一种非侵入式用电能效监测模块

摘要

本申请涉及一种非侵入式用电能效监测模块，其特征在于，包括：初始化单元，用于建立各设备的负荷特征库；初测单元，用于在回路中每次只接入一个设备，并根据实测负荷数据来确定是哪个设备在运行，并估计该设备的实时负荷；验证单元，用于在回路中同时接入所有设备，并根据实测负荷数据来确定各设备的状态、操作及操作时间，并估计每个设备的实时负荷；实测单元，用于在实际运用场景中，在不确定设备构成的情况下，识别出各设备的种类及其状态、操作及操作时间，并估计每个设备的实时负荷。

权利要求

1.一种非侵入式用电能效监测模块，其特征在于，包括：初始化单元，用于建立各设备的负荷特征库；

初测单元，用于在回路中每次只接入一个设备，并根据实测负荷数据来确定是哪个设备在运行，并估计该设备的实时负荷；

验证单元，用于在回路中同时接入所有设备，并根据实测负荷数据来确定各设备的状态、操作及操作时间，并估计每个设备的实时负荷；

实测单元，用于在实际运用场景中，在不确定设备构成的情况下，识别出各设备的种类及其状态、操作及操作时间，并估计每个设备的实时负荷；

其中，所述初始化单元包括：

采样单元，用于周期性采样被测设备的功率、电流、电压、周波和谐波；

分析单元，用于对采样数据分析稳定特征和过渡特征；

入库单元，用于将分析结果作为被测设备的负荷特征加入负荷特征库；

其中，所述分析单元对采样数据分析稳定特征和过渡特征包括：将设备在启动、关闭和切换工作模式或档位的阶段确定为过渡阶段；

将设备进入启动、关闭和工作模式或档位之后的阶段确定为稳定阶段；

其中，所述分析单元对采样数据分析稳定特征和过渡特征还包括：获取所述过渡阶段的电学指标作为过渡特征，获取所述稳定阶段的电学指标作为稳定特征；

其中，获取所述稳定阶段的电学指标作为稳定特征包括：以时间周期T获取稳定阶段t内的有功功率Pj、无功功率Qj、功率因数Fj、电压Uj、电流Ij，其中j取1-N；

以Pj、Qj、Fj、Uj、Ij构建稳定特征；

其中，构建稳定特征为{Αa、Βa、Γa、Δa、Εa、Za、Αb、Βb、Γb、Δb、Εb、Zb}，其中，其中，max()是取最大值函数，min()是取最小值函数；

其中，获取所述过渡阶段的电学指标作为过渡特征包括：以时间周期S获取过渡阶段s的有功功率Pi、无功功率Qi、功率因数Fi、电压Ui、电流Ii，其中i取1-N；

以Pi、Qi、Fi、Ui、Ii构建过渡特征；

其中，构建过渡特征为{αa、βa、γa、δa、εa、ζa、αb、βb、γb、δb、εb、ζb}，其中，其中，P*i＝Pi-Pi-1，Q*i＝Qi-Qi-1，F*i＝Fi-Fi-1，U*i＝Ui-Ui-1，I*i＝Ii-Ii-1。

2.根据权利要求1所述的非侵入式用电能效监测模块，其特征在于，初始化单元分析设备的各次谐波，并对各次谐波分别获取负荷特征。

3.根据权利要求2所述的非侵入式用电能效监测模块，其特征在于，实测单元识别出各设备的种类及其状态、操作及操作时间包括：获取当前各设备的负荷特征，并与负荷特征库中的负荷特征进行比对。

说明书

一种非侵入式用电能效监测模块

技术领域

[0001] 本申请涉及下一代信息网络产业技术领域，尤其涉及一种非侵入式用电能效监测模块。

背景技术

[0002] 图1示出了一种电力能效监测系统的示意结构图，其由主站、子站、通信网络及电力能效数据采集子系统等部分组成：

[0003] a)主站分为国家级、省、市级等；

[0004] b)子站分为企业级、园区级以及电能服务机构等；

[0005] c)通信网络为系统提供数据传输及上下级信息交互通道；

[0006] d)电力能效数据采集子系统为系统提供数据采集服务。

[0007] 电力能效监测系统各部分主要功能如下：

[0008] a)主站

[0009] 国家级主站包括对省、市级主站的数据进行汇总、分析，对全国电力需求侧管理工作的开展情况进行跟踪、管理与考核，并向公众提供电力需求侧管理相关信息和服务等内
容。国家级主站一般承担全国层面的电力需求侧业务管理和信息服务，主要包括政策和信
息发布、电力需求侧管理目标责任考核、有序用电管理、实施需求响应、电能服务管理、能效
知识库管理、技术论坛等功能。

[0010] 省、市级主站实现对所辖区域内电力用户电力能效数据的采集和分析，向公众提供相关信息和服务，向国家级平台提供相关数据。省、市级平台主要功能包括电力需求侧管
理目标责任考核、有序用电管理、需求响应、用户电能服务、电能服务业务管理、用电采集管
理等功能。

[0011] 实现电力用户与电网公司交互，提供电能服务和用电服务等。如果省、市级主站有下级主站，需接入省、市级主站。

[0012] b)子站

[0013] 通过电力能效监测系统采集电力能效数据，实现对电力用户用电情况进行监测与分析，并通过能耗/能效模型对电力用户的用电效率进行诊断，帮助电力用户科学用电、合
理用电，降低用电成本，提高用电效率，并按需将数据上传至主站。子站所进行的相关监测
和分析应符合GB/T 2589、GB/T 6422、GB/T 15316、GB/T 15587等标准要求。

[0014] c)通信网络

[0015] 包含国家级与省级主站之间、主站与子站之间、子站与电力能效采集子系统、主站与电力能效数据采集子系统、电力能效数据采集子系统内部各部分之间的信道等。

[0016] 一般国家级与省级主站、主站与子站、电力能效数据采集子系统与主站系统之间的通信可以采用以太网或光纤等有线信道，其中电力能效数据采集子系统与主站之间还可
采用GPRS等无线信道。

[0017] 一般子站与电力能效数据采集子系统、电力能效数据采集子系统内部各部分之间近距离信道可以采用高可靠性、低成本的有线或无线通信方式。

[0018] d)电力能效数据采集子系统

[0019] 电力能效数据采集子系统负责采集电力用户的电力能效数据。其中电力能效信息集中与交互终端对电力能效监测终端、其他表计等设备进行数据采集/汇集、处理、储存，同
时完成与主站或子站间的数据交换，即数据上传与任务下达。

[0020] 电力能效监测终端提供电力用户用电数据的在线监测和数据采集功能。

[0021] 为总负荷内部每个电器配备带有数字通信功能的传感器，再经本地(或户内)局域网收集和送出用电信息，被称作侵入式用电能效监测。

[0022] 仅在用户入口处安装一个传感器，通过采集和分析用户用电总电流和端电压来监测户内每个或每类电器的用电能效，称为非侵入式用电能效监测。

[0023] 由于非侵入式用电能效监测模块具有投入少、安装使用方便等特点，所以在电力能效监测终端上应用越来越普及。

发明内容

[0024] 本申请旨在提供一种非侵入式用电能效监测模块以应用于电力能效监测终端。

[0025] 根据本申请实施例，提供一种非侵入式用电能效监测模块，其特征在于，包括：

[0026] 初始化单元，用于建立各设备的负荷特征库；

[0027] 初测单元，用于在回路中每次只接入一个设备，并根据实测负荷数据来确定是哪个设备在运行，并估计该设备的实时负荷；

[0028] 验证单元，用于在回路中同时接入所有设备，并根据实测负荷数据来确定各设备的状态、操作及操作时间，并估计每个设备的实时负荷；

[0029] 实测单元，用于在实际运用场景中，在不确定设备构成的情况下，识别出各设备的种类及其状态、操作及操作时间，并估计每个设备的实时负荷。

[0030] 优选的，所述初始化单元包括：

[0031] 采样单元，用于周期性采样被测设备的功率、电流、电压、周波和谐波；

[0032] 分析单元，用于对采样数据分析稳定特征和过渡特征；

[0033] 入库单元，用于将分析结果作为被测设备的负荷特征加入负荷特征库。

[0034] 优选的，所述分析单元对采样数据分析稳定特征和过渡特征包括：

[0035] 将设备在启动、关闭和切换工作模式或档位的阶段确定为过渡阶段；

[0036] 将设备进入启动、关闭和工作模式或档位之后的阶段确定为稳定阶段。

[0037] 优选的，所述分析单元对采样数据分析稳定特征和过渡特征还包括：

[0038] 获取所述过渡阶段的电学指标作为过渡特征，获取所述稳定阶段的电学指标作为稳定特征。

[0039] 优选的，获取所述稳定阶段的电学指标作为稳定特征包括：

[0040] 以时间周期T获取稳定阶段t内的有功功率Pj、无功功率Qj、功率因数Fj、电压Uj、电流Ij，其中j取1-N；

[0041] 以Pj、Qj、Fj、Uj、Ij构建稳定特征。

[0042] 优选的，构建稳定特征为{Αa、Βa、Γa、Δa、Εa、Za、Αb、Βb、Γb、Δb、Εb、Zb}，其中，

[0043]

[0044]

[0045]

[0046]

[0047]

[0048]

[0049]

[0050]

[0051]

[0052]

[0053]

[0054]

[0055] 其中，max()是取最大值函数，min()是取最小值函数。

[0056] 优选的，获取所述过渡阶段的电学指标作为过渡特征包括：

[0057] 以时间周期S获取过渡阶段s的有功功率Pi、无功功率Qi、功率因数Fi、电压Ui、电流Ii，其中i取1-N；

[0058] 以Pi、Qi、Fi、Ui、Ii构建过渡特征。

[0059] 优选的，构建过渡特征为{αa、βa、γa、δa、εa、ζa、αb、βb、γb、δb、εb、ζb}，其中，[0060]

[0061]

[0062]

[0063]

[0064]

[0065]

[0066]

[0067]

[0068]

[0069]

[0070]

[0071]

[0072] 其中，P*i＝Pi-Pi-1，Q*i＝Qi-Qi-1，F*i＝Fi-Fi-1，U*i＝Ui-Ui-1，I*i＝Ii-Ii-1。

[0073] 优选的，初始化单元分析设备的各次谐波，并对各次谐波分别获取负荷特征。

[0074] 优选的，实测单元识别出各设备的种类及其状态、操作及操作时间包括：获取当前各设备的负荷特征，并与负荷特征库中的负荷特征进行比对。

[0075] 本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：上述实施例的非侵入式用电能效监测模块实现了非侵入式用电能效监测代替侵入式用电能效监测的传感器网络，
从而应用于电力能效监测终端，具有投入少、安装使用方便等特点。

[0076] 本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅
是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

[0077] 此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

[0078] 图1示出了一种电力能效监测系统的示意结构图。

[0079] 图2是根据一示例性实施例示出的一种非侵入式用电能效监测模块的示意图；

[0080] 图3是根据一示例性实施例示出的各种设备的用电负荷的波形图。

[0081] 图4是根据一示例性实施例示出的一种非侵入式用电能效监测模块的示意图；

[0082] 图5是根据一示例性实施例示出的矩阵加密后得到的图片；

[0083] 图6是根据一示例性实施例示出的对图5的椭圆加密算法加密后得到的图片。

具体实施方式

[0084] 这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例
中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附
权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

[0085] 下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本申请的不同结构。为了简化本申请的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且
目的不在于限制本申请。此外，本申请可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重
复是为了简化和清楚的目的，其本身不只是所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。此
外，本申请提供了的各种特定的工艺和材料的例子，但是本领域普通技术人员可以意识到
其他工艺的可应用性和/或其他材料的使用。另外，以下描述的第一特征在第二特征值“上”
的结构可以包括第一和第二特征形成为直接接触的实施例，也可以包括另外的特征形成在
第一和第二特征之间的实施例，这样第一和第二特征可能不是直接接触。

[0086] 在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可
以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据
具体情况理解上述术语的具体含义。

[0087] 图2是根据一示例性实施例示出的一种非侵入式用电能效监测模块的示意图。参照图2，一种非侵入式用电能效监测模块，其特征在于，包括：

[0088] 初始化单元10，用于建立各设备的负荷特征库；

[0089] 初测单元20，用于在回路中每次只接入一个设备，并根据实测负荷数据来确定是哪个设备在运行，并估计该设备的实时负荷；

[0090] 验证单元30，用于在回路中同时接入所有设备，并根据实测负荷数据来确定各设备的状态、操作及操作时间，并估计每个设备的实时负荷；

[0091] 实测单元40，用于在实际运用场景中，在不确定设备构成的情况下，识别出各设备的种类及其状态、操作及操作时间，并估计每个设备的实时负荷。

[0092] 上述实施例的非侵入式用电能效监测模块实现了非侵入式用电能效监测代替侵入式用电能效监测的传感器网络，从而应用于电力能效监测终端，具有投入少、安装使用方
便等特点。

[0093] 优选的，所述初始化单元包括：

[0094] 采样单元，用于周期性采样被测设备的功率、电流、电压、周波和谐波；

[0095] 分析单元，用于对采样数据分析稳定特征和过渡特征；

[0096] 入库单元，用于将分析结果作为被测设备的负荷特征加入负荷特征库。

[0097] 本优选实施例采用了负荷特征来识别各种用电设备，并采用负荷特征库来管理各种用电设备的负荷特征，从而大幅提高了非侵入式用电能效监测模块的工作效率。

[0098] 优选的，所述分析单元对采样数据分析稳定特征和过渡特征包括：

[0099] 将设备在启动、关闭和切换工作模式或档位的阶段确定为过渡阶段；

[0100] 将设备进入启动、关闭和工作模式或档位之后的阶段确定为稳定阶段。

[0101] 图3是根据一示例性实施例示出的各种设备的用电负荷的波形图，如图所示，冰箱在启动过程中有1个较大的功率脉冲，而电水壶是电阻类负荷，在开启时基本为阶跃图形；
电视机的特点是谐波较多；而电磁炉的特点是波形缓慢爬升。本优选实施例将负荷波形划
分成过渡阶段和稳定阶段，能够很好地区分各种用电设备。

[0102] 优选的，所述分析单元对采样数据分析稳定特征和过渡特征还包括：

[0103] 获取所述过渡阶段的电学指标作为过渡特征，获取所述稳定阶段的电学指标作为稳定特征。

[0104] 优选的，获取所述稳定阶段的电学指标作为稳定特征包括：

[0105] 以时间周期T获取稳定阶段t内的有功功率Pj、无功功率Qj、功率因数Fj、电压Uj、电流Ij，其中j取1-N；

[0106] 以Pj、Qj、Fj、Uj、Ij构建稳定特征。

[0107] 优选的，构建稳定特征为{Αa、Βa、Γa、Δa、Εa、Za、Αb、Βb、Γb、Δb、Εb、Zb}，其中，

[0108]

[0109]

[0110]

[0111]

[0112]

[0113]

[0114]

[0115]

[0116]

[0117]

[0118]

[0119]

[0120] 其中，max()是取最大值函数，min()是取最小值函数。

[0121] 优选的，获取所述过渡阶段的电学指标作为过渡特征包括：

[0122] 以时间周期S获取过渡阶段s的有功功率Pi、无功功率Qi、功率因数Fi、电压Ui、电流Ii，其中i取1-N；

[0123] 以Pi、Qi、Fi、Ui、Ii构建过渡特征。

[0124] 优选的，构建过渡特征为{αa、βa、γa、δa、εa、ζa、αb、βb、γb、δb、εb、ζb}，其中，[0125]

[0126]

[0127]

[0128]

[0129]

[0130]

[0131]

[0132]

[0133]

[0134]

[0135]

[0136]

[0137] 其中，P*i＝Pi-Pi-1，Q*i＝Qi-Qi-1，F*i＝Fi-Fi-1，U*i＝Ui-Ui-1，I*i＝Ii-Ii-1。

[0138] 本发明上述实施例建立了一种高效的算法，特别适合采用可编程电路来实现计算。

[0139] 另外，上述实施例的算法中针对稳定状态和过渡状态分别建立了不同的算法来创建有功功率、无功功率、功率因数、电压和电流的特征值，对于稳定状态和过渡状态实现了
特别的优化，通过大量实验证明，能够很好地识别各种用电设备，对于市面上已经出现的各
种家电设备，错误识别率为0。

[0140] 另外，上述优选实施例还设定了Z和ζ两个特征分别是综合U和I来进行识别，并且算法相同，在稳定状态和过渡状态之间产生了关联性，这对于进一步将数据上传服务器之
后，有利于服务器进行各种故障状态的分析。

[0141] 优选的，初始化单元分析设备的各次谐波，并对各次谐波分别获取负荷特征。

[0142] 优选的，实测单元识别出各设备的种类及其状态、操作及操作时间包括：获取当前各设备的负荷特征，并与负荷特征库中的负荷特征进行比对。

[0143] 上述优选实施例给出了建立了上述负荷特征库之后的具体识别应用方案。

[0144] 图4是根据一示例性实施例示出的一种非侵入式用电能效监测模块的示意图。如图4所示，一种非侵入式用电能效监测模块，其特征在于，包括：

[0145] 创建单元100，用于将非侵入式用电能效监测模块安装时，识别周边环境得到环境数据，并将环境数据关联到服务器的负荷特征库中该设备的负荷特征；

[0146] 获取单元200，用于在实际运用场景中，获取设备的当前负荷特征和环境数据；

[0147] 传输单元300，将获取的当前负荷特征和环境数据传输给服务器，用于服务器通过当前负荷特征在负荷特征库中确定相应的设备，并将获取的环境数据与该设备在负荷特征
库中关联的环境数据进行比对。

[0148] 由于非侵入式用电能效监测模块只有一个，而且仅仅安装在用户入户的进口处，所以实践当中有可能发生个别恶意者通过将非侵入式用电能效监测模块挪走到别的地方，
从而来少交电费。本实施例提供的技术方案实现了安全防护，确保监测模块部署在安全可
控的物理区域内并进行标识。

[0149] 优选的，创建单元识别周边环境得到环境数据包括：

[0150] 采用红外摄像头获取非侵入式用电能效监测模块周边的红外图像作为所述环境数据。

[0151] 一般来说，非侵入式用电能效监测模块可能是安装在密闭的配电箱内，因此没有可见光。本优选实施例采用红外摄像头来获取红外图像，从而可以应用到密闭的配电箱内。

[0152] 优选的，创建单元识别周边环境得到环境数据还包括：

[0153] 在非侵入式用电能效监测模块周边隐蔽地安装磁性标识，将所述红外图像结合上述磁性标识结合作为所述环境数据。

[0154] 配电箱有可能会安装在户外，承受温度的极大变化，因此红外图像有可能严重失真而影响对周边环境的识别。本优选实施例隐蔽地安装磁性标识，将磁性标识与红外图像
结合来构成环境数据，从而可以应用到户外的配电箱中，基本不受温度的影响。

[0155] 优选的，可以加装温度表，如果配电箱内温度超出了预设范围，则只采用磁性标识数据作为环境数据。

[0156] 优选的，传输单元将获取的当前负荷特征和环境数据加密，并通过物联网传输给服务器。

[0157] 当个别用户试图将非侵入式用电能效监测模块改装到其他环境时，有可能恶意地虚构环境。而本优选实施例采用了加密技术，可以解决个别用户恶意地虚构环境的问题。

[0158] 优选的，其特征在于，传输单元包括：

[0159] 划分单元，用于将获取的环境数据M分成等长的n个段，将每段内的数据按预设的规则打乱构成M×N的矩阵Xi，i为1-n；

[0160] 拼图单元，用于将n个Xi按预设的规则打乱后拼成U×V的矩阵Yi；

[0161] 特征单元，用于将获取的当前负荷特征的数据打乱成U×V的矩阵Zi；

[0162] 加密单元，按预设的加密算法，将非侵入式用电能效监测模块的ID、Yi、和Zi混合得到密文E。

[0163] 本实施例综合运用了图像加密技术，并把设备的负荷特征虚构成图像来加密，从而大幅加强了安全性。具体负荷特征，可以采用上述优选实施例的稳定特征{Αa、Βa、Γa、
Δa、Εa、Za、Αb、Βb、Γb、Δb、Εb、Zb}和过渡特征{αa、βa、γa、δa、εa、ζa、αb、βb、γb、δb、εb、ζb}。

[0164] 优选的，划分单元将每段内的数据按预设的规则打乱构成M×N的矩阵Xi包括：

[0165] 将第i段数据均分成N段；

[0166] 将每段数据按照预设的规则插入0或1补足到M长度；

[0167] 将段内数据按照预设的规则重新排序；

[0168] 将这N段数据按预设的规则重新排序后组成矩阵Xi。

[0169] 优选的，拼图单元将n个Xi按预设的规则打乱后拼成U×V的矩阵Yi包括：

[0170] 按照预设的排序将n个Xi组合成U×V的矩阵Yi。

[0171] 优选的，特征单元将当前负荷特征的数据打乱成U×V的矩阵Zi包括：

[0172] 将当前负荷特征的数据转换成序列S；

[0173] 分成等长的n个段；

[0174] 将第i段数据均分成N段；

[0175] 将每段数据按照预设的规则插入0或1补足到M长度；

[0176] 将段内数据按照预设的规则重新排序；

[0177] 将这N段数据按预设的规则重新排序后组成矩阵Ti。

[0178] 按照预设的排序将n个Ti组合成U×V的矩阵Zi。

[0179] 上述优选实施例采用了矩阵加密技术，计算量很轻，适合于物联网传输。图5是根据一示例性实施例示出的矩阵加密后得到的图片，可以看出上述方法已经充分打乱了设备
的环境数据和当前负荷特征，入侵者已经很难从中识别有效信息。

[0180] 优选的，所述加密单元将非侵入式用电能效监测模块的ID、Yi、和Zi混合得到密文E包括：

[0181] 生成主公钥MPK和主密钥MSK；

[0182] 利用MSK、ID、Yi、和Zi执行椭圆加密算法生成E。

[0183] 优选的，生成主公钥MPK和主密钥MSK包括：

[0184] 随机选择一组对偶正交基(D,D*)，其中选取α1,α2←Rzp，

[0185] 输出

[0186] 利用MSK、ID、Yi、和Zi执行椭圆加密算法生成E包括：

[0187] 选取两个随机数s1,s2∈zp；

[0188] 生成

[0189]

[0190] 其中， 为异或运算。

[0191] 图6是根据一示例性实施例示出的对图5的椭圆加密算法加密后得到的图片，可以看出，入侵者从该图片基本不可能还原到图5的图片，更难从中还原出非侵入式用电能效监
测模块要传输的真实信息。该实施例的加密安全性很高，并且数据传输量不大，根据现场实
践，适用于各种老城区或旧线路改造，从而使得非侵入式用电能效监测模块能够应用到更
多的地方。

[0192] 优选的，对于MPK的广播也采用加密传输，包括：

[0193] 获取g个非侵入式用电能效监测模块的ID，其中i为1-g；

[0194] 设置加密的 其中 为异或运算。

[0195] 其中，设置

[0196]

[0197] 其中，IDmin为IDi中的最小值，IDmax为IDi中的最大值。

[0198] 本优选实施例对MPK也进行了加密传输，使得安全性进一步提高。

[0199] 上述实施例给出了本非侵入式用电能效监测模块在物联网上进行数据传输的加密过程，下面进一步说明解密过程。

[0200] 优选的，服务器包括解密模块，用于对物联网中接收到来自非侵入式用电能效监测模块的密文解密。

[0201] 优选的，所述解密模块利用预存的发来所述密文E的非侵入式用电能效监测模块的ID、以及主公钥MPK，采用椭圆加密算法生成密钥SKGID。

[0202] 优选的，所述解密模块采用椭圆加密算法生成密钥SKGID包括：

[0203]

[0204] 其中，

[0205] 随机选择一组对偶正交基(D,D*)，其中选取α1,α2←Rzp，

[0206] 得到主公钥

[0207] 其中，如果MPK是加密的，可以执行的逆运算，得到解密的MPK。

[0208] 优选的，所述解密模块采用密钥SKGID将密文E采用椭圆加密算法解密得到拼合图像Yi，包括：

[0209] 从E中获取{C0,C1}；

[0210] 执行的逆运算，
得到 和ID；

[0211] 如果得到的ID与预存的ID一致，则确定获得的E为真；

[0212] 用预存的对应于ID的Zi对 做逆运算，得到Yi。

[0213] 优选的，所述解密模块采用预设的规则对Yi逆运算得到n个M×N的矩阵Xi。

[0214] 优选的，所述解密模块采用预设的规则重新排序Xi的各行。

[0215] 优选的，所述解密模块采用预设的规则从排序后的Xi中去除冗余的0或1，然后将各行拼合成数据串。

[0216] 优选的，所述解密模块将n个Xi得到的n个数据串拼合成明文M。

[0217] 上述各个实施例给出了前面实施例非侵入式用电能效监测模块的加密方法相对应的解密方法。

[0218] 优选的，所述物联网采用PLC(Power Line Carrier，电力线载波通信)、FSK(微功率无线通信)、RS485、M-BUS(Meter-Bus)、zigbee(紫蜂)、LoRa和NB-IoT中的至少一种。

[0219] 本优选实施例支持现在市场上主流的物联网，从而使得本技术方案得到尽可能的推广应用。

[0220] 本优选实施例支持现在市场上主流的物联网，从而使得本技术方案得到尽可能的推广应用。

[0221] 本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或
者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识
或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的
权利要求指出。

[0222] 应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。