一种基于负载识别算法的智能防灾节能插座及其管理系统的制作方法

1.本发明涉及智能插座技术领域，尤其是涉及一种基于负载识别算法的智能防灾节能插座及其管理系统。


背景技术：

2.电器已经成为每个家庭中必备的家居设备，插座作为电器设备连接电源必须使用的设备,若使其达到智能化控制管理,那么能够在很大程度上借助对插座的管理实现对普通家电的智能化控制,以达到电器工作状态的简便管理、用电安全、减少电器处于待机状态时造成的电力资源浪费。
3.李苗等学者提出了一种基于微信平台控制的wifi型智能插座，周菁菁等人提出一种物联网环境下智能插座断电延时控制方法,运用ad转换器检测智能插座功率,将智能插座所连接电器设备的耗电量信息实时反馈给用户,用户可以随时开关插座,实现智能插座控制,从而达到节能的目的。很少有学者涉及基于负荷识别的智能插座，且目前学者主要研究的智能插座功能为断电功能，但却忽略了纷杂电器的识别管理等功能实现。
4.现有的智能插座方案普遍拥有远程操纵通断插座电源、统计总用电量、定时开关等功能，但是无法做到识别具体插座上连接的具体用电器及单独用电器的用电量管理，要实现普通单独用电器管理只能更换智能家居，譬如将普通电风扇更换为“米家电风扇”等一系列智能产品，也就是说并非完全的“智能”。安全方面普通智能插座只是做到了简单的过载保护等功能，并不能做到特殊场景下的特殊安全需要。现如今，校园、小区因锂电池充电引起的火灾比比皆是，已有的负荷识别功能设备如国外的sense等公司产品采用主动学习打标技术，家具小电器往需要几个月甚至几年才能识别出，且存在同型号电器识别精度差、后台标签库不存在的物品无法实时运用主动学习技术进行实时学习预测的缺点。


技术实现要素：

5.为了克服已有智能插座无法识别插入电器、不便根据场景管理高危电器接入、无法智能管理普通电器、电费功率等节能显示功能不充分等不足，本发明提供一种基于负载识别算法的智能防灾节能插座及其管理系统，使用微信小程序进行用电器在线管理，将nfc模块内嵌入自主设计的插座电路，设计了基于nfc标签和基于负载识别算法的双重验证式用电器智能打标技术以解决主动学习算法小电器识别速度极慢、无法实时预测新数据、同型号电器识别等算法难以解决的问题，可以提供用电器插入即识别、普通家电一贴nfc标签即转换为智能家电管理、具体场景下违禁用电器拒绝接入、远程管理家电等服务。
6.本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
7.一种基于负载识别算法的智能防灾节能插座，包括插座上盖板、插头导向槽及保持架、插孔簧片、通电指示灯、插座底侧盖板和pcb电路板，每个插孔均对应一个通电指示灯，所述pcb电路板包括mcu控制器、wifi模块、usb串口、nfc模块、电能计量模块、继电器、接线端子、保险丝、ac
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dc转换器和电源模块，mcu控制器采用esp32
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s模组，esp32
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s模组集成
了天线开关、射频balun、功率放大器、低噪声放大器、滤波器以及电源管理模块，nfc模块包括nfc读写芯片和nfc天线，nfc天线与nfc读写芯片连接，nfc读写芯片与esp32
‑
s模组连接，所述电能计量模块采用hlw8012芯片，hlw8012芯片的2、3号引脚为电流差分信号输入端，4号引脚为电压采样信号输入端，hlw8012芯片的6、7号引脚分别与esp32
‑
s模组的13、16号引脚连接，esp32
‑
s模组通过测量hlw8012芯片的6、7引脚输出高频脉冲的周期来计算功率、电流和电压值；
8.电源模块通过接线端子接入220v交流电，电流流过保险丝后通过ac
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dc转换器进行电压转换，为其他电路模块供电；esp32
‑
s模组通过继电器与用户终端连接，通过wifi模块与云端连接，电器设备的插头端粘贴nfc标签，nfc标签内数据信息与家电相关参数相匹配。
9.进一步，所述nfc读写芯片采用pn5321a3hn芯片，pn5321a3hn芯片的27、28引脚分别与esp32
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s模组的36、33引脚连接，pn5321a3hn芯片与esp32
‑
s模组通过i2c通信；usb串口采用ch340c芯片，ch340c芯片的2、3号引脚分别接入esp32
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s模块的u0txd和u0rxd引脚。
10.一种基于负载识别算法的智能防灾节能插座管理系统，所述系统架构包括数据采集计算架构、云端和终端，所述数据采集计算架构包括传感器层和边缘网关层，所述云端包括云服务器和gpu服务器，所述终端包括权利要求1或2所述的智能防灾节能插座和用户终端，用户通过用户终端与传感器层进行交互；
11.mcu控制器与wifi模块构成边缘网关层，电能计量模块构成传感器层，传感器层采集数据，上传至边缘网关，边缘网关运行激活监测算法获得有效数据传输至gpu服务器接口层，服务器接口层将电器有效数据存储至mysql数据库和redis数据库并且使用标签一致性卷积变换神经网络模型进行负荷识别，上传至云服务器，云服务器负责标签一致性卷积变换神经网络模型部署和各种功能接口部署，给用户提供用电器识别、实时预警、智能分析用电数据、用电数据回调查看功能服务，并同时提供了app、微信小程序与用户终端完成交互。
12.本发明的有益效果主要表现在：数据采集计算架构采用传感器层、边缘网关层、云端层，保证了传输数据的质量，节省带宽；采用卷积变换网络对插座接入用电器进行负载识别，能智能识别出插入电器并对普通电器进行智能化管理；插座内嵌了nfc模块能读写用电器信息，并将信息保存在插头的nfc标签上，解决了算法难以解决的小电器识别速度极慢、无法实时预测新数据、同型号电器难以识别等问题；基于负载识别算法的智能防灾节能插座相比于普通智能插座额外提供了用电器负载识别功能、特定场景下的特殊用电器定制化拒绝接入服务及由此衍生的一系列服务。
附图说明
13.图1为本发明的智能防灾节能插座的爆炸图。
14.图2为本发明中普通家用用电器插头贴上nfc后的视图。
15.图3为pcb电路板的硬件架构图。
16.图4为本发明中power supply模块电路原理图。
17.图5为本发明中usb模块电路原理图。
18.图6为本发明中wifi&mcu模块电路原理图。
19.图7为本发明中power monitoring电路原理图。
20.图8为本发明中nfc电路原理图。
21.图9为本发明中继电器relay模块电路原理图。
22.图10为智能插座系统架构图。
23.图11为本发明的智能打标技术使用流程图。
具体实施方式
24.下面结合附图对本发明作进一步描述。
25.参照图1～图11，一种基于负载识别算法的智能防灾节能插座，包括插座上盖板1、插头导向槽及保持架2、插孔簧片3、通电指示灯4、插座底侧盖板5和pcb电路板6，每个插孔均对应一个通电指示灯，所述pcb电路板6包括mcu控制器、wifi模块、usb串口、nfc模块、电能计量模块、继电器、接线端子、保险丝、ac
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dc转换器和电源模块，mcu控制器采用esp32
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s模组，esp32
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s模组集成了天线开关、射频balun、功率放大器、低噪声放大器、滤波器以及电源管理模块，nfc模块包括nfc读写芯片和nfc天线，nfc天线与nfc读写芯片连接，nfc读写芯片与esp32
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s模组连接，所述电能计量模块采用hlw8012芯片，hlw8012芯片的2、3号引脚为电流差分信号输入端，4号引脚为电压采样信号输入端，hlw8012芯片的6、7号引脚分别与esp32
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s模组的13、16号引脚连接，esp32
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s模组通过测量hlw8012芯片的6、7引脚输出高频脉冲的周期来计算功率、电流和电压值；
26.电源模块通过接线端子接入220v交流电，电流流过保险丝后通过ac
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dc转换器进行电压转换，为其他电路模块供电；esp32
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s模组通过继电器与用户终端连接，通过wifi模块与云端连接，电器设备的插头端粘贴nfc标签，nfc标签内数据信息与家电相关参数相匹配。
27.进一步，所述nfc读写芯片采用pn5321a3hn芯片，pn5321a3hn芯片的27、28引脚分别与esp32
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s模组的36、33引脚连接，pn5321a3hn芯片与esp32
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s模组通过i2c通信；usb串口采用ch340c芯片，ch340c芯片的2、3号引脚分别接入esp32
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s模块的u0txd和u0rxd引脚。
28.一种基于负载识别算法的智能防灾节能插座管理系统，所述系统架构包括数据采集计算架构、云端和终端，所述数据采集计算架构包括传感器层和边缘网关层，所述云端包括云服务器和gpu服务器，所述终端包括权利要求1或2所述的智能防灾节能插座和用户终端，用户通过用户终端与传感器层进行交互；
29.mcu控制器与wifi模块构成边缘网关层，电能计量模块构成传感器层，传感器层采集数据，上传至边缘网关，边缘网关运行激活监测算法获得有效数据传输至gpu服务器接口层，服务器接口层将电器有效数据存储至mysql数据库和redis数据库并且使用标签一致性卷积变换神经网络模型进行负荷识别，上传至云服务器，云服务器负责标签一致性卷积变换神经网络模型部署和各种功能接口部署，给用户提供用电器识别、实时预警、智能分析用电数据、用电数据回调查看功能服务，并同时提供了app、微信小程序与用户终端完成交互。
30.如图1所示，基于负载识别算法的智能防灾节能插座由六部分组成，插座上盖板1(包含数个插孔及电线插接孔)、插头导向槽及保持架2、插孔簧片3、通电指示灯4、插座底侧盖板5、pcb电路板6。
31.如图2所示，三插头与二插头皆可粘贴准备好的可读写nfc标签。在电器设备的插头端粘贴nfc标签，nfc标签内数据信息与家电相关参数相匹配(可在移动端进行设置)，用
户在插入家电前，用nfc标签靠近智能插座，插座内嵌nfc读写模块读取线圈中的信息，通过wifi模块将相应数据上传至云端。家电在使用过程中，电能计量模块会读取电流和电压的有效值，并提供温度检测，相应数据同样通过wifi模块实时传输至云端，以检测家电的使用情况。当云端检测到电流曲线出现异常的时候，向mcu控制器发送指令，控制继电器断开，避免危险的发生。用户也可在移动端控制继电器的通断，以实现对家电的控制。nfc标签粘贴位置如图2。
32.如图3所示pcb电路板由电源模块power supply、usb模块、wifi&mcu模块、nfc模块、继电器relay模块、电能计量模块power monitoring六个部分组成。
33.如图4所示，电源模块通过接线端子接入220v交流电，电流流过陶瓷保险丝后经过ac
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dc转换器将220v交流电转换为5v直流电，供继电器电路及hlw8012芯片使用。再通过lod(low dropout regulator)稳压器将5v直流电转换为3.3v直流电供nfc电路，usb下载电路以及esp32
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s模块使用。
34.如图5所示，usb电路主要实现程序的下载功能，当下载线接入后，usb总线通过ch340c芯片转换为串口，ch340c芯片的2，3号引脚接入esp32
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s模块的u0txd和u0rxd引脚，以实现对程序的便捷烧录。
35.如图6所示，wifi&mcu部分主要由esp32
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s模组构成，esp32
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s模组集成了天线开关、射频balun、功率放大器、低噪声放大器、滤波器以及电源管理模块，wi
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fi支持极大范围的通信连接，也支持通过路由器直接连接互联网；而蓝牙可以让用户连接手机或者广播ble beacon以便于信号检测。在具有优良的连接性及易用性的同时，还具有一定性能cpu，集成了非常多的外设接口，spi、iic、iis、ad、da、pwm、ir、uart、can，完全能够满足本发明的控制及运算需求。
36.如图7所示，电能计量模块部分电路主要功能为实现电能相关参数的采集。在本发明中hlw8012芯片的采样电路采用电阻采样方式。hlw8012芯片的2、3号引脚为电流差分信号输入端，4号引脚为电压采样信号输入端。hlw8012芯片的6、7号引脚分别与esp32
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s模组的13、16号引脚连接，hlw8012芯片的6号引脚输出的高频脉冲指示功率，计算电能；输出占空比为1:1的方波。hlw8012芯片的7号引脚输出的高频脉冲指示电流或电压有效值，sel选择；输出占空比为1:1的方波。esp32
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s模组与hlw8012芯片的接口通过测量hlw8012芯片的6、7引脚输出高频脉冲的周期来计算功率、电流、电压值。
37.如图8所示，nfc模块是进行nfc标签读写功能的的部分。外接天线经过一系列阻抗匹配后接入pn5321a3hn芯片的tx1，tx2和rx引脚。pn5321a3hn芯片的27、28引脚分别与esp32
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s模组的36、33引脚连接，pn5321a3hn芯片与esp32
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s模组通过i2c通信。
38.如图9所示，继电器relay模块作为控制电路通断的部分，在使用智能插座时，用户可以通过手机移动端或微信小程序向esp32
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s模组发送指令，通过继电器来控制电路通断。esp32
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s模组的gpio12产生小电流，经过mos管控制电磁线圈，进而控制电路通断。当gpio12为低电频时，电路导通，当gpio12为高电频时，电路断开。
39.如图10所示，传感层主要由hlw8012芯片组成，不间断采集电能数据并上传至边缘网关层。边缘网关层是由具备轻量级计算能力的边缘计算群构成，本发明的边缘计算群内嵌在插座模块中，集成于esp32
‑
s模组中，负责对传感数据运用激活监测算法进行激活检测、提取，筛除无效扰动数据，输出有效数据上传至云端层。在数据库的选用方面，本发明选
择了mysql关系型数据库存储传感器数据，选择redis非关系型数据库作为缓冲。数据库将不断接收存储智能终端传输过来的电能数据并保存，同时为负载识别模型提供训练集。
40.低频采样下，负载状态改变带来的类阶跃变化可表征为数据点离散度的突变，可通过变异系数和负荷运行规律来加以识别,cnn的滑动窗口算法能够提取具有代表性的激活曲线特征，结合人工定义的特征，可更加准确地描述激活曲线特点。
41.激活监测算法详细描述如下：
42.实际情况中，wifi&mcu模块会不间断接收power monitoring模块实时采集的数据，故取新n点有功数据为计算窗口p
t
，使用中间时刻t标记窗口：
[0043][0044]
负荷状态发生改变的直观体现是功率曲线发生类阶跃变化，样本数据的离散程度也相应增大。故可计算样本的局部标准差、局部平均幅值来检测潜在的激活事件。在不断滑动窗口后，可筛选出负荷状态改变点，并通过大差分值的正负分类为候选投、切时刻集合，候选类阶跃点集合已经产生，将进一步配对以上两集合内元素以得到激活事件的首尾时刻进行如下条件筛选：
[0045]
①
负荷在正常状态下应有小激活时长ω，且应满足小激活间隔δ
[0046]
②
激活过程中功率应不小于起始背景功率
[0047]
③
激活发生前后的背景功率应相仿
[0048]
④
激活开始、结束造成的功率波动应相仿
[0049]
遍历候选类阶跃点集合并应用以上规则，记录满足条件的激活始末时间戳t
on
、t
off
，若未发现有效激活，继续等待并分析新上传数据。
[0050]
该实例为联排插座，能够插接在现有插线板上，以实现便捷化和智能化，联排模块化设计也给了用户更加灵活的选择。在普通电器设备的插头端粘贴nfc标签，nfc标签内信息与用电器相关参数相匹配(可在移动端进行设置)用户在插入用电器前，用nfc标签靠近插座，插座读取线圈中的信息，通过esp32
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s模组将相应数据上传至云端。用电器在使用过程中，电能计量模块会读取电流和电压的有效值，并提供温度检测，相应数据同样通过esp32
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s模组实时传输至云端，以检测用电器的使用情况。当云端检测到电流曲线出现异常的时候，向mcu控制器发送指令，控制继电器断开，避免危险的发生。用户也可在移动端控制继电器的通断，以实现对用电器的控制。
[0051]
电能计量模块选定hlw8012芯片，hlw8012芯片内部带有2路可编程增益放大器pga及模数转换器adc，对电流、电压采样信号进行模数转换，得到数字信号，芯片内部计算有功功率值、电流有效值、电压有效值，经过频率转换模块，hlw8012芯片将有功功率值、电流有效值、电压有效值转换为方波脉冲输出(占空比1:1)，各数值的大小与频率的大小成正比，与周期的大小成反比。hlw8012芯片获取的有功功率、电量、电压有效值和电流有效值、总耗电量等指标作为主要分类依据，使用人类行为模式数据如时间区间(上午、中午、下午、晚上，灯类电器、电池充电器一般晚上开启)等多模态数据辅助分类提高其识别精度。
[0052]
卷积变换学习(ctl)是最近提出的一种无监督的基于学习卷积的特征生成框架。ctl可以看作是另一种新兴的表征学习范式的分析对应物，即卷积字典学习(cdl)其中的主要思想是学习对数据进行操作的卷积滤波器，以产生能够解释数据可靠性约束的特征。在
本项目中提出了一个有监督的卷积变换公式，以解决多标签分类问题。在多类分类中，样本和类之间存在一对一映射，而在多标签分类中，一个样本可以同时对应多个类(一对多映射)。
[0053]
ctl学习对观察样本(s(k))1≤k≤k操作的一组滤波器(t
m
)1≤m≤m，以生成一组特征根据最初的研究转化学习，对特征施加稀疏性惩罚；与cnn的研究一致，对特征也施加了非负性约束(矩形线性单元)。然后，训练从数据中学习的卷积滤波器和系数。这表示为一个最小化问题，本发明加入标签一致性后采用了最小化方法。借助于收缩性质的近似算子，可以证明生成的序列收敛到局部解。训练阶段到此结束。测试阶段包括对测试数据应用特征矩阵x的更新规则。因此，生成的特征被投影到标签空间上。实际上，生成的标签映射可能不是二进制的，但它是实值的。因此，本发明将使用阈值0.5来确定活动类。
[0054]
其能分析并返回用电负载识别获得的结果，准确提供用电器类别，并反馈给用户进行双重验证式用电器智能打标。此外，本算法具有识别精度高、识别反应速度快、稳定性强等特点。
[0055]
继电器模块作为控制模块，继电器具有控制系统(输入回路)和被控制系统(输出回路)二者之间的互动关系。在使用智能插座时，用户可以通过手机移动端或微信小程序向嵌入式mcu控制器发送指令，使得mcu控制器产生小电流，继而小电流通过继电器来控制插座上的大电流。继电器正是一种通过小电流来控制大电流的电控制器件，在智能插座上有着很好的体现。
[0056]
nfc模块由pcb板内嵌的nfc读写芯片和nfc天线构成。nfc是一种安全可靠的近距离的私密通信方式，nfc通信设置程序简单，通信建立时间很短，仅需0.1s左右，因此本发明选择在智能插座上使用nfc的读取模式来读取用电器信息。
[0057]
本发明在mcu控制器上选择使用esp32
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s模组。esp32
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s模组是一款通用型wifi
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bt
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ble mcu模组，esp32
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s模组基于esp32
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s0wd单核芯片设计，采用了体积超小的802.11b/g/nwi
‑
fi bt soc模块以及低功耗双核32位cpu，可作应用处理器，主频高达240mhz,运算能力高达600dmips。将天线、rf balun、功率放大器、接收低噪声放大器、滤波器、电源管理模块等功能集于一体,只需极少的外围器件，即可实现强大的处理性能、可靠的安全性能和wi
‑
fi&蓝牙功能。
[0058]
基于nfc标签和基于负荷识别算法的双重验证式用电器智能打标技术使用流程如下：用户使用特制可读写的nfc标签，将nfc标签贴在用电器插头中间(三头座与二头座皆通用)。新用电器使用时，用户在小程序中点击新建用电器，通过打开用电器使得插座采集到有用功变化并传输到esp32芯片做激活处理，当满足激活函数后通过wifi模块上传数据至云服务器，mysql记录下用电器的电气特征，后台使用卷积变换神经网络预测出用电器种类，在小程序端提醒用户录入确认信息。用户在云端录入新用电器基本信息及参数后，将信息写入mysql表建立用户标签库，同时将信息反馈到esp32芯片，esp32芯片将返回地数据交换给插座内置微型nfc读写芯片，nfc读写芯片负责将用电器数据写入nfc标签。旧电器插入插座时插座内置微型nfc天线读出标签数据，并由esp32
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s模组通过wifi将用电器用电信息和标签数据传至云端，云端将用电器标签数据和用电器用电信息通过标签库比对的结果对比，若匹配则继续记录信息，若不匹配则说明标签信息不正确或标签库不存在用电器信息。
若是不存在信息，那么通过卷积神经网络重新预测用电器种类并返回预测结果使用户重新写入信息，将信息覆盖标签。若不匹配则以标签库信息为准。在云端实现生成用电器画像并和插座建模对应后，便可在小程序端体验分插孔管理用电器、用电器用电和基本信息一键查看等功能。
[0059]
本插座即可做到识别出锂电池充电并自动拒绝通电。需要指明的是，场景管理者可以在小程序中设置具体场景拒接何种用电器，保证了应用的灵活性。后台大数据统计挖掘模块可以统计出具体用电器和同类用电器的功耗等参数对比，并总结出节能报告反馈给用户，同时可以远程对不需要的电器进行断电关闭，做到了节能安全。
[0060]
若识别出用电器种类为管理员设置的违禁电器，则后台发送切断指令给esp32
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s模组，控制继电器实现断电操作，实现了指定种类电器拒绝接入操作。
[0061]
本发明运用基于标签一致性的卷积变换网络的负载识别方法大致对用电器进行分类，能对阻性等发热易危用电器的用电情况进行识别、监控，当接入电器识别为该场景下高危电器时自动拒绝连接，且用户在小程序端第一次连接用电器时能根据识别出的用电器提示用户打标命名，下次插入自动使用卷积变换网络模型配合nfc、标签存储的用电器信息进行双向验证实现自动识别，对于场景管理员发布的违禁电器识别后控制mcu控制器拒绝接入。
[0062]
本说明书的实施例所述的内容仅仅是对发明专利构思的实现形式的列举，仅作说明用途。本发明专利的保护范围不应当被视为仅限于本实施例所陈述的具体形式，本发明专利的保护范围也及于本领域的普通技术人员根据本发明专利构思所能想到的等同技术手段。