Online Identification of Non-Invasive Electric Bicycle Charging Behavior Based on V-I Trajectory

doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2024.12.012

Abstract

Abstract:

To prevent the safety hazards,the V-I trajectory features and improved MobileNetv2 model are used for the online identification of the household charging behavior.The experimental scenarios are designed to validate the model performance from four aspects:sampling rate selection,transfer learning,generalization,and comparison of different networks.Finally,the model is deployed to the computer and the K210 chip.The online recognition system based on the upper computer can accurately identify electric bicycles when charging separatly,and the recognition accuracy is over 98% when charging behavior is mixed with commonly used household loads.

Key words: V-I trajectory, improved MobileNetv2 model, transfer learning, online recognition

CLC Number:

TM73

DUAN Jiaqi, BAO Guanghai, FANG Yandong. Online Identification of Non-Invasive Electric Bicycle Charging Behavior Based on V-I Trajectory[J]. LOW VOLTAGE APPARATUS, 2024, 0(12): 69-76.

Figures/Tables 19

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标签	负载类别
0000	全关
0001	电动自行车
0010	吹风机
0011	吹风机+电动自行车
0100	热水壶
0101	热水壶+电动自行车
0110	热水壶+吹风机
1000	微波炉
1001	微波炉+电动自行车
1010	微波炉+吹风机
1100	微波炉+热水壶
0111	热水壶+吹风机+电动自行车
1011	微波炉+吹风机+电动自行车
1110	微波炉+热水壶+吹风机
1101	微波炉+热水壶+电动自行车
1111	全开

输入	结构	t	c	n	s
3×256²	Conv2d	—	32	1	2
32×128²	bottleneck	1	16	1	1
16×128²	bottleneck	6	32	1	2
64×64²	bottleneck	6	64	1	2
128×32²	bottleneck	6	128	1	2
256×31²	bottleneck	6	256	1	1
1 024×20²	Conv2d	—	1 024	1	1
1 024×20²	Avgpool2d	—	—	—	—
1 024×1²	flatten	—	—	—	—
1 024	linear	—	—	—	—
16	output	—	—	—	—

采样频率/Hz最高准确率/%		采样频率/Hz最高准确率/%
1 k	95.4	100 k	99.4
10 k	97.5	150 k	99.2
50 k	97.6	200 k	99.4

充电器编号	额定电压/V
充电器1	48
充电器2(电量显示)	48
充电器3(电量显示)	48
充电器4(电量显示)	48

标签	精确率/%	召回率/%	标签	精确率/%	召回率/%
0000	100	100	1000	95	100
0001	100	100	1001	100	95
0010	100	100	1010	92	97
0011	91	90	1011	97	92
0100	100	87	1100	98	96
0101	92	100	1101	96	98
0110	100	100	1110	100	100
0111	100	100	1111	100	100