基于KNN算法的用电安全智能监控系统设计

为解决传统的人工排查违规电器方式在时效与规模上存在的局限性,同时也为了预防因使用违规电器而引发的安全事故,研究并设计了一个用电安全智能监控系统。本系统由用电安全执行终端和用电安全监控平台组成,执行终端主要由树莓派3B+微型计算机和四路交流电流电压采集模块组成,实现了对宿舍用电状况的自动监测、违规电器的自主识别和断复电操作;监控平台实现了对电器使用情况的实时监控、短信预警和违规记录存储等功能。选取有功功率增量和视在功率增量作为特征量,通过KNN(K最近邻)算法进行电器识别,实验结果表明,该系统的用电器平均识别正确率高达95%以上,并且可以及时预警且限制学生公寓违规电器的使用,能有效降低因使用违规电器所带来的生命和财产风险。