家電故障診斷技術開發

Non Intrusive Appliance Load Monitoring techniques development

張言瑋(Yen-Wei Chang)

指導教授 ： 李達生

國立臺北科技大學/機電學院/能源與冷凍空調工程系碩士班/碩士(2014年)

摘要

本研究嘗試利用智慧插座(Smart socket)截取用戶端電器數據並對家電故障進行故障預判，針對三類型家電包括主動型、被動型及混合型，包含LED照明燈具、開飲機以及電鍋等家中常用電器，掌握各類電器起停狀態，瞬間耗電量及使用期間耗電情形，並嘗試藉由蒐集到的資料，分析電器老舊或異常耗能值，預警其異常，並發出警訊，加強電器安全管理。
然而在實際利用智慧插座進行數據蒐集及故障預判時，發現利用智慧插座每三分鐘離散的資料蒐集，雖可有效分類電器類型卻無法有效進行故障之診斷，，因此嘗試在智慧插座上加裝一高速型比流器，以高達MHz的頻率對電器進行掃描與資料蒐集，並利用電紋識別技術(Power signature analysis)對電器做進一步分析。
目前，若僅用於智慧插座對針對12種電器分類可達84%的分類成功率，再利用電紋識別技術，可在LED燈具即將故障前(80~90% of life time)預警，正確預警機率達成80%。

關鍵字

智慧插座 ； 非侵入式監控系統 ； 電紋識別技術

並列摘要

In this essay, we use Smart socket download the data from user site to judge electric equipment condition. The data includes on-off, Instantaneous power consumption and the condition during the equipment working. Analyzing data to make pre-alert to user
However the smart socket can not make pre-alert very correctly, therefore we import the High speed Current Transformer and Power signature analysis to make further analysis..
In this study, the percentage that we have 84% accurate to make pre-alert from the smart socket. In addition, when 90% of LED life time , we can make 80% accurate pre-alert combine the High speed Current Transformer and Power signature analysis

並列關鍵字

Non Intrusive Appliance Load Monitoring ； Power signature analysis ； Smart socket

參考文獻

[5] D. He et al ,“ Incorporating Non-instrusive Load Monitoring IntoBuilding Level Demand Response,”IEEE Transactions on Smart Grid, 2013, pp.1-5

[6] M. Zeifman and K. Roth, “Nonintrusive appliance load monitoring:

Review and outlook,” Consumer Electronics, IEEE Transactions on,

[7] G. W. Hart, “Nonintrusive appliance load monitoring,” Proceedings

[8] 陳鴻元等人，「電器負載之智慧監測原理與架構分析」，電腦與通訊，第149期，2013，p38-46