CN104166902A - 基于物联网技术的城市照明能效管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于物联网技术的城市照明能效管理系统，包括数据采集系统、数据分析系统、信息展现系统，通过系统的分级，使各模块分工协作，使系统的运行更加快速与稳定；本发明可实时掌握城市照明配电的用电情况，实现24小时检测，实现在电流、电压等参数异常时的报警功能；根据用电量基准值的变化反映设备量变动的情况；实现照明设备运行维护的管理。

Description

基于物联网技术的城市照明能效管理系统

技术领域

本发明涉及照明管理系统领域，具体涉及基于物联网技术的城市照明能效管理系统。 

背景技术

伴随我国城市现代化建设的突飞猛进，近年来城市道路照明快速发展，相应电费也大幅度攀升。城市公共照明在我国照明耗电中占30％的比例，中国建设部统计数字则显示，目前城市照明(仅计算景观照明和路灯等功能照明)的年用电量约占中国总发电量的4％至5％。这一系列数据显示，作为城市发展的形象，照明节电意义重大。 

近年来道路建设发展迅速，目前有照明箱式变压器近千台。在取得巨大发展的同时，也逐渐暴露出能效管理方面存在的信息反馈不及时、无异常提示、缺少设备超限提示、无节电器实际节电数据及电力消耗数据掌握不准确等诸多不足。 

主要体现在以下问题： 

1、无法使领导、管理部门及时了解、掌握城市照明用电的整体情况，也就影响到整体发展决策的把握上。 

2、无法详细掌握城市照明电费的准确情况。目前只能根据供电公司每月的电费单来了解用电量。由于供电公司每月的抄表时间不固定且抄表周期较长等原因，月度数据对比波动较大，无法计算节电率。 

3、城市照明设施发展迅速，各个配电的负载经常处于变化状态，有增有减，单纯通过每月或全年的电量对比无法客观分析实际的节能 情况，也不利于我们设施的动态管理。 

4、照明配电每天运行一般分四个时段(白天，开灯后节能产品投运前，节电产品运行时段，关闭半夜灯)，无法计算出各类节电产品投运后及关闭半夜灯后的用电量，不能正确分析实际用电状况。 

5、我们的用电除了正常照明用电外，还有其它的各类外接电源，这类转供电的用电规模也日益增加，我们缺乏有效的监测手段，无法有效杜绝转供电规模在某个节点的随意扩大。 

6、无法对箱式变内电表数据中的电流、负载及三相不平衡等突变进行及时报警，无法对变压器容量进行有效预警。在设计增加或调整负载时设计人员需要现场核实，费时费力。 

发明内容

本发明的目的在于：为解决以上问题提供一种可对城市照明能源使用情况进行有效的监测，以期达到城市照明节约电能、降低维修成本、降低运行成本、减少电费支出、安全运行目的，实现城市照明系统的更精确化管理的基于物联网技术的城市照明能效管理系统。 

本发明所采用的技术方案是这样的： 

基于物联网技术的城市照明能效管理系统，包括数据采集系统、数据分析系统、信息展现系统。 

进一步地，所述数据采集系统主要是数据采集器，其规律性自动读取电表电能信息，经处理后通过通讯模块上传至数据中心。 

进一步地，所述数据采集器对信息的处理主要是进行包括负荷变动率、电量、异常信息的处理。 

进一步地，所述电表包括智能采集电表、多路采集电表、电压采集电表。 

进一步地，所述数据分析系统将上传至数据中心的电能信息进行处理、智能分析和计算，并将分析结果保存到数据库。 

进一步地，所述所述数据分析系统的计算主要是完成对负荷变动率、节电率、亮灯率信息的计算。 

进一步地，所述信息展现系统使用Silverlight技术完成对界面的设计，实时给用户提供用电情况。 

进一步地，通过GIS技术标记箱变的位置信息以及电能参数的实时展示。 

综上所述，由于采用上述技术方案，本发明的有益效果是： 

本发明采用箱式变电站分散监测、集中管理的方式，实现计量装置在线监测和用电负荷、电量、电压、电流等重要信息的实时采集，可以按日月年等不同方式查询统计及节电率的计算，及时、完整、准确地为照明管理分析、用电信息统计提供基础数据；及时准确掌握城市照明的用电情况，统计出采用不同节电措施、节能产品的节电率；了解各类节电产品的运行状况，对用电情况进行及时报警，提高城市照明设施动态管理水平。 

附图说明

图1为本发明的结构示意图； 

图2为路灯开启起始阶段线路中功率变化图； 

图3为基于数据挖掘技术的IBM SPCC Statistics数据分析软 件得出的分析报告图； 

图4为为基于数据挖掘技术的IBM SPCC Statistics数据分析软件得出的分析报告图； 

图5为为基于数据挖掘技术的IBM SPCC Statistics数据分析软件得出的分析报告图； 

图6为基于数据挖掘技术的IBM SPCC Statistics数据分析软件得出的分析报告图； 

图7为本系统的电能分析功能采集的实时功率信息图； 

图8为图7中截取的部分功率信息放大图； 

图9为图7中截取的部分功率信息放大图； 

图10为图7中截取的部分功率信息放大图； 

图11为路灯开启一段时间后功率变化信息图； 

图12为理论与实际节电率对比图。 

具体实施方式

下面结合附图，对本发明作详细的说明。 

如图1所示，基于物联网技术的城市照明能效管理系统，包括数据采集系统，其主要是数据采集器，数据采集器(Essa1210)每分钟自动读取智能采集电表、多路采集电表、电压采集电表的电能信息，在数据采集器中进行负荷变动率、电量、异常等信息的处理，然后通过数据采集器中的通讯模块上传到数据中心。 

为了能使数据分析更加清晰、准确，数据采集模块需要进行24小时不间断的分钟级别的数据采集，为用户提供的数据需要进行预处 理，需要对多种设备(智能电表、电压表等)进行数据采集，需要使用采集的数据进行负荷变动率、电量等参数进行计算，需要对上传失败的数据进行存储与再上传，需要支持远程自动更新。 

自主研发Essa1210数据采集模块，实现了数据智能采集、数据智能存储、多种组网的数据传输、远程自动更新、自定义数据的计算等。在数据采集模块中对采集的数据进行预处理，减少数据的传输量，减轻网络传输负载，提高整个网络的可承载能力。采集装置模块化的处理，使用户的安装、运行以及维护成本相对较低。分级、分层管理可以为不同的用户提供功能服务。 

Essa1210由采集装置和存储传输装置组合而成，采集装置用于对各种类型的智能仪表进行数据采集，存储传输装置则将采集装置采集到数据进行存储、管理，并通过数据上传功能进行数据的上传操作。 

还包括数据分析系统，数据分析系统通过对数据采集系统传输信息进行解析处理，通过数据挖掘算法对电能数据进行处理以及智能分析，完成对负荷变动率、节电率、亮灯率等信息的计算，并将分析的结果保存到数据库中。 

本设计使用数据挖掘技术对节电率、亮灯率、异常报警等信息进行分析处理。在初次节电率的计算的过程中，发现一个问题，如何从一天24小时的1440条分钟数据中找出线路中在节电设备未开启的时候线路中路灯的稳定运行的功率(即：常规运行功率)。在初次的设计过程中，通过数据处理模块对每半小时之内的数据进行平均值的计算，选取一天的半小时平均功率中最大的功率作为常规运行功率。 

使用此方案进行了一段时间的计算，通过与人工计算的结果进行对比发现，通过此方式获取的常规运行功率比实际值偏大，经调查发现，在路灯开灯的起始阶段，线路中的功率会变得比实际功率大很多，如图2所示。 

在上述情况下，计算得出的常规运行功率比实际的常规运行功率大，计算出的节电率误差较大，此设计不合理。在进行调研和分析之后，使用基于数据挖掘技术的IBM SPCC Statistics数据分析软件对“高架二期11P C4”的2014-07-28的1440条数据进行分析，分析报告如图3～6所示； 

通过数据处理与计算，计算的最终功率为1.52kW。然后通过系统的电能分析功能查看系统当日采集的实时功率信息，如图7所示。 

通过图表放大功能，截取部分功率信息，如图8～10所示。 

通过实时功率曲线可以查看到，高架二期11PC4当日在未开节电设备的情况下，功率在1.52左右波动，由此可见数据挖掘技术分析计算得出的功率与实际的功率误差为2％左右，误差在可控范围内，通过大量的数据进行测试，得出结论，使用数据挖掘技术可以解决功率的计算问题，数据挖掘技术的具体介绍如下。 

数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确 的决策。 

在新的设计方案中，使用数据挖掘技术中的10大经典算法中的k-means algorithm算法对每天的1440条分钟数据进行分类分析，通过对计算出结果进行过滤、取值，得出常规运行功率，通过对一段时间的数据进行实验，实验得出来的常规运行功率准确性高，因此，在常规运行功率的计算方法中，使用此方案。 

节电率的计算方法： 

由于系统中涉及到降压节电器、变功率节电器、半夜灯，各节电手段工作的方式不同，这样使节电率的计算变的复杂起来。 

目前现有系统的节电率计算大多数是使用理论功率来进行计算的，根据系统采集数据分析，理论功率通常比实际开灯之后的功率偏大，还有可能由于其它原因造成理论功率与实际上的功率偏差很大，单一使用理论功率进行节电率的计算出来的节电率是不准确的。 

通过对系统中采集的电能数据的分析发现，路灯开灯经过一段时间之后功率基本稳定不变，只有很小幅度的波动，此时的功率基本就是回路中的稳定的功率，如图11所示。 

通过大量的数据分析与现场测试，使用此功率计算出的节电率更加准确，使用数据挖掘算法计算出稳定的功率，命名为：“常规运行功率”。 

为了使节电率更为准确，系统计算出两种节电率，计算方法如下：理论节电率： 

理论电量＝理论功率*开灯时长 

理论节电率＝(理论电量-实际电量)/理论电量 

实际节电率： 

常规运行电量＝常规运行功率*开灯时长 

实际节电率＝(常规运行电量-实际电量)/常规运行电量 

系统使用者可以同时查看计算出的两种节电率，进行对比分析，如图12所示。 

还包括信息展现系统，其使用Silverlight技术完成对界面的设计，通过GIS技术标记箱变的位置信息以及电能参数的实时展示。 

GIS模块需要在地图标识出箱变在地图中所在的位置，并且实时显示箱变的电能参数信息。 

方案1：使用常规的地图处理办法是使用静态的图片，然后在图片中标识出箱变的具体位置信息，但是这样页面加载的时候需要从服务器下载图片，造成页面加载缓慢，而且地图需要定时更新。 

方案2：使用silverlight技术按照实体地图制作地图，然后标识出箱变的位置信息，但是这样地图无法展现箱变的具体的位置信息，当箱变数量较多之后箱变就会互相遮挡，查看电能信息也比较麻烦。 

方案3：使用Google在线地图与BingMap For Silverlight技术实现。通过这样的实现方式通过互联网加载在线地图速度快，无需担心地图的更新问题，地理位置准确，没有箱变的数量限制，可以非常清晰的显示箱变的位置信息以及箱变的运行情况及电能参数信息。因此在本系统中采用此方式实现。 

UI界面提供用户需要的信息以及界面的操作。 

方案1：使用基于Extjs的FineUI控件对界面进行设计，提供用户使用的功能。使用此控件的优点是开发快速，但是此控件样式单一，控件扩展不方便，无法应对复杂的界面设计，无法兼容所有的浏览器。 

方案2：使用Silerlight进行界面设计，提供丰富的用户交际界面。使用此方案的缺点是开发周期较长，但是使用此方案设计的界面美观，可以根据需要进行控件定制化开发与设计，数据加载快速稳定，可以兼容所有浏览器。 

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。 

Claims (8)

1.基于物联网技术的城市照明能效管理系统，其特征在于：包括数据采集系统、数据分析系统、信息展现系统。

2.根据权利要求1所述的基于物联网技术的城市照明能效管理系统，其特征在于：所述数据采集系统主要是数据采集器，其规律性自动读取电表电能信息，经处理后通过通讯模块上传至数据中心。

3.根据权利要求2所述的基于物联网技术的城市照明能效管理系统，其特征在于：所述数据采集器对信息的处理主要是进行包括负荷变动率、电量、异常信息的处理。

4.根据权利要求2所述的基于物联网技术的城市照明能效管理系统，其特征在于:所述电表包括智能采集电表、多路采集电表、电压采集电表。

5.根据权利要求1所述的基于物联网技术的城市照明能效管理系统，其特征在于：所述数据分析系统将上传至数据中心的电能信息进行处理、智能分析和计算，并将分析结果保存到数据库。

6.根据权利要求5所述的基于物联网技术的城市照明能效管理系统，其特征在于：所述所述数据分析系统的计算主要是完成对负荷变动率、节电率、亮灯率信息的计算。

7.根据权利要求1所述的基于物联网技术的城市照明能效管理系统，其特征在于：所述信息展现系统使用Silverlight技术完成对界面的设计，实时给用户提供用电情况。

8.根据权利要求7所述的基于物联网技术的城市照明能效管理系统，其特征在于：通过GIS技术标记箱变的位置信息以及电能参数的实时展示。