CN106124852A - 非侵入式负荷监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种非侵入式负荷监测系统，包括设在监测中心的主站及多个安装在现场的监测终端，该监测终端包括负荷监测微处理模块，数据采集模块采集用户电压、电流模拟信号，将模拟信号通过数据转换模块转换为可用于处理的数字信号，负荷监测微处理模块每隔一段时间根据采集到的电力负荷电压、电流、谐波数据进行计算，将计算数据存储于存储模块数据库中；同时将负荷数据进行分解，得到用户电能使用数据，并将统计后的数据通过通讯模块上传给监测中心的主站。本发明突破了目前只能对电力负荷进行功率总量监测的现状，将功率监测深入、细化到负荷内部各主要用电设备。对电力能耗分项计量工作的开展、全社会节能和电力系统规划有十分重要的意义。
Description
技术领域
本发明属于电力需求侧管理领域，涉及监测系统，尤其是一种非侵入式负荷监测系统。
背景技术
政府制定的《电力需求侧管理办法》第十三条规定电力企业应加强对电力用户用电信息的采集、分析，为电力用户实施电力需求侧管理提供技术支撑和信息服务。
电力负荷监测有助于用电了解自身不同时段各种能源的使用情况，制定合理的节能计划，有针对性的选购节能设备，检验节能效果，从而降低能源消耗，减少能源开支。同时，对电力能耗分项计量工作的开展、全社会节能和电力系统规划及运行都有十分重要的意义。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足之处，提供一种非侵入式负荷监测系统，可实现用电客户用电在线监测、分解，指导用户合理用电、为电网建设决策提供了科学的依据。
本发明解决技术问题所采用的技术方案是：
一种非侵入式负荷监测系统，包括设在监测中心的主站及多个安装在现场的监测终端，该监测终端包括负荷监测微处理模块、数据采集模块、数据转换模块、继电器、输出控制模块、供电控制模块、电源模块及智能化人机交互模块，所述的负荷监测微处理模块分别连接数据转换模块、供电控制模块、输出控制模块、通讯模块及存储模块，数据转换模块连接数据采集模块，供电控制模块连接电源模块，输出控制模块连接继电器，通讯模块连接主站，存储模块连接智能化人机交互模块，所述的存储模块包括数据库、模型库、知识库、方法库。所述数据采集模块采集用户电压、电流模拟信号，将模拟信号去噪处理后通过数据转换模块转换为可用于处理的数字信号，负荷监测微处理模块每隔一段时间根据采集到的电力负荷电压、电流、谐波数据调用知识库与方法库进行计算，得到有功功率、无功功率、视在功率、功率因数，将计算数据存储于存储模块数据库中；同时将负荷数据与模型库中数据进行匹配分解，得到用户电能使用数据，并将统计后的数据通过通讯模块上传给监测中心的主站，用于所在地区的分项能耗统计、用能政策反馈以及电力部门的负荷预测，有助于建立更为真实的负荷模型，从而提高仿真计算和稳定分析的准确性。用户通过智能化人机交互界面，调控电表数据、查询、核对、检验节能计划与节能设备的成效等，参与自身用电管理，提高电能使用效率。
而且，所述的监测终端为智能电表。
而且，所述的数据库存放用户侧负荷数据，系统工作人员根据自身的权限访问用户侧负荷历史及实时数据。
而且，所述的模型库负责模型的生成、存储、维护、运行和应用，模型库存放离线统计得到的各类用户电流、电压、功率、功率因数、谐波参数，监测终端根据所监测用户负荷的具体情况选取一定参数，用于负荷计算。
而且，所述的知识库负责对有价值的方案、决策、成果、经验知识进行存储与管理，知识库为不同层次工作人员提供指导性的建议和决策参考，知识库根据经验的积累和认识的发展进行修正。
而且，所述的方法库负责方法的命名、分类、存储、调用、合成、执行、数据与方法的链接、安全保护和辅助学习，方法库存储监测、计算方法模块的工具，监测终端根据实际需求进行选取。
本发明的优点和积极效果是：
1、本发明突破了目前只能对电力负荷进行功率总量监测的现状，将功率监测深入、细化到负荷内部各主要用电设备类。该发明对电力能耗分项计量工作的开展、全社会节能和电力系统规划及运行都有十分重要的意义。
2、本发明能够进行家庭用电信息分析、用电信息管理、家居用电管理、用电信息服务展示、家庭用电排行信息等功能。电力能耗分项计量工作的开展、全社会节能和电力系统规划及运行都有十分重要的意义。
3、本发明使电力公司更为真实地了解电力系统的负荷组成，规范负荷用电，合理安排各类负荷的使用时间(“削峰填谷”)，提高电网利用效率，减少电力系统投资，降低系统的运行网损，缩短电力用户的停电时间。
4、本发明提供不同层面更为详细的电能使用数据，有助于研究人员更好地把握电力负荷的发展趋势，从而改善电力负荷预测精度，为电力系统规划(包括扩展规划和运行规划)提供更为准确的依据。
5、本发明将负荷分解数据向上聚合到输电系统，可有助于建立更为真实的负荷模型，从而提高仿真计算和稳定分析的准确性。
6、本发明可以达到实时沟通交流，在这实时的通信中用户可以根据具体用电信息情况合理进行用电分配，这样可以节约用电、减少温室气体，到达节能减排的效果。
附图说明
图1为本发明的架构图；
图2为检测终端的电路框图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施例对本发明作进一步详述，以下实施例只是描述性的，不是限定性的，不能以此限定本发明的保护范围。
一种非侵入式负荷监测系统，包括设在监测中心的主站及多个安装在现场的监测终端，所述的监测终端为具有负荷分解功能的智能电表，该智能电表包括负荷监测微处理模块、数据采集模块、数据转换模块、继电器、输出控制模块、供电控制模块、电源模块及显示模块，所述的负荷监测微处理模块分别连接数据转换模块、供电控制模块、输出控制模块、通讯模块及存储模块，数据转换模块连接数据采集模块，供电控制模块连接电源模块，输出控制模块连接继电器，通讯模块连接主站，存储模块连接显示模块。
所述数据采集模块采集用户电压、电流模拟信号，将模拟信号去噪处理后通过数据转换模块转换为可用于处理的数字信号，负荷监测微处理模块每隔一段时间(比如15分钟)根据采集到的电力负荷电压、电流、谐波等数据进行计算，得到有功功率、无功功率、视在功率、功率因数，将计算数据存储于存储模块数据库中；同时将负荷数据进行分解，得到用户电能使用数据，用于所在地区的能耗统计、用能政策反馈以及电力部门的负荷预测等，并将统计后的数据通过通讯模块上传给监测中心的主站。
所述的主站负责负荷分解、电能计量、电能质量、窃电监测等多种指标的监测与分析。了解用户不同时段各类用电设备的电能消耗，与用户进行信息交互，用来引导用户进行合理的用电消费。
所述的存储模块包括：数据库、模型库、知识库、方法库。数据库负责数据库的使用与管理，保证数据库的安全与完整。数据库是用来存放用户侧负荷数据，系统工作人员也可根据自身的权限访问用户侧负荷历史及实时数据等。模型库负责模型的生成、存储、维护、运行和应用。模型库用来存放离线统计得到各类用户电流、电压、功率、功率因数、谐波等参数，监测终端可根据所监测用户负荷的具体情况选取一定参数，用于负荷计算。知识库负责对有价值的方案、决策、成果、经验等知识进行存储与管理。知识库为不同层次工作人员提供指导性的建议和决策参考，知识库应根据经验的积累和认识的发展进行修正。方法库负责方法的命名、分类、存储、调用、合成、执行、数据与方法的链接、安全保护和辅助学习等。方法库是用来存储监测、计算方法模块的工具，监测终端可根据实际需求进行选取。
以上所述的仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种非侵入式负荷监测系统，其特征在于：包括设在监测中心的主站及多个安装在现场的监测终端，该监测终端包括负荷监测微处理模块、数据采集模块、数据转换模块、继电器、输出控制模块、供电控制模块、电源模块及智能化人机交互模块，所述的负荷监测微处理模块分别连接数据转换模块、供电控制模块、输出控制模块、通讯模块及存储模块，数据转换模块连接数据采集模块，供电控制模块连接电源模块，输出控制模块连接继电器，通讯模块连接主站，存储模块连接智能化人机交互模块，所述的存储模块包括数据库、模型库、知识库、方法库，所述数据采集模块采集用户电压、电流模拟信号，将模拟信号去噪处理后通过数据转换模块转换为可用于处理的数字信号，负荷监测微处理模块每隔一段时间根据采集到的电力负荷电压、电流、谐波数据调用知识库与方法库进行计算，得到有功功率、无功功率、视在功率、功率因数，将计算数据存储于数据库中；同时将负荷数据与模型库中数据进行匹配分解，得到用户电能使用分项分时数据，并将统计后的数据通过通讯模块上传给监测中心的主站，用于所在地区的分项能耗统计、用能政策反馈以及电力部门的负荷预测，用户通过智能化人机交互界面调控电表数据、查询、核对、检验节能计划与节能设备的成效，参与自身用电管理。
2.根据权利要求1所述的非侵入式负荷监测系统，其特征在于：所述的监测终端为智能电表。
3.根据权利要求1所述的非侵入式负荷监测系统，其特征在于：所述的数据库存放用户侧负荷数据，系统工作人员根据自身的权限访问用户侧负荷历史及实时数据。
4.根据权利要求1所述的非侵入式负荷监测系统，其特征在于：所述的模型库负责模型的生成、存储、维护、运行和应用，模型库存放离线统计得到的各类用户电流、电压、功率、功率因数、谐波参数，监测终端根据所监测用户负荷的具体情况选取一定参数，用于负荷计算。
5.根据权利要求1所述的非侵入式负荷监测系统，其特征在于：所述的知识库负责对有价值的方案、决策、成果、经验知识进行存储与管理，知识库为不同层次工作人员提供指导性的建议和决策参考，知识库根据经验的积累和认识的发展进行修正。
6.根据权利要求1所述的非侵入式负荷监测系统，其特征在于：所述的方法库负责方法的命名、分类、存储、调用、合成、执行、数据与方法的链接、安全保护和辅助学习，方法库存储监测、计算方法模块的工具，监测终端根据实际需求进行选取。
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