekazywany z wyjścia przekładnika prądowego 1 do dalszych modułów w torze prądowym urządzenia według wynalazku.

Wyjście przekładnika prądowego 1 dołączone jest poprzez moduł filtra 3 antyaliasingowego i moduł wzmacniacza 5 oraz moduł przetwornika analogowo-cyfrowego 7 do modułu wyboru próbek 9 prądu i(n).

Moduł filtra 3 antyaliasingowego jest opcjonalny i stanowi aspekt przykładu realizacji, a jego brak nie wpływa znacząco na skuteczność działania całego urządzenia według wynalazku. W wypadku braku modułu filtra 3 antyaliasingowego, wyjście przekładnika prądowego 1 dołączone jest poprzez moduł wzmacniacza 5 oraz moduł przetwornika analogowo-cyfrowego 7 do modułu wyboru próbek 9 prądu i(n).

Moduł filtra 3 jest modułem filtracji dolnoprzepustowej, spełniającym rolę filtru antyaliasingowego o częstotliwości granicznej Fic zależnej od dobranej częstotliwości próbkowania Fis używanej w module przetwornika analogowo-cyfrowego 7 tom prądowego.

Działanie modułu filtra 3 polega na przetworzeniu sygnału napięcia U2(izas(t)), otrzymanego z przekładnika prądowego 1, na sygnał napięcia U2'(izas(t)) przez usunięcie z sygnału napięcia U2(izas(t)) składowych o częstotliwościach wyższych od granicznej częstotliwości Fic.

Działanie modułu wzmacniacza 5 polega na dalszym przekształceniu sygnału napięcia U2'(izas(t)) do sygnału napięcia u2”(izas(t)) w taki sposób, aby sygnał U2”(izas(t)) spełniał wymagania modułu przetwornika analogowo-cyfrowego 7 w torze prądowym urządzenia według wynalazku. Wymagania te dotyczą wybranego zakresu napięć wejściowych dla przetwornika A/C zastosowanego w tym torze przetwarzania sygnału.

W torze prądowym urządzenia według wynalazku moduł przetwornika analogowo-cyfrowego 7 przyjmuje sygnał napięcia U2”(izas(t)), który w module przetwornika analogowo-cyfrowego 7 podlega przetworzeniu na szereg próbek tego sygnału i(n). Przykładowo użyto przetwornika o rozdzielczości bitowej 12 bitów i częstotliwości próbkowania Fis = 10 kHz.

Moduł wyboru próbek 9 prądu i(n) urządzenia w przykładzie realizacji na swoich wejściach przyjmuje szereg próbek i(n) z wyjścia modułu przetwornika analogowo-cyfrowego 7 modułu pomiaru prądu 32 oraz wartości indeksów n0 osiągnięcia określonej fazy sygnału napięcia z modułu detekcji fazy 10, które zostały wyznaczone na podstawie danych z wyjścia modułu pomiaru napięcia 22. Działanie modułu wyboru próbek 9 prądu i(n) polega na wybraniu próbek z szeregu i(n) począwszy od indeksu no dla każdego okresu napięcia sieci zasilania Nn, który osiągnął określoną fazę - przykładowo sygnał napięcia zmienił znak (tzw. przejście przez zero).

Wyjście modułu wyboru próbek 9 urządzenia według wynalazku dołączone jest poprzez moduł formowania macierzy 11 i moduł filtra 12 do modułu detekcji potencjalnych zdarzeń 13.

Moduł formowania macierzy 11 przyjmuje na swoim wejściu wybrane próbki i(n) z wyjścia modułu wyboru próbek (9). Moduł formowania macierzy 11, korzystając przykładowo z bufora cyklicznego, przekształca wartości próbek sygnału i(n) do postaci macierzy Ip.

Poszczególne wiersze macierzy Ip odpowiadają wartościom chwilowym prądu, które wystąpiły w takim samym odstępie czasu względem momentu t0 w okresach k od 1 do K. Indeks k wskazuje numer okresu składowej podstawowej sygnału napięcia w sieci energetycznej, zaś indeks m numer próbki prądu w tym okresie. Pojedynczy okres ma M próbek, gdzie M to liczba naturalna, odpowiadająca liczbie próbek zarejestrowanych podczas trwania jednego okresu (20 ms) składowej podstawowej napięcia sieci energetycznej (50 Hz), przykładowo M = 200 próbek. Poszczególne kolumny macierzy Ip zawierają więc próbki, które zostały zarejestrowane w k-tym okresie (składowej podstawowej 50 Hz). Macierz Ip ma Fs/50 wierszy, gdzie Fs oznacza stosowaną częstotliwość próbkowania w module przetwornika analogowo-cyfrowego 7 w module pomiaru prądu 32 urządzenia.

Dane w postaci macierzy Ip przekazywane są z wejścia modułu formowania macierzy 11 do wejścia modułu filtra 12. Moduł filtra 12 poddaje wiersze macierzy Ip filtracji, w wyniku czego otrzymywana jest macierz I. Przykładowo zastosowano filtrację medianową rzędu n = 15. W innych aspektach przykładu realizacji moduł filtra 12 realizuje filtrację uśredniającą lub filtrację modową. Filtracja medianowa rzędu n polega na wyznaczeniu mediany ruchomej, dla okna o szerokości n na wartościach próbek wzdłuż wierszy macierzy Ip. Macierz I, zawiera w swojej każdej kolejnej kolumnie przefiltrowane wartości próbek sygnału prądu kolejnych okresów składowej podstawowej napięcia sieci zasilania Nn. W innych aspektach przykładu realizacji konstrukcja macierzy I i Ip może być odmienna, np. wiersze mogą być zamienione z kolumnami. W jeszcze innych aspektach przykładu realizacji moduł formowania macierzy 11 może przekształcać wartości próbek sygnału i(n) do odpowiedniego szeregu wektorów wartości tych próbek. Znawca może zorganizować szeregowanie wartości próbek sygnału i(n) oraz ich filtrację w inny sposób, co nie zmienia istoty wynalazku.

PL 248440 Β1

Macierz I przekazywana jest z wyjścia modułu formowania macierzy 11 do wejścia modułu detekcji potencjalnych zdarzeń 13. Moduł detekcji potencjalnych zdarzeń 13 najpierw wyznacza wektor zmian Alk,o które zaszły w sygnale prądu, a dokładniej w kolumnach macierzy I, w czasie odpowiadającym zakładanej liczbie okresów składowej podstawowej napięcia sieci Nn. Przy czym zakładana liczba okresów o, jest predefiniowana i jest uzależniona od rodzaju wykrywanego OEE, przykładowo dla obciążeń o charakterze indukcyjnym wartość parametru o przyjmuje wartość o = 7. Możliwe wartości parametru offsetu można wyznaczyć empirycznie. Dla wartości rzędu stosowanego filtru medianowego n = 15 i dal obciążenia indukcyjnego korzystne jest przyjęcie offsetu o = 7 oznaczającego, że wektor zmian Alk,o wyznaczany jest dla próbek sygnału prądu pobranych w okresie k-o oraz dla próbek w okresie k+o, zgodnie ze wzorem W.1.

δι_λ,_ο = (ik₊₀ - lk-₀) (W.i)

Wektory zmian Alk,o są wyznaczane dla wszystkich okresów k z przedziału od okresu o+1 do ostatniego okresu, dla którego pobrane mogą być próbki sygnału prądu i(n) pomniejszonego o o+1 (dostępne w macierzy I).

Dalsze działanie modułu detekcji potencjalnych zdarzeń 13 polega na tym, że dla każdego wyznaczonego wektora zmian Alk,o, czyli dla każdego okresu k, wyliczane są wartości średniej zmiany w okresie SZk zgodnie ze wzorem W.2.

5Z,_C = (meanfaiJsęd/fc ₀))) (W.2)

Następnie moduł detekcji potencjalnych zdarzeń 13, dla wszystkich okresów k, z przedziału określonego wcześniej) wyznacza wartości szczytowe ze wszystkich wartości średnich zmian w okresie SZk.

W wyniku swojego działania moduł detekcji potencjalnych zdarzeń 13 wyznacza i przekazuje na swoim wyjściu numery okresów k gdzie okres k, to okres w którym wyznaczony współczynnik wartości średnich zmian w okresie SZk lokalnie osiąga wartość maksymalną dla ustalonego o. Okresy te uznaje się za okresy, w których zaszła potencjalna zmiana trybu lub stanu OEE dla wybranego o.

Dodatkowo moduł detekcji potencjalnych zdarzeń 13 przekazuje na swoim wyjściu macierz I w identycznej postaci w jakiej macierz ta została przekazana do jego wejścia z wyjścia modułu filtra 12.

Moduł wyboru trybu pracy 14 na swoim wejściu przyjmuje od modułu detekcji potencjalnych zdarzeń 13 dane w postaci macierzy I oraz numery okresów k, w których mogło zaistnieć zdarzenie zmiany stanu jednego z OEE. Moduł wyboru trybu pracy 14 decyduje o sposobie pracy dalszych modułów urządzenia według wynalazku według nastaw dokonanych przez użytkownika tego urządzenia - urządzenie albo rejestruje nowy odbiornik, albo rozpoznaje zdefiniowane rodzaje OEE. Ponieważ użytkownik decyduje o trybie pracy, może on również zadać odpowiednie parametry takie jak offset o.

W torze trybu uczenia urządzenie w przykładzie realizacji zawiera moduły pozwalające na wyznaczenie wzorców OEE i zapisanie tych wzorców do pamięci nieulotnej urządzenia. W aspekcie przykładu realizacji pamięć ta może być skonstruowana w postaci bazy danych.

Wtórze trybu uczenia urządzenia według wynalazku moduł wyboru trybu pracy 14 podłączony jest do modułu pamięci wzorców 17 poprzez moduł wyznaczania wektorów wzorców 16.

Moduł wyznaczania wektorów wzorców 16 na swoim wejściu przyjmuje z wyjścia modułu wyboru trybu pracy 14 dane w postaci macierzy I oraz numery okresów k, w których mogło zaistnieć zdarzenie zmiany stanu jednego z OEE.

Moduł wyznaczania wektorów wzorców 16 pobiera wartości próbek z macierzy I z okresu k’ przed zmianą stanu OEE oraz wartości próbek macierzy I z okresu k’ zarejestrowanego po analizowanej zmianie stanu, kiedy OEE który zmienił stan i będzie już w nowym stanie ustalonym.

Oznaczenia • Wartość m-tej próbki w k-tym okresie oznacza się jako i_m,_k. Wtedy wektor próbek odpowiadający k-temu okresowi sygnału prądu można określić wzorem (W.3).

ffc = [G.fc< - Gn.fc’ «'«.»] (W.3) • Jako X oznacza się liczbę OEE w monitorowanym obwodzie sieci zasilania Nn, które można poddać detekcji korzystając z urządzenia według wynalazku.

• Jako x, gdzie: χε N λχ e < 1,X > oznacza się numer porządkowy każdego OEE w monitorowanym obwodzie sieci zasilania Nn.

• Jako Sx oznacza się liczbę stanów pracy OEE o numerze porządkowym x.

PL 248440 Β1 • Jako a e <1 ,s_x> oznacza się numer poprzedniego stanu pracy OEE o numerze porządkowym x.

• Jako b e <1 ,Sx> oznacza się numer nowego stanu pracy OEE o numerze porządkowym x.

• Jako o’(x,_a,b) oznacza się odpowiednią liczbę okresów sygnału o częstotliwości 50 Hz przed zmianą stanu OEE o numerze porządkowym x ze stanu o numerze a do innego stanu o numerze b, czyli wtedy okres k’= k-o’(x,_a,b).

• Jako o”(x,a,b) oznacza się odpowiednią liczbę okresów sygnału o częstotliwości 50 Hz po zmianie stanu urządzenia x ze stanu o numerze a do innego stanu o numerze b, czyli wtedy okres k =k+O (x,a,b).

Wartości o’(x,_a,b) i o”(_X,_a,b) są charakterystyczne dla OEE o numerze porządkowym x. Wartości o’(x,_a,b) i o”(x,a,b) powinny być tak dobrane, aby w przypadku gdy k’ jest okresem występującym przed zmianą stanu a na b OEE o numerze porządkowym x to okres k” jest okresem po przejściu OEE o numerze porządkowym x w ustalony stan pracy b. Wartości, które mogą przyjmować o’(_X,_a,b) i o”(_X,_a,b) wyznaczane są doświadczalnie i zapisywane w pamięci urządzenia według wynalazku. Odmiennie niż w module detekcji potencjalnych zdarzeń 13, w którym wykorzystywana jest jedna wartość o, tzn o' oraz o są równe, oraz wartości te są dobierane pod określone (zdefiniowane przez użytkownika) typy urządzeń, a nie konkretne urządzenia. W module wyznaczania wektorów zmian 15 i w module wyznaczania wektorów wzorców 16 wartości o' oraz o mogą być inne niż zastosowane w module detekcji potencjalnych zdarzeń (13). Celem detekcji w module detekcji potencjalnych zdarzeń 13 jest jedynie detekcja zmian w sygnale, celem obliczeń w modułach 15 i 16 jest wyznaczanie wektora zmian przy założeniu, że w danym okresie k stan zmieniło OEE ze stanu a na stan b.

• Jako O oznacza się zbiór wszystkich o’(_X,_a,b) i o”(_X,_a,b) - dla wszystkich x e <1 ,X> i dla wszystkich par (a,b) e<1 ,s_x> i a b - w praktyce liczba możliwych par (a,b), czyli liczba różnych zmian stanów OEE o numerze porządkowym x ograniczona jest techniczną realizacją tego OEE. W przykładzie realizacji urządzenia według wynalazku przyjmuje się skończony zbiór O.

Działanie modułu wyznaczania wektorów wzorców 16 polega na wyznaczaniu wektora cech OEE o numerze porządkowym x przy zmianie stanu OEE ze stanu a na stan b, oznaczonego jako:

_Λ.(χ,α,6) ^.ίχ,α,ΰ) “‘wzór . Wektor ^a'wzor jest wyznaczany na podstawie zmian, które zaszły w sygnale prądu w wyniku zmiany stanu z a na stan b przez OEE o numerze porządkowym x. Wektor ten jest wyznaczany po otrzymaniu sygnału o włączeniu tego OEE. Sygnałten pochodzi od użytkownika urządzenia, który wprowadził urządzenie w stan dodawania nowych wzorców.

Podczas swojego działania, moduł wyznaczania wektorów wzorców 16 wyznacza wektor cech _Λιίϊ.“.ί>) ^a‘wzor dla OEE o numerze porządkowym x odejmując wartości próbek macierzy I z okresu k’ przed wymuszoną przez użytkownika urządzenia zmianą stanu OEE nr x od wartości odpowiadających im próbek macierzy I z okresu k” zarejestrowanego kiedy OEE nr x będzie już w nowym stanie ustalonym λ (χ.Β,ίϊ)

b. Wzór do wyznaczania wzorcowego wektora cech “'wzór OEE o numerze porządkowym x przyjmuje postać (W.4.).

. ,ίχα,Β) _ , _ r , (W.4) “‘wzór — ' k+0“ę_x,_aj,·) ‘k~o _cxul,j dla k e N Λ k e (o + 1Λ - o^)) Λι ε <1,^0

Moduł pamięci (bazy danych) wzorców 17 na swoim wejściu przyjmuje z wyjścia modułu wyznaczania wektorów wzorców 16 oraz zapisuje w swojej pamięci nieulotnej wyznaczony wzorcowy wektor cech . . (χ,Λ,Β) “‘wzór OFE o numerze porządkowym x wraz z parametrami dT(_X,_a.b), o’(_X,_a,b) i o”(x,a,b).

Urządzenie według wynalazku po wyznaczeniu wzorcowego wektora cech ^a'wzor wysyła sygnał do użytkownika tego urządzenia o konieczności wyłączenia lub zmiany stanu OEE o numerze porządkowym x.

Wielokrotne użycie urządzenia według wynalazku w trybie jego uczenia umożliwia kolejne wyznaczenie Λ I (Λ wzorcowych wektorów cech ^a‘wzor dla liczby X wszystkich OEE w obwodzie elektrycznym objętym monitoringiem urządzenia według wynalazku.

.,μ,α,Β)

Wyznaczenie wzorcowych wektorów cech ^a,wzor dla wszystkich X OEE w danym obwodzie elektrycznym umożliwia utworzenie bazy danych wzorców wszystkich OEE w postaci czwórki:

PL 248440 Β1 f rIT λ’ ” 1 Λΐί^'⁰^) t“_WMT , ai(x.a.b), o ₍x._Łb), ° Wyznaczenie każdego wzorcowego wektora cech wzór musi się odbywać przy wyłączonych OEE różnych od OEE o numerze porządkowym x.

Działanie modułu bazy danych wzorców 17 polega na trwałym zapisaniu, przechowywaniu i udostępnianiu innym modułom urządzenia według wynalazku wzorców dla każdego OEE, które to urządzenie jest w stanie zidentyfikować. Wzorcem każdego OEE o numerze porządkowym x są wektory cech _A.(w) ^Q/wzor składające się z szeregu liczb o licznosci wynikającej ze stosunku częstotliwości próbkowania w przetworniku A/C modułu przetwornika 7 i częstotliwości napięcia sieci Nn, czyli dla sieci w Europie: Fs/50.

Parametrami każdego wzorcowego wektora cech ^a'wzor jest informacja o tym, ktorego OEE i których jego stanów a i b dotyczy ten wektor. Dodatkowo w module pamięci wzorców 17 dla każdego wektora cech ^a,wzor zapisywane są informacje o tym ile okresow o’(_X,_a,b) i o”(_X,_a,b) składowej podstawowej napięcia sieci zasilania Nn upłynęło między odejmowanymi okresami przy wyznaczaniu tego wektora. W module danych wzorców 17 zapisywany jest jeszcze parametr określający wartość progową dT(x._a.b), na podstawie której moduł decyzji 19 podejmuje decyzję (w sposób opisany dalej) o tym, czy potencjalne zdarzenie dotyczy zmiany stanu z a na b OEE o numerze porządkowym x, czy jest to zdarzenie nie związane z żadną zmianą stanu OEE w danym obwodzie zasilania sieci Nn. Zatem każdy wzorzec każdej zmiany stanu każdego OEE, który jest zapisany w pamięci nieulotnej modułu pamięci wzorców 17 urządzenia według wynalazku jest czwórką: · dTuaw, o”^)} przypisaną do zmiany określonego stanu pracy a do innego określonego stanu pracy b OEE o numerze porządkowym x.

W torze trybu identyfikacji urządzenia według wynalazku moduł wyboru trybu pracy 14 podłączony jest poprzez moduł wyznaczania wektorów zmian 15 oraz poprzez moduł wyznaczania podobieństw 181 do modułu decyzji 19.

Dodatkowo moduł pamięci wzorców 17 podłączony jest bezpośrednio do modułu decyzji 19.

Moduł wyznaczania wektorów zmian 15 na swoim wejściu przyjmuje z wyjścia modułu wyboru trybu pracy 14 dane w postaci macierzy I oraz numery okresów k, w których mogło zaistnieć zdarzenie zmiany stanu jednego z OEE.

Moduł wyznaczania wektorów zmian 15 pobiera wartości próbek z macierzy I z okresu k’ przed zmianą stanu OEE oraz wartości próbek macierzy I z okresu k’ zarejestrowanego po analizowanej zmianie stanu, kiedy OEE który zmienił stan i będzie już w nowym stanie ustalonym.

Przyjmuje się oznaczenia: X, x, i_m,k, o’(x,a,b), o”(x,_a,b) identyczne, jak w przypadku opisanego wyżej modułu wyznaczania wektorów wzorców 16. Moduł wyznaczania wektorów zmian 15 dokonuje wyliczeń k’, k”, zi/m k, lk również w sposób identyczny, jak w przypadku modułu wyznaczania wektorów wzorców 16, zatem opis sposobu tych wyliczeń nie będzie tutaj powtarzany.

Sposób działania modułu wyznaczania wektorów zmian 15 polega na wyznaczaniu wektora zmian κ , który dotyczy zmian, które zaszły w sygnale w wyniku zmiany stanu z a na stan b przez OEE o numerze x. Wektor ten jest wyznaczany w momencie otrzymania sygnału o potencjalnym zdarzeniu (czyli w okresie k napięcia sieci zasilania Nn) zmiany stanu OEE. Sygnał ten pochodzi od modułu detekcji potencjalnych zdarzeń 13 propagowany przez moduł wyboru trybu pracy 14 i jest dostarczany na wejście modułu wyznaczania wektorów zmian 15 w postaci wartości numeru okresu k, w których mogło zaistnieć zdarzenie zmiany stanu jednego z OEE.

Sposób wyznaczenia wektora zmian « w module wyznaczania wektorów zmian 15 polega na odjęciu wartości próbek macierzy I z okresu przed zmianą stanu OEE od wartości odpowiadających im próbek macierzy I z okresu zarejestrowanego po analizowanej zmianie stanu, kiedy OEE który zmienił stan będzie już w nowym stanie ustalonym.

Wartość różnicy między wartościami m-tych próbek z okresu k”=k+o”(x,_a,b) i okresu k’=k-o’(x,_a,b) oznaczono jako Ai_m,k i moduł wyznaczania wektorów zmian 15 oblicza według wzoru (W.5).

~ (W.5) dlame N Λ me (1,M) Ak ε N Λ k e (1,/C) ^£ N Ao^_atl) ΕΝΛχξ (1,X)

PL 248440 Β1

Na podstawie definicji Ai_m,k oraz l_k moduł wyznaczania wektorów zmian 15 oblicza wektor zmian ^nft) według wzoru (W.6).

. __ j __ t ^{J fc+o}(xaJ>) 'k-C \x,_a,by (W.6) dla k £ N A k ε + 1.Χ ^_ Λ x £ (Li) (χ¹ o.

Wektor zmian jest jednocześnie wektorem cech, na podstawie którego identyfikowana jest zmiana stanu OEE o numerze porządkowym x poprzez porównanie z wzorcowymi wektorami cech

Λ, ^a,wzor wszystkich OEE w danym obwodzie elektrycznym. Urządzenie według wynalazku dokonuje tego porównania w module wyznaczania podobieństw 181.

Moduł wyznaczania podobieństw 181 na swoich wejściach przyjmuje z wyjścia modułu wyznaczania wektorów zmian 15 obliczone wartości wektora zmian * oraz z wyjścia modułu pamięci wzorców 17 macierz M*zor zawierającą wektory wzorców wszystkich X OEE, a także macierz O zawierającą odpowiednie dla tych wektorów wzorów parametry o’(_X,_a,b) i o”(x,a,b). Działanie modułu wyznaczania po, .(i.a.ft) dobieństw 18 polega na porównaniu otrzymanego na swoim wejściu wektora zmian * _z każdym wzorcem ^A/wzor dla odpowiednich wartości parametru o’(_X,_a,b) i o”(x,a,b). Moduł wyznaczania podobieństw 18 może użyć różnych znanych miar podobieństwa, przykładowo jest to miara średniokwadratowa. Wynikiem działania modułu wyznaczania podobieństw 18 jest utworzenie wektora współczynników podobieństwa d, który zawiera w swoich elementach obliczone współczynniki podobieństwa d<^{xa b}> dla każdego wzorca OEE.

Moduł decyzji 19 na swoich wejściach przyjmuje z wejścia modułu wyznaczania podobieństw 18 wektor współczynników podobieństw d oraz z wyjścia modułu bazy danych wzorców 17 wartość progową dT(x,_a,b) charakterystyczną dla każdego OEE o numerze x i dla każdej pary zmian stanów z a do b tego OEE.

Działanie modułu decyzji 19 polega na wyznaczeniu maksymalnej wartości współczynnika d^{(x a b)} dla całego wektora d oraz na porównaniu tej wartości maksymalnej z wartością progową dT(X,a,b). Następnie moduł decyzji 19 dokonuje decyzji na podstawie tego porównania. Jeśli maksymalna wartość współczynnika d^{(xa b)} dla wektora d przekroczy wartość progową dT(X,_a,b) wówczas system podejmuje decyzję o tym, że badane zdarzenie dotyczy zmiany stanu OEE o numerze porządkowym x i zmiany jego stanu z a na inny stan b.

Jeśli maksymalna wartość współczynnika d^(xab) dla wektora d nie przekroczy wartości progowej dT(x,_a,b) wówczas moduł decyzji 19 podejmuje decyzję, iż wcześniej wykryte potencjalne zdarzenie nie jest zdarzeniem oznaczającym zmianę stanu jakiegokolwiek OEE w badanym obwodzie zasilania sieci Nn.

Claims (24)

1. Urządzenie do detekcji zmiany trybu pracy lub identyfikacji odbiorników energii elektrycznej OEE w sieci elektroenergetycznej, które zawiera:

tor napięciowy, który zawiera moduł pomiaru napięcia (22), którego wejście jest dołączone równolegle do sieci elektroenergetycznej a wyjście poprzez moduł detekcji fazy (10) do modułu wyboru próbek (9), i tor prądowy, który zawiera moduł pomiaru prądu (32), którego wejście połączone jest w sposób szeregowy do sieci elektroenergetycznej, a wyjście do modułu wyboru próbek (9), wyjście modułu wyboru próbek (9) jest dołączone do modułu formowania macierzy (11), przy czym macierz próbek z modułu formowania macierzy (11) zawiera wstępnie określoną liczbę ostatnich K okresów sygnału napięcia oraz m próbek chwilowej wartości prądu dla każdego z ostatnich K okresów, jednocześnie wyjście modułu formowania macierzy (11) poprzez moduł filtracji (12) połączone jest z wejściem modułu wyznaczania wektorów zmian (15), przy czym moduł wyznaczania wektorów zmian (15) jest przystosowany do wyznaczania wektorów zmian, które to wektory zmian są przez wyjście modułu wyznaczania wektorów zmian (15) przekazywane do wejścia modułu decyzyjnego (18), ponadto na wejście modułu decyzyjnego (18) dołączone jest wyjście modułu pamięci wzorców (17) OEE, przy czym wyjście modułu decyzyjnego (18) zapewnia informacje o detekcji zmiany trybu pracy lub identyfikacji odbiorników energii elektrycznej OEE, znamienne tym, że moduł filtracji (12) jest dołączony do modułu wyznaczania wektorów zmian (15) poprzez moduł detekcji potencjalnych zdarzeń (13), przy czym moduł detekcji potencjalnych zdarzeń (13) jest przystosowany do przekazywania na wejście modułu wyznaczania wektora zmian (15) macierzy próbek z modułu formowania macierzy (11) oraz dodatkowej informacji o numerze okresu, w którym wystąpiła potencjalna zmiana trybu pracy OEE.

2. Urządzenie według zastrz. 1, znamienne tym, że moduł decyzyjny (18) zawiera moduł wyznaczania podobieństw (181) oraz moduł decyzji (19), przy czym na wejście modułu wyznaczania podobieństw (181) doprowadzone są dane z modułu wyznaczania wektora zmian (15) oraz dane z modułu pamięci wzorców (17), wyjście modułu wyznaczania podobieństw (181) połączone jest z pierwszym wejściem modułu decyzji (19), natomiast drugie wejście modułu decyzji (19) połączone jest z wyjściem modułu pamięci wzorców (17).

3. Urządzenie według zastrz. 2, znamienne tym, że moduł wyznaczania podobieństw (181) w module decyzyjnym (18) jest przystosowany do porównania wartości wektorów zmian z wektorami definicji wzorców, które są przechowywane w module pamięci wzorców (17) OEE.

4. Urządzenie według zastrz. 2 albo 3, znamienne tym, że moduł decyzji (19) w module decyzyjnym (18) jest przystosowany do identyfikacji odbiornika OEE i/lub identyfikacji zmiany stanu odbiornika OEE na podstawie danych z modułu wyznaczania podobieństw (181) oraz z modułu pamięci wzorców (17).

5. Urządzenie według zastrz. 1-4, znamienne tym, że pomiędzy modułem detekcji potencjalnych zdarzeń (13), a modułem wyznaczania wektorów zmian (15), umieszczony jest moduł wyboru trybu pracy (14), przy czym jedno z wyjść modułu wyboru trybu pracy (14) dołączone jest do modułu decyzji (19) poprzez moduł wyznaczania wektorów wzorców (16) i moduł pamięci wzorców (17), a drugie wyjście modułu wyboru trybu pracy (14) dołączone jest do modułu decyzji (19) poprzez moduł wyznaczania wektorów zmian (15) oraz poprzez moduł wyznaczania podobieństw (181), przy czym gdy jest aktywny tryb pracy rejestracji nowego wzorca OEE, to moduł wyboru trybu pracy (14) jest przystosowany do przekazywania informacji z wejścia do modułu wyznaczania wzorców (16), gdy nie jest aktywny tryb pracy rejestracji wzorca nowego OEE moduł wyboru trybu pracy (14) jest przystosowany do przekazywania danych tylko do modułu wyznaczania wektorów zmian (15).

6. Urządzenie według zastrz. 1-5, znamienne tym, że moduł detekcji fazy (10) jest przystosowany do wyznaczania chwili czasowej, w której wartość sygnału napięcia sieci elektrycznej osiąga predefiniowaną wartość fazy, korzystnie gdy wartość sygnału napięcia sieci elektrycznej zmienia się z wartości ujemnej na dodatnią.

7. Urządzenie według zastrz. 1-6, znamienne tym, że moduł wyboru próbek (9) jest przystosowany do przekazywania do modułu formowania macierzy (11) wartości próbek prądu, począwszy od numeru próbki wyznaczanej przez moduł detekcji fazy (10) dla każdego kolejnego okresu sygnału napięcia, przy czym liczba przekazywanych próbek wynika z czasu trwania jednego okresu sygnału napięcia i częstotliwości próbkowania w module pomiaru prądu (32).

8. Urządzenie według zastrz. 1-7, znamienne tym, że moduł formowania macierzy (11) jest przystosowany do przechowywania wartości próbek prądu dla określonej liczby K ostatnich okresów sygnału napięcia, które tworzą macierz próbek, która jest podawana na wejście modułu filtracji (12).

9. Urządzenie według zastrz. 8, znamienne tym, że moduł filtracji (12) jest przystosowany do realizacji filtracji medianowej lub filtracji uśredniającej lub filtracji modowej.

10. Urządzenia według zastrz. 1-9, znamienne tym, że moduł filtracji (12) jest przystosowany do realizacji filtracji dla szeregu próbek pobieranych w chwilach jednakowo odległych w czasie od fazy wyznaczonej przez moduł detekcji fazy (4).

11. Urządzenie według zastrz. 1-10, znamienne tym, że moduł pomiaru napięcia (22) zawiera przekładnik napięciowy (2), do którego uzwojenia wtórnego podłączony jest filtr (4) dolnoprze pustowy, a wyjście filtra (4) poprzez moduł wzmacniacza (6) jest połączone z modułem przetwornika analogowo-cyfrowego (8), którego wyjście stanowi wyjście modułu pomiaru napięcia (32), albo moduł pomiaru napięcia (22) zawiera przekładnik napięciowy (2), do którego uzwojenia wtórnego podłączony jest moduł wzmacniacza (6), który jest połączony z modułem przetwornika analogowo-cyfrowego (8) i dalej z modułem cyfrowego filtra (42) dolnoprzepustowego, a wyjście cyfrowego filtra (42) dolnoprzepustowego stanowi wyjście modułu pomiaru napięcia (22).

12. Urządzenie według zastrz. 1-12, znamienne tym, że moduł pomiaru prądu (32) zawiera przekładnik prądowy (1), do którego uzwojenia wtórnego podłączony jest moduł wzmacniacza (5), który jest połączony z modułem przetwornika analogowo-cyfrowego (7), korzystnie pomiędzy uzwojeniem wtórnym przekładnika prądowego (1) a modułem wzmacniacza (5) umieszczony jest filtr (3) antyaliasingowy, przy czym pasmo przepustowe filtra (3) antyaliasingowego jest związane z częstotliwością próbkowania przetwornika w module przetwornika analogowo-cyfrowego (7), albo moduł pomiaru prądu (32) zawiera przekładnik prądowy (1), do którego uzwojenia wtórnego podłączony jest moduł wzmacniacza (5), który jest połączony z modułem przetwornika analogowo-cyfrowego (7), korzystnie moduł przetwornika analogowo-cyfrowego (7) połączony jest z modułem cyfrowego filtra (52) antyaliasingowego, przy czym wyjście cyfrowego filtra (52) antyaliasingowego albo przetwornika analogowo-cyfrowego (7) stanowi wyjście modułu pomiaru prądu (32).

13. Sposób detekcji zmiany trybu pracy oraz identyfikacji odbiorników elektrycznych OEE wykorzystujący pomiary chwilowych wartości sygnałów prądu i detekcję fazy napięcia obejmujący: etap pomiaru prądu w sieci zasilania i etap pomiaru napięcia, przy czym po etapie pomiaru prądu przetwarza się sygnał prądu na jego postać cyfrową, którą przekazuje się do modułu wyboru próbek (9), a po etapie pomiaru napięcia przetwarza się sygnał napięcia na jego postać cyfrową na podstawie której za pomocą modułu detekcji fazy (10) przeprowadza się detekcję określonej wartości fazy sygnału napięcia, a następnie w etapie formowania macierzy za pomocą modułu formowania macierzy (11) wybiera się odpowiednie wartości próbek z modułu wyboru próbek (9), które dalej formuje się w macierz w której kolejne m wierszy zawiera próbki chwilowych wartości prądu w k kolumnach kolejnych okresów napięcia począwszy od momentu osiągnięcia określonej wartości fazy przez sygnał napięcia, a następnie w etapie filtracji za pomocą modułu filtracji (12) filtruje się macierz po jej wierszach otrzymując macierz próbek po filtracji, z której wyznaczane są w module wyznaczania wektora zmian (15) wektory zmian obejmujące różnice wartości próbek macierzy próbek po filtracji z okresu przed zmianą stanu odbiornika OEE od wartości próbek macierzy próbek po filtracji z okresu zarejestrowanego po analizowanej zmianie stanu, kiedy odbiornik OEE który zmienił stan i będzie już w nowym stanie ustalonym, i następuje etap identyfikacji, w którym wyznaczone wektory zmian za pomocą modułu decyzyjnego (18) porównuje się z umieszczonymi w module pamięci wzorców (17) wzorcowymi wektorami cech odbiorników OEE w danym obwodzie elektrycznym, identyfikując odbiornik OEE na podstawie najbardziej dopasowanego wzorca znamienny tym, że po filtracji macierzy próbek w module filtracji (12) następuje etap detekcji potencjalnych zdarzeń, przy czym detekcja polega na wyznaczeniu w module detekcji potencjalnych zdarzeń (13), wektorów zmian dla w przynajmniej niektórych spośród K okresów napięcia, które to wektory pozwalają na wyznaczenie współczynnika proporcjonalności proporcjonalnego do średniej z bezwzględnych wartości elementów tych wektorów (W.2), przy czym okres k, w którym wyznaczony współczynnik lokalnie osiąga wartość maksymalną, uznaje się za okres, w którym zaszła potencjalna zmiana trybu lub stanu OEE, następnie informacja o numerze okresu w którym zaszła potencjalna zmiana trybu lub stanu OEE jest przekazywana do modułu wyznaczania wektorów zmian (15), przy czym wyznaczane w module wyznaczania wektora zmian (15) wektory zmian obejmują różnice wartości próbek macierzy próbek po filtracji dla okresu przed okresem, w którym zaszła potencjalna zmiana trybu lub stanu OEE, od wartości próbek macierzy próbek po filtracji dla okresu po okresie, w którym zaszła potencjalna zmiana trybu lub stanu OEE, przy czym brane są pod uwagę tylko te okresy, dla których współczynnik proporcjonalności, osiągnął wartość maksymalną, tylko wybrane wektory zmian wyznaczone w module wyznaczania wektora zmian (15) są dalej porównywane w module decyzyjnym (18) i służą do identyfikacji OEE na podstawie najbardziej dopasowanego wzorca.

14. Sposób według zastrz. 13, znamienny tym, że wyznaczanie współczynnika proporcjonalności w module detekcji potencjalnych zdarzeń (13) obejmuje wyznaczanie wektorów zmian obejmujące różnice wartości próbek macierzy próbek po filtracji z okresu k-o’ przed zmianą stanu odbiornika OEE od wartości próbek macierzy próbek po filtracji z okresu k+o” zarejestrowanego po analizowanym okresie k, przy czym analizuje się tylko wybrane okresy przed i po dla predefiniowanej co najmniej jednej pary wartości przesunięcia o’ i o”, korzystnie przesunięcie o’ i o” odpowiada kategorii OEE a wartości przesunięcia o’ i o” mogą nie być równe, współczynnik proporcjonalności jest wyznaczany na podstawie wartości wyznaczonej różnicy wartości próbek macierzy dla każdej predefiniowanej co najmniej jednej pary przesunięć o’ i o”, korzystnie współczynnika proporcjonalności to średnia z wartości bezwzględnej z wyznaczonej różnicy wartości próbek.

15. Sposób według zastrz. 13 albo 14, znamienny tym, że za pomocą modułu detekcji fazy (10) wyznacza się chwilę czasową, w której wartość napięcia sieci elektrycznej zmienia się z wartości ujemnej na dodatnią.

16. Sposób według zastrz. 13-15, znamienny tym, że za pomocą modułu formowania macierzy (11) przekazuje się z modułu wyboru próbek (9) wartości próbek prądu w postaci macierzy próbek, przy czym dla każdego okresu k począwszy od próbki wyznaczanej przez moduł detekcji fazy (10) napięcia, przekazuje się liczbę m próbek odpowiadającą każdemu z okresów napięcia, korzystnie moduł formowania macierzy (11) zawiera bufor macierzy na K ostatnich okresów napięcia i przekazuje na wyjście macierz próbek co każdy okres napięcia, którą to macierz próbek podaje się na wejście modułu filtracji (12).

17. Sposób według zastrz. 13-16, znamienny tym, że filtrację przeprowadza się dla szeregu próbek pobieranych w chwilach jednakowo odległych w czasie od fazy wyznaczonej przez moduł detekcji fazy (10).

18. Sposób według zastrz. 13-17, znamienny tym, że wszystkie etapy przeprowadza się na próbkach sygnału w dziedzinie czasu.

19. Sposób według zastrz. 13-18, znamienny tym, że chwile próbkowania sygnału prądu są skorelowane w czasie z momentem osiągnięcia określonej fazy przez sygnał napięcia.

20. Sposób według zastrz. 13-19, znamienny tym, że filtrację stanowi filtracja medianowa lub filtracja uśredniająca lub filtracja modowa.

21. Sposób według zastrz. 13-20, znamienny tym, że obejmuje:

wyznaczanie w module wyznaczania podobieństw (181) podobieństw pomiędzy wszystkimi wzorcowymi wektorami zmian pobranymi z modułu pamięci wzorców (17), przy czym moduł pamięci wzorców (17) zawiera wzorcowe wektory zmian charakterystyczne dla OEE, a zbiorem wektorów zmian wyznaczonych w module wyznaczania wektorów zmian (15), przy czym wyznaczone podobieństwa są przekazywane do modułu decyzji (19);

podejmowania decyzji przez moduł decyzji (19) na podstawie podobieństw wyznaczonych w module wyznaczania podobieństw (181) oraz na podstawie danych z modułu pamięci wzorców (17) o wartości progowej charakterystycznej dla każdego typu OEE i możliwej zmiany stanu tego OEE, którego wzorzec jest przechowywany w module pamięci wzorów (17).

22. Sposób według zastrz. 13-21, znamienny tym, że podejmowanie decyzji przez moduł decyzji (19) obejmuje:

wyznaczanie maksymalnej wartości współczynnika podobieństwa dla całego wektora podobieństw, oraz porównywanie tej wartości maksymalnej z wartością progową pobraną z modułu pamięci wzorców (17), następnie podejmowanie decyzji przez moduł decyzji (19) na podstawie tego porównania, jeśli maksymalna wartość współczynnika podobieństwa dla wektora podobieństw przekroczy wartość progową wówczas moduł decyzji (19) podejmuje decyzję o tym, że potencjalne zdarzenie w okresie k dotyczy zmiany stanu określonego OEE, natomiast jeśli maksymalna wartość współczynnika podobieństwa dla wektora podobieństw nie przekroczy wartości progowej, to wówczas moduł decyzji (19) podejmuje decyzję, że wcześniej wykryte potencjalne zdarzenie nie jest zdarzeniem oznaczającym zmianę stanu jakiegokolwiek OEE w badanym obwodzie zasilania sieci elektroenergetycznej.

23. Sposób według zastrz. 13-22, znamienny tym, że w etapie podejmowania decyzji w module decyzji (19) w sytuacji, gdy podane kryteria wyboru decyzji są nie wystarczające stosuje się algorytmy statystyczne do wybrania najbardziej prawdopodobnego OEE z pośród zrejestrowanych wzorców, korzystnie jest to algorytm drzewa decyzyjnego albo lasu losowego, albo K-najbliższych sąsiadów (KNN), albo konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN), albo maszyn wektorów nośnych (SVM), albo głębokich sieci neuronowych (DNN), albo Naive Bayes.

24. Sposób według zastrz. 13-23, znamienny tym, że przed etapem podejmowania decyzji w module decyzji (19) wykonuje się etap dodawania wzorców zmian do modułu pamięci wzorów (17), przy czym etap dodawania wzorców jest uzależniony od predefiniowanych i dostarczonych przez użytkownika danych o kategorii dodawanego urządzenia i momencie jego podłączenia do sieci, etapy dodawania wzorców obejmują:

ustawienie modułu wyboru trybu pracy (14) w tryb dodawania wzorca (tryb duplikacji wyjść), który powoduje dostarczanie macierzy próbek do modułu wyznaczania wzorców (16), wyznaczanie wzorcowych wektorów zmian, przy czym wyznaczanie wzorcowych wektorów zmian odbywa się analogicznie do wyznaczania wektorów zmian, przy czym przy wyznaczaniu wzorcowych wektorów zmian przyjmuje się predefiniowane wartości przesunięć o’ i o”, oraz predefiniowaną wartość progową charakterystyczną dla podanej kategorii OEE, następnie zapamiętywanie wzorcowego wektora zmian, razem z odpowiadającymi wartościami przesunięcia o’ i o”, oraz predefiniowaną wartość progową charakterystyczną dla podanej kategorii OEE w module pamięci wzorców (17), przy czym po dodaniu wzorcowego wektora zmian do modułu pamięci wzorców (16), rozpoczyna się rozpoznawanie OEE jak określono w zastrz. 13 bądź dodaje się kolejne urządzenie.