CN104597813B - 一种自动识别电器运行状态的智能插座 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能插座控制方法，包括：采样固定时间窗内的电压/电流数据；采样数据去噪；计算去噪后的数据的特征量；获得的特征量与预制电器模式库中的特征量进行模糊匹配，获得电器运行状态，包括：判断固定时间窗内特征量是否存在变化；如果存在变化，则执行模糊模式匹配；将从预制电器运行模式库中匹配的最接近的模式通过显示单元进行显示。本发明通过预先建立的模式库精确识别电器运行状态，为用户提供电子化手段控制插座的通断，并为频繁的通断提供过电保护功能。

Description

一种自动识别电器运行状态的智能插座

技术领域

本发明涉及一种插座，特别是一种可以自动识别电气运行状态的智能插座。

背景技术

随着智能家居、物联网等先进技术的出现，传统的插座已经向智能化的方向发展。现有的智能化插座虽然具有一定的智能化能力，但还主要局限在基础的电量统计或者被动的控制通断等功能，并不具有进一步的智能化功能。同时为了降低电器的用电损耗，最好向用电用户实时显示电器的运行状态，并使得用户可以通过电子化手段实时控制电器的通断，并在频繁通断电路时提供防止瞬间电流过大的电路保护功能。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种自动识别电气运行状态的智能插座。

为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：

一种智能插座控制方法，包括：采样固定时间窗内的电压/电流数据；采样数据去噪；计算去噪后的数据的特征量；获得的特征量与预制电器模式库中的特征量进行模糊匹配，获得电器运行状态，包括：判断固定时间窗内特征量是否存在变化；如果存在变化，则执行模糊模式匹配；将从预制电器运行模式库中匹配的最接近的模式通过显示单元进行显示。

该方法进一步包括：采样固定时间窗内的电压/电流数据包括：对插座进线上的固定时间窗内的数据进行采样，可包括采样电压和采样电流，其中固定时间窗可由***预先指定或由用户指定。

该方法进一步包括：采样数据去噪包括：利用小波变换法对获得的数据进行去噪声处理，小波变换法包括以下步骤：

(1)、含噪信号预处理和小波变换多尺度分解，得到相应的小波分解系数；预处理判断波形数据的完整度；选取db小波作为小波基函数，并采用Mallat算法对db小波进行多尺度分解，分解层次可依据实际电器情况选取；

(2)、小波分解高频系数阈值处理，低频信号保持不变，高频信号选择适当阈值进行量化处理，阈值选择固定的阈值形式，阈值函数选择软阈值函数(sgn(w)(|w|-λ)，|w|＞λ)，该函数中，λ为最小极大方差的阈值，w是高频信号数值；

(3)小波逆变换，将进行阈值处理过的小波系数重构，得到恢复后的原始信号估计值。

该方法进一步包括：判断固定时间窗内特征量是否存在变化的具体步骤包括：选择固定时间窗内的特征量，以检测特征量的变化，即考虑式（1）是否成立，

X(k+1)-X(k)＞ε 式(1)，

在式(1)中，X(k)和X(k+1)为相邻的两个固定时间窗的特征量，ε为设定阀值；相邻的两个时间窗的特征量是指电压或电流的相邻周期特征量；ε的取值范围以及固定时间窗可由***预先设定或由用户指定；如果式(1)成立，则表示存在异常数据波段，从而需要匹配预制电器运行模式库，变更显示模块的显示，则继续模糊模式匹配步骤；如果式(1)不成立，则不存在异常数据波段，可不匹配预制电器运行模式库，不变更显示模块的显示，继续采样下一时间窗内的电压/电流数据。

该方法进一步包括：如果存在变化，则执行模糊模式匹配的步骤包括：

利用式(2)，将表示异常数据波段的特征量与预制电器运行模式库中的特征量进行模糊模式距离计算，

式(2)，

在式(2)中，d表示模式距离，x_i表示预制电器运行模式库中的特征量，c_i表示异常数据波段的特征量，i的取值范围是1至n的整数，n表示特征量的个数；将式(2)计算出的最小的模式距离d与设定的模式相似阀值β进行比较；设定的模式相似阀值β是用户***给出的模式距离相似阀值；如果d≤β，则表示异常数据波段的运行模式与预制电器运行模式库中用于比较的模式是最接近的工况模式，则显示该最接近的工况模式；如果d＞β，则继续选取预制电器模式库中的其他模式进行匹配，直至预制电器模式库的所有模式均不匹配，这时通过通信单元向用户告警。

本发明还涉及一种智能插座，包括：采样电路，对插座进线上的数据进行采样，采样固定时间窗内的电压/电流数据；通信单元，接收对插座的通断指令或定时通断的指令，并可通过与外部设备的通信获取预制电器运行模式库；存储芯片，存储预制电器运行模式库以及采样电路获得的采样数据和嵌入式智能处理电路芯片的模式匹配结果；显示模块，对确定的接入电器设备的运行状态进行显示；嵌入式智能处理电路芯片，包括：控制电路，控制插座内部件；通断控制模块，根据通信单元接收的通断指令或定时通断指令，控制插座的通断；模式匹配模块，根据采样电路采集的实时电压和电流信号，自动计算实时功率、频率，并进行快速信号处理，分析计算电压、电流、功率的频谱，计算相应特征量，根据获得的特征量自动匹配预制电器运行模式库，从而确定电器设备的运行状况。

可通过两种方式配置智能插座：第一、通过通信单元设置电器类别，从而存储芯片中只存储相应电器类别的预制电器运行模式库；在改变插座上的电器类别时，可通过通信单元重新设置电器类别，并重新经由通信单元下载最新的相应电器类别的预制电器运行模式库；第二、允许智能插座通过通信模块联网运行一段时间，智能插座将自动识别电器类别，并经由通信模块4自动下载相应电器类别的预制电器运行模式库。

该智能插座还包括：在用户频繁通断插座时使得插座不会产生瞬间电流的过电保护电路，其与执行电路连接，由执行电路输出控制信号，控制过电保护电路的通断状态；执行电路，接收嵌入式智能处理电路芯片所发送的指令，执行通断或定时通断插座的指令，控制过路保护电路的通断。

其中，模式匹配模块利用小波变换法对采样电路获得的固定时间窗内的数据进行去噪声处理，计算去噪后的数据的特征量，获得的特征量与预制电器模式库中的特征量进行模糊匹配，获得电器运行状态，包括：判断固定时间窗内特征量是否存在变化；如果存在变化，则执行模糊模式匹配；将从预制电器运行模式库中匹配的最接近的模式通过显示单元进行显示。

判断固定时间窗内特征量是否存在变化包括：选择固定时间窗内的特征量，以检测特征量的变化，即考虑式（1）是否成立，

X(k+1)-X(k)＞ε 式(1)，

在式(1)中，X(k)和X(k+1)为相邻的两个固定时间窗的特征量，ε为设定阀值；相邻的两个时间窗的特征量是指电压或电流的相邻周期特征量；ε的取值范围以及固定时间窗可由***预先设定或由用户指定；如果式(1)成立，则表示存在异常数据波段，从而需要匹配预制电器运行模式库，变更显示模块的显示，则继续模糊模式匹配步骤；如果式(1)不成立，则不存在异常数据波段，可不匹配预制电器运行模式库，不变更显示模块的显示，继续采样下一时间窗内的电压/电流数据。

本发明的有益之处在于：通过预先建立的模式库精确识别电器运行状态，为用户提供电子化手段控制插座的通断，并为频繁的通断提供过电保护功能。

附图说明

图1为本发明示范性的插座的结构图；

图2为本发明示范性的插座中的嵌入式智能处理电路芯片的内部构造图；

图3为本发明示范性的插座的工作流程图；

图4为本发明示范性的预制电器运行模式库的建立过程流程图；

图5为本发明示范性的模糊模式匹配方法流程图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作具体的介绍。

图1示出了本发明示范性插座的结构示意图，该智能插座包括过电保护电路1，采样点路2，执行电路3，通信单元4，嵌入式智能处理电路芯片5，存储芯片6，显示模块7。下面分别介绍各个电路/芯片。

过电保护电路1是一种安全性能高的控制器件，例如可为可控硅或继电器，在用户频繁通断插座时使得插座不会产生瞬间电流，其与执行电路3连接，由执行电路3输出控制信号，控制过电保护电路1的通断状态。

采样电路2对插座进线上的数据进行采样，可包括电压采样电路和电流采样电路，其中电压采样电路采用电阻分压，将插座进线220V电压分压为0-5V分压信号。电流采样电路利用0.01欧姆小电阻将大电流转化为小电压信号。具体为：采样固定时间窗内的电压/电流数据。对插座进线上的固定时间窗内的数据进行采样，可包括采样电压和采样电流。固定时间窗可由***预先指定或由用户指定。

执行电路3接收嵌入式智能处理电路芯片5所发送的指令，执行通断或定时通断插座的指令，控制过路保护电路1的通断。

通信单元4可使用无线信号例如WIFI、蓝牙等与外部设备通信，接收对插座的通断指令或定时通断的指令，并可通过与外部设备的通信获取预制电器运行模式库。

嵌入式智能处理电路芯片5是该插座的核心部件，其构造如图2所示，包括通断控制模块501，模式匹配模块502以及控制电路503。其中控制电路503控制插座内其他部件以及通断控制模块501，模式匹配模块502的工作；通断控制模块501根据通信单元4接收的通断指令控制执行电路3实施对过电保护电路1的通断，进一步的根据通信单元4接收的定时通断指令，在到达定时的时间时控制执行电路3实施对过电保护电路1的通断；模式匹配模块502根据采样电路2采集的实时电压和电流信号，自动计算实时功率、频率，并进行快速信号处理，分析计算电压、电流、功率的频谱，计算相应特征量，根据获得的特征量自动匹配预制电器运行模式库，从而确定电器设备的运行状况，例如停机、待机、正常运行、缺陷运行等，并将获得的运行状况提供给显示模块7进行显示，该模式匹配模块502的具体工作过程为：

步骤1.利用小波变换法对采样点路获得的固定时间窗内的数据进行去噪声处理。小波变换法主要包括以下步骤：

(1)、含噪信号预处理和小波变换多尺度分解，得到相应的小波分解系数(低频和高频系数)。预处理判断波形数据的完整度；选取db(英文全程：Daubechies，文中简称：db)小波作为小波基函数，并采用Mallat算法对db小波进行多尺度分解，分解层次可依据实际电器情况选取。

(2)、小波分解高频系数阈值处理。低频信号保持不变，高频信号选择适当阈值进行量化处理，阈值选择固定的阈值形式(从得到最小极大方差的阈值λ乘以一个系数N为数据长度)，阈值函数选择软阈值函数(sgn(w)(|w|-λ)，|w|＞λ)，该函数中，λ为最小极大方差的阈值，w是高频信号数值。

(3)小波逆变换。将进行阈值处理过的小波系数重构，得到恢复后的原始信号估计值。

步骤2.计算特征量。

计算去噪后的实时功率、频率，并进行快速信号处理，分析计算电压、电流、功率的频谱，计算相应特征量，特征量是反映测试波形周期性变化的均值或幅值，或用户关注的电能质量指标。

步骤3.电器运行状态模式匹配。

获得的特征量与预制电器模式库中的特征量进行模糊匹配，获得电器运行状态，具体步骤可参见图5，包括：

步骤3.1、判断固定时间窗内特征量是否存在变化。

选择固定时间窗内的特征量，以检测特征量的变化，即考虑式（1）是否成立，

X(k+1)-X(k)＞ε 式(1)，

在式(1)中，X(k)和X(k+1)为相邻的两个固定时间窗的特征量，ε为设定阀值。相邻的两个时间窗的特征量是指电压或电流的相邻周期特征量。ε的取值范围以及固定时间窗可由***预先设定或由用户指定。

如果式(1)成立，则表示存在异常数据波段，从而需要匹配预制电器运行模式库，变更显示模块的显示，则继续步骤3.2；如果式(1)不成立，则不存在异常数据波段，可不匹配预制电器运行模式库，不变更显示模块的显示，继续采样下一时间窗内的电压/电流数据。

步骤3.2. 如果存在变化，则执行模糊模式匹配。

利用式(2)，将表示异常数据波段的特征量与预制电器运行模式库中的特征量进行模糊模式距离计算，

式(2)，

在式(2)中，d表示模式距离，x_i表示预制电器运行模式库中的特征量，c_i表示异常数据波段的特征量，i的取值范围是1至n的整数，n表示特征量的个数。

将式(2)计算出的最小的模式距离d与设定的模式相似阀值β进行比较。设定的模式相似阀值β是用户***给出的模式距离相似阀值。如果d≤β，则表示异常数据波段的运行模式与预制电器运行模式库中用于比较的模式是最接近的工况模式，进入步骤5；如果d＞β，则继续选取预制电器模式库中的其他模式进行匹配，直至预制电器模式库的所有模式均不匹配，这时通过通信单元向用户告警。

存储芯片6存储预制电器运行模式库以及采样电路获得的采样数据和嵌入式智能处理电路芯片5的模式匹配结果。进一步的，为了节省存储容量，用户可通过两种方式配置智能插座：第一、通过通信单元4设置电器类别，从而存储芯片6中只存储相应电器类别的预制电器运行模式库；在改变插座上的电器类别时，可通过通信单元4重新设置电器类别，并重新经由通信单元4下载最新的相应电器类别的预制电器运行模式库；第二、允许智能插座通过通信模块4联网运行一段时间，智能插座将自动识别电器类别，并经由通信模块4自动下载相应电器类别的预制电器运行模式库。

显示模块7对确定的接入电器设备的运行状态进行显示，例如可通过LED灯的颜色表示电器运行的不同状态。

下面结合图3详细描述该智能插座的工作过程。

步骤1.采样固定时间窗内的电压/电流数据。

对插座进线上的固定时间窗内的数据进行采样，可包括采样电压和采样电流，将插座进线220V电压分压为0-5V分压信号，并利用0.01欧姆小电阻将大电流转化为小电压信号。固定时间窗可由***预先指定或由用户指定。

步骤2.采样数据去噪。

利用小波变换法对获得的数据进行去噪声处理。小波变换法主要包括以下步骤：

(1)、含噪信号预处理和小波变换多尺度分解，得到相应的小波分解系数(低频和高频系数)。预处理判断波形数据的完整度；选取db(英文全程：Daubechies，文中简称：db)小波作为小波基函数，并采用Mallat算法对db小波进行多尺度分解，分解层次可依据实际电器情况选取。

(2)、小波分解高频系数阈值处理。低频信号保持不变，高频信号选择适当阈值进行量化处理，阈值选择固定的阈值形式(从得到最小极大方差的阈值λ乘以一个系数N为数据长度)，阈值函数选择软阈值函数(sgn(w)(|w|-λ)，|w|＞λ)，该函数中，λ为最小极大方差的阈值，w是高频信号数值。

(3)小波逆变换。将进行阈值处理过的小波系数重构，得到恢复后的原始信号估计值。

步骤3.计算特征量。

计算去噪后的实时功率、频率，并进行快速信号处理，分析计算电压、电流、功率的频谱，计算相应特征量，特征量是反映测试波形周期性变化的均值或幅值，或用户关注的电能质量指标。

步骤4.电器运行状态模式匹配。

获得的特征量与预制电器模式库中的特征量进行模糊匹配，获得电器运行状态，具体步骤可参见图5，包括：

步骤4.1、判断固定时间窗内特征量是否存在变化。

选择固定时间窗内的特征量，以检测特征量的变化，即考虑式（1）是否成立，

X(k+1)-X(k)＞ε 式(1)，

在式(1)中，X(k)和X(k+1)为相邻的两个固定时间窗的特征量，ε为设定阀值。相邻的两个时间窗的特征量是指电压或电流的相邻周期特征量。ε的取值范围以及固定时间窗可由***预先设定或由用户指定。

如果式(1)成立，则表示存在异常数据波段，从而需要匹配预制电器运行模式库，变更显示模块的显示，则继续步骤4.2；如果式(1)不成立，则不存在异常数据波段，可不匹配预制电器运行模式库，不变更显示模块的显示，转到步骤1，继续采样下一时间窗内的电压/电流数据。

步骤4.2. 如果存在变化，则执行模糊模式匹配。

利用式(2)，将表示异常数据波段的特征量与预制电器运行模式库中的特征量进行模糊模式距离计算，

式(2)，

在式(2)中，d表示模式距离，x_i表示预制电器运行模式库中的特征量，c_i表示异常数据波段的特征量，i的取值范围是1至n的整数，n表示特征量的个数。

将式(2)计算出的最小的模式距离d与设定的模式相似阀值β进行比较。设定的模式相似阀值β是用户***给出的模式距离相似阀值。如果d≤β，则表示异常数据波段的运行模式与预制电器运行模式库中用于比较的模式是最接近的工况模式，进入步骤5；如果d＞β，则继续选取预制电器模式库中的其他模式进行匹配，直至预制电器模式库的所有模式均不匹配，这时通过通信单元向用户告警。

步骤5.显示电器运行状态。

将从预制电器运行模式库中匹配的最接近的模式通过显示单元进行显示，包括例如可通过LED灯的颜色表示电器运行的不同状态。

图4为本发明示范性的电器预制电器运行模式库的建立过程流程图，包括以下步骤：

步骤1.设定表示各电器运行特征的变量。

设定需要获得的电器运行特征变量，可包括电器的实时功率、频率、电压、电流、功率的频谱，以及各种特征量。

步骤2.对获得的各种实测数据进行归类、去噪。

对获得的电器的各种实测数据按照上述的特征变量进行分类，并对这些数据进行去噪处理，可使用小波变换法对获得的变量进行去噪声处理。小波变换法主要包括以下步骤：

(1)、含噪信号预处理和小波变换多尺度分解，得到相应的小波分解系数(低频和高频系数)。预处理判断波形数据的完整度；选取db(英文全程：Daubechies，文中简称：db)小波作为小波基函数，并采用Mallat算法对db小波进行多尺度分解，分解层次可依据实际电器情况选取。

(2)、小波分解高频系数阈值处理。低频信号保持不变，高频信号选择适当阈值进行量化处理，阈值选择固定的阈值形式(从得到最小极大方差的阈值λ乘以一个系数N为数据长度)，阈值函数选择软阈值函数(sgn(w)(|w|-λ)，|w|＞λ)，该函数中，λ为最小极大方差的阈值，w是高频信号数值。

(3)小波逆变换。将进行阈值处理过的小波系数重构，得到恢复后的原始信号估计值。

步骤3.建立预制电器运行模式库。

将归类、去噪之后的特征量存入模式库，形成各电器预制电器运行模式库。

需要说明的是，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种智能插座控制方法，其特征在于，该方法包括：

采样固定时间窗内的电压/电流数据；

采样数据去噪；

计算去噪后的数据的特征量；

获得的特征量与预制电器模式库中的特征量进行模糊匹配，获得电器运行状态，包括：判断固定时间窗内特征量是否存在变化；如果存在变化，则执行模糊模式匹配；将从预制电器运行模式库中匹配的最接近的模式通过显示单元进行显示；

采样数据去噪包括：利用小波变换法对获得的数据进行去噪声处理，小波变换法包括以下步骤：

(1)、含噪信号预处理和小波变换多尺度分解，得到相应的小波分解系数；预处理判断波形数据的完整度；选取db小波作为小波基函数，并采用Mallat算法对db小波进行多尺度分解，分解层次依据实际电器情况选取；

(2)、小波分解高频系数阈值处理，低频信号保持不变，高频信号选择适当阈值进行量化处理，阈值选择固定的阈值形式，阈值函数选择软阈值函数sgn(w)(|w|-λ)，|w|＞λ，该函数中，λ为最小极大方差的阈值，w是高频信号数值；

(3)小波逆变换，将进行阈值处理过的小波系数重构，得到恢复后的原始信号估计值。

2.根据权利要求1所述的智能插座控制方法，其特征在于，

采样固定时间窗内的电压/电流数据包括：对插座进线上的固定时间窗内的数据进行采样，包括采样电压和采样电流，其中固定时间窗由***预先指定或由用户指定。

3.根据权利要求1所述的智能插座控制方法，其特征在于：判断固定时间窗内特征量是否存在变化的具体步骤包括：

选择固定时间窗内的特征量，以检测特征量的变化，即考虑式(1)是否成立，

X(k+1)-X(k)＞ε 式(1)，

在式(1)中，X(k)和X(k+1)为相邻的两个固定时间窗的特征量，ε为设定阀值；相邻的两个时间窗的特征量是指电压或电流的相邻周期特征量；ε的取值范围以及固定时间窗由***预先设定或由用户指定；如果式(1)成立，则表示存在异常数据波段，从而需要匹配预制电器运行模式库，变更显示模块的显示，则继续模糊模式匹配步骤；如果式(1)不成立，则不存在异常数据波段，不匹配预制电器运行模式库，不变更显示模块的显示，继续采样下一时间窗内的电压/电流数据。

4.根据权利要求1所述的智能插座控制方法，其特征在于：如果存在变化，则执行模糊模式匹配的步骤包括：

利用式(2)，将表示异常数据波段的特征量与预制电器运行模式库中的特征量进行模糊模式距离计算，

在式(2)中，d表示模式距离，x_i表示预制电器运行模式库中的特征量，c_i表示异常数据波段的特征量，i的取值范围是1至n的整数，n表示特征量的个数；

将式(2)计算出的最小的模式距离d与设定的模式相似阀值β进行比较；设定的模式相似阀值β是用户***给出的模式距离相似阀值；如果d≤β，则表示异常数据波段的运行模式与预制电器运行模式库中用于比较的模式是最接近的工况模式，则显示该最接近的工况模式；如果d＞β，则继续选取预制电器模式库中的其他模式进行匹配，直至预制电器模式库的所有模式均不匹配，这时通过通信单元向用户告警。

5.一种实现如权利要求1所述的智能插座控制方法的智能插座，其特征在于，该插座包括：

采样电路，对插座进线上的数据进行采样，采样固定时间窗内的电压/电流数据；

通信单元，接收对插座的通断指令或定时通断的指令，并通过与外部设备的通信获取预制电器运行模式库；

存储芯片，存储预制电器运行模式库以及采样电路获得的采样数据和嵌入式智能处理电路芯片的模式匹配结果；

显示模块，对确定的接入电器设备的运行状态进行显示；

嵌入式智能处理电路芯片，包括：

控制电路，控制插座内部件；

通断控制模块，根据通信单元接收的通断指令或定时通断指令，控制插座的通断；

模式匹配模块，根据采样电路采集的实时电压和电流信号，自动计算实时功率、频率，并进行快速信号处理，分析计算电压、电流、功率的频谱，计算相应特征量，根据获得的特征量自动匹配预制电器运行模式库，从而确定电器设备的运行状况。

6.根据权利要求5所述的智能插座，其特征在于：通过两种方式配置智能插座：第一、通过通信单元设置电器类别，从而存储芯片中只存储相应电器类别的预制电器运行模式库；在改变插座上的电器类别时，通过通信单元重新设置电器类别，并重新经由通信单元下载最新的相应电器类别的预制电器运行模式库；第二、允许智能插座通过通信单元联网运行一段时间，智能插座将自动识别电器类别，并经由通信单元自动下载相应电器类别的预制电器运行模式库。

7.根据权利要求5所述的智能插座，其特征在于：该智能插座还包括：

在用户频繁通断插座时使得插座不会产生瞬间电流的过流保护电路，其与执行电路连接，由执行电路输出控制信号，控制过流保护电路的通断状态；

执行电路，接收嵌入式智能处理电路芯片所发送的指令，执行通断或定时通断插座的指令，控制过流保护电路的通断。

8.根据权利要求5所述的智能插座，其特征在于：模式匹配模块利用小波变换法对采样电路获得的固定时间窗内的数据进行去噪声处理，计算去噪后的数据的特征量，获得的特征量与预制电器模式库中的特征量进行模糊匹配，获得电器运行状态，包括：判断固定时间窗内特征量是否存在变化；如果存在变化，则执行模糊模式匹配；将从预制电器运行模式库中匹配的最接近的模式通过显示单元进行显示。

9.根据权利要求8所述的智能插座，其特征在于：判断固定时间窗内特征量是否存在变化包括：

选择固定时间窗内的特征量，以检测特征量的变化，即考虑式(1)是否成立，

X(k+1)-X(k)＞ε 式(1)，

在式(1)中，X(k)和X(k+1)为相邻的两个固定时间窗的特征量，ε为设定阀值；相邻的两个时间窗的特征量是指电压或电流的相邻周期特征量；ε的取值范围以及固定时间窗由***预先设定或由用户指定；如果式(1)成立，则表示存在异常数据波段，从而需要匹配预制电器运行模式库，变更显示模块的显示，则继续模糊模式匹配步骤；如果式(1)不成立，则不存在异常数据波段，不匹配预制电器运行模式库，不变更显示模块的显示，继续采样下一时间窗内的电压/电流数据。