CN107657339A - 家庭能效管理方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种家庭能效管理方法和系统，该系统包括：采集模块，用于连接智能电器和存储计算模块，以接收每一家庭的智能电器的用电数据并发送给存储计算模块以进行分析；存储计算模块，用于接收并存储采集模块接收到的用电数据；分析模块，用于读取每一家庭的用电数据并进行挖掘和分析以生成每一用户的用电模型，并根据每一家庭的用电模型对该家庭的用电量进行预测分析；用能建议生成模块，用于根据每一家庭的用电模型生成不同模式下的建议用电规则并发送到对应家庭。

Description

家庭能效管理方法和系统

技术领域

本发明涉及电子技术领域，特别是一种家庭能效管理方法和系统。

背景技术

随着生活水平的提高和住房条件的改善，人们开始追求更加安全、智能、舒适的生活环境。由于环境和人的行为的影响，现在家庭对于能源的消耗产生了许多不确定性，因此家庭是一个极其复杂的用能系统。近年来，越来越多的智能电器走入千家万户，智能家居的概念应运而生。智能家居是一个以先进的通信技术、电力电子技术、计算机技术为基础，具有安全防护、能效管理和电器自动化等功能的家庭管理系统。

近些年来，家庭能效智能管理的水平越来越高，但是仍然存在很多问题：如外部能源和电费的不确定等。因此需要整合管理和控制系统于一体，充分提升家庭的能源使用效率，可实现量化家庭能源需求，记录能源消费和总结能源消费模式，基于以上功能实现节能建议、修正用户行为等，最终降低用户的电费。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明实施例的目的是提供一种能够对家庭能耗进行有效管理的家庭能效管理方法和系统。

为了实现上述目的，本发明实施例提出了一种家庭能效管理系统，包括：

采集模块，用于连接智能电器和存储计算模块，以接收每一家庭的智能电器的用电数据并发送给存储计算模块以进行分析，其中所述用电数据包括智能电器用电信息，还包括以下的至少一项外部参考数据：气象数据、分布式电源出力数据、配电网实时负荷、配电网预测负荷、配电设备经济运行数据；

存储计算模块，用于接收并存储采集模块接收到的用电数据；

分析模块，用于读取每一家庭的用电数据并进行挖掘和分析以生成每一用户的用电模型，并根据每一家庭的用电模型对该家庭的用电量进行预测分析；

用能建议生成模块，用于根据每一家庭的用电模型生成不同模式下的建议用电规则并发送到对应家庭。

其中，所述系统还包括：

分布式发电预测模块，用于根据家庭内安装的分布式发电装置的工作参数以及天气参数，对该分布式发电装置的发电量进行预测。

其中，所述用电建议生成模块用于执行以下操作：

预测分布式发电装置的发电量，并预测家庭在每一预设时间段内的用电量；

根据不同时段的用电价格计算出智能电器的启停时间段区间以优化用电费用；

根据配电网的预测负荷、实时负荷数据、配电设备经济运行区间，计算出智能电器的启停时间段区间以使配电网络的网损最小。

其中，所述用能建议生成模块还用于在家庭采用建议用电规则后，接收该家庭的用电数据并与采用建议用电规则之前的用电数据进行对比并进行显示。

其中，所述智能电器用电信息为智能电器每一预设时间段内的用电量。

同时，本发明实施例还提出了一种利用如前任一项所述的家庭能效管理系统的家庭能效管理方法，包括：

采集每一家庭的智能电器的用电数据并存储，其中所述用电数据包括智能电器用电信息，还包括以下的至少一项外部参考数据：气象数据、分布式电源出力数据、配电网实时负荷、配电网预测负荷、配电设备经济运行数据；

读取每一家庭的用电数据并进行挖掘和分析以生成每一用户的用电模型，并根据每一家庭的用电模型对该家庭的用电量进行预测分析；

根据每一家庭的用电模型生成不同模式下的建议用电规则并发送到对应家庭。

所述方法还包括：

预测分布式发电装置的发电量，并预测家庭在每一预设时间段内的用电量；判断分布式发电装置的发电量能否满足家庭的用电量，如果是则步骤结束；

根据不同时段的用电价格计算出智能电器的启停时间段区间以优化用电费用；

根据配电网的预测负荷、实时负荷数据、配电设备经济运行区间，计算出智能电器的启停时间段区间以使配电网络的网损最小。

本发明的上述技术方案的有益效果如下：上述技术方案提出了一种家庭能效管理方法和系统，在家庭中整合了各种自动化和控制技术，这种方法借鉴了建筑管理系统BMS的特点和功能，如制热、通风、空调的控制，照明监测，能源消耗量和费用的可控，实现了电器和自动控制、智能电表的接入，以及家庭分布式发电的接入，在满足电器使用需求与家庭用电费用最小的情况下，实时获取配电线路的运行数据，根据配电网络整体经济运行的原则，给出家用电器使用建议，同时最大程度降低中低压配电网络的损耗，最终实现电网公司的配售电业务与用户用能的双向快速感知与协同最优。

附图说明

图1为本发明实施例的整体系统架构图；

图2为本发明实施例的整体系统原理图；

图3为家庭用电环境逻辑图；

图4为本发明实施例的云端系统原理图；

图5为本发明实施例中结合用电与分布式发电进行预测的流程图。

具体实施方式

为了说明本发明的一种基下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1、图2所示的，本发明实施例提出了一种家庭能效管理系统，包括：

采集模块，用于连接智能电器和存储计算模块，以接收每一家庭的智能电器的用电数据并发送给存储计算模块以进行分析，其中所述用电数据包括智能电器用电信息，还包括以下的至少一项外部参考数据：气象数据、分布式电源出力数据、配电网实时负荷、配电网预测负荷、配电设备经济运行数据；

存储计算模块，用于接收并存储采集模块接收到的用电数据；

分析模块，用于读取每一家庭的用电数据并进行挖掘和分析以生成每一用户的用电模型，并根据每一家庭的用电模型对该家庭的用电量进行预测分析；

用能建议生成模块，用于根据每一家庭的用电模型生成不同模式下的建议用电规则并发送到对应家庭。

其中，所述系统还包括：

分布式发电预测模块，用于根据家庭内安装的分布式发电装置的工作参数以及天气参数，对该分布式发电装置的发电量进行预测。

其中，所述用电建议生成模块用于执行以下操作：

预测分布式发电装置的发电量，并预测家庭在每一预设时间段内的用电量；

根据不同时段的用电价格计算出智能电器的启停时间段区间以优化用电费用；

根据配电网的预测负荷、实时负荷数据、配电设备经济运行区间，计算出智能电器的启停时间段区间以使配电网络的网损最小。

其中，所述用能建议生成模块还用于在家庭采用建议用电规则后，接收该家庭的用电数据并与采用建议用电规则之前的用电数据进行对比并进行显示。

其中，所述智能电器用电信息为智能电器每一预设时间段内的用电量。

同时，本发明实施例还提出了一种利用如前任一项所述的家庭能效管理系统的家庭能效管理方法，包括：

采集每一家庭的智能电器的用电数据并存储，其中所述用电数据包括智能电器用电信息，还包括以下的至少一项外部参考数据：气象数据、分布式电源出力数据、配电网实时负荷、配电网预测负荷、配电设备经济运行数据；

读取每一家庭的用电数据并进行挖掘和分析以生成每一用户的用电模型，并根据每一家庭的用电模型对该家庭的用电量进行预测分析；

根据每一家庭的用电模型生成不同模式下的建议用电规则并发送到对应家庭。

如图1和图2所示的，该整体系统包括：家庭用电环境、数据传输与接口、云端；其中，前述的采集模块、存储计算模块、分析模块、用能建议生成模块，都设置在云端。而分布式发电预测模块可以设置在云端，也可以设置在家庭用电环境中。

1、家庭用电环境

智能电表为实时智能测量设备，且具有远程开断功能；室内环境测量传感器，通过获取湿度、日照时间、降水量、风速等可提高能源的利用效率。这些装置的互联通过Zigbee、WIFI通信协议，因为它们属于不同的制造厂家，所以必须使用统一的适配器。逻辑组成如图3所示。

2、数据传输与接口

家庭发用电数据：为保证系统性能，需要以极快的速度处理家庭电器设备产生的大量数据，ws4d技术可以应用，其主要结合了SOA和web services的便捷性，这种方法使得采集的家庭用能数据通过适配器上传到了云端。

配电网信息接入：配电网的数据一般用Oracle、SQL Server等关系型数据库存储，经过筛选后定义采集数据清单，可采用推送或抽取两种接口方式。

3、云端

云端是为了集中存储家庭用能的信息，以方便数据对比和探索性分析，从用户角度这些数据可以通过任何设备在任何地方被访问。云端是基于Hadoop实现的，具备较短响应时间的数据采集、存储、查询、共享、分析和可视化大规模数据集能力。云端数据的处理流程如图3所示。

如图4所示的，云端具有以下主要组件：

采集层：采集层用来解决数字家庭节点和云端的数据交换需要，用来获取计算和分析层所需数据，数据类型包含电器设备用电信息、气象数据、分布式电源出力数据、配电网实时负荷、配电网预测负荷、配电设备经济运行数据等。通过不同类型的网络(如有线或无线)进行传输，数据可通过HTTP协议、关系型数据库等形式接入到云存储层使用。

存储与计算层：该层聚合数据，包含很多组件去存储和处理数据，提供实时监测与控制服务，通过一个图形用户接口，对每个用户、设备组、时间间隔做平均和汇总，最终该层提供信息给图形用户界面层。

分析层：利用数据挖掘和机器学习算法获取特色的知识库。分析层可实现对海量数据高频、快速的分析与挖掘，掌握和预测消费量，以满足接入云端的每个家庭的需求。

应用层：靠近用户端，通过API发布给用户数据，具有以下功能。

分布式发电预测：适合家庭安装的分布式发电类型有太阳能和风能，但由于天气变化的波动性，将分布式发电整合到智慧家庭能效的同时带来了很大的挑战，包括准确、可靠的发电预测模型等，气象数据可做发电量预测，但短期的气象预测变化大，意味着获取新的气象数据后，需要更新24h的预测值。

能源管理与控制：用户可通过不同设备远程访问家庭能效云系统，通过定制的接口界面，管理、控制和计划用电账单，还可通过可视化工具展现用能图表，使得用户了解用能模式，提升用能效率。

用能建议：根据用能数据挖掘的结果，提出用户针对性的用能优化建议，形成不同模式下的用能规则库，用户可对规则进行实际验证，检验用能建议带来的能效提升效果，并可根据同类型的家庭用能环境，推出经其他用户验证的用能建议。

用能建议是云服务的关键功能，是提升家庭能效的支撑手段，其实现过程分为三个步骤，如图5所示。(1)预先设定用户的电器使用需求，以及结合气象数据的准确可靠的发电预测；(2)接下来根据时段用电价格，计算出电器的启停时间段区间，保证电费最低；(3)最后根据配电网的预测负荷、实时负荷数据和配电设备经济运行区间，确定出满足配电网络网损最小的具体运行时段。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种家庭能效管理系统，其特征在于，包括：

采集模块，用于连接智能电器和存储计算模块，以接收每一家庭的智能电器的用电数据并发送给存储计算模块以进行分析，其中所述用电数据包括智能电器用电信息，还包括以下的至少一项外部参考数据：气象数据、分布式电源出力数据、配电网实时负荷、配电网预测负荷、配电设备经济运行数据；

存储计算模块，用于接收并存储采集模块接收到的用电数据；

分析模块，用于读取每一家庭的用电数据并进行挖掘和分析以生成每一用户的用电模型，并根据每一家庭的用电模型对该家庭的用电量进行预测分析；

用能建议生成模块，用于根据每一家庭的用电模型生成不同模式下的建议用电规则并发送到对应家庭。

2.根据权利要求1所述的家庭能效管理系统，其特征在于，所述系统还包括：

分布式发电预测模块，用于根据家庭内安装的分布式发电装置的工作参数以及天气参数，对该分布式发电装置的发电量进行预测。

3.根据权利要求2所述的家庭能效管理系统，其特征在于，所述用电建议生成模块用于执行以下操作：

预测分布式发电装置的发电量，并预测家庭在每一预设时间段内的用电量；

根据不同时段的用电价格计算出智能电器的启停时间段区间以优化用电费用；

根据配电网的预测负荷、实时负荷数据、配电设备经济运行区间，计算出智能电器的启停时间段区间以使配电网络的网损最小。

4.根据权利要求1所述的家庭能效管理系统，其特征在于，所述用能建议生成模块还用于在家庭采用建议用电规则后，接收该家庭的用电数据并与采用建议用电规则之前的用电数据进行对比并进行显示。

5.根据权利要求1所述的家庭能效管理系统，其特征在于，所述智能电器用电信息为智能电器每一预设时间段内的用电量。

6.一种利用如权利要求1-5任一项所述的家庭能效管理系统的家庭能效管理方法，其特征在于，包括：

采集每一家庭的智能电器的用电数据并存储，其中所述用电数据包括智能电器用电信息，还包括以下的至少一项外部参考数据：气象数据、分布式电源出力数据、配电网实时负荷、配电网预测负荷、配电设备经济运行数据；

读取每一家庭的用电数据并进行挖掘和分析以生成每一用户的用电模型，并根据每一家庭的用电模型对该家庭的用电量进行预测分析；

根据每一家庭的用电模型生成不同模式下的建议用电规则并发送到对应家庭。

7.根据权利要求6所述的家庭能效管理方法，其特征在于，还包括：

预测分布式发电装置的发电量，并预测家庭在每一预设时间段内的用电量；判断分布式发电装置的发电量能否满足家庭的用电量，如果是则步骤结束；

根据不同时段的用电价格计算出智能电器的启停时间段区间以优化用电费用；

根据配电网的预测负荷、实时负荷数据、配电设备经济运行区间，计算出智能电器的启停时间段区间以使配电网络的网损最小。