CN107918832A - 一种针对建筑物耗电量智能采集方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种针对建筑物耗电量智能采集方法，将数据采集器与计量仪表连接，数据采集处理系统包括中心数据接收服务器，中心数据接收服务器包括用于整理数据信息的业务逻辑处理器、用于提取及分析数据信息的数据挖掘处理器和用于存储数据信息的数据库存储器，业务逻辑处理系统与数据库存储器交互连接，数据挖掘处理器与业务逻辑处理系统和数据库存储器均交互连接，数据采集器与中心数据接收服务器连接。本发明的有益效果是：数据采集准确、全面；数据挖掘处理器通过对业务逻辑处理器整理后的数据信息进行数据处理分析，得到处理结果。
Description
技术领域
本发明涉及电量采集、记录技术领域，具体涉及一种针对建筑物耗电量智能采集方法。
背景技术
当今社会，低碳节能环保已经成为广泛的共识，但是现有技术的人们并没有很好的对能源进行监测与管理，从而实现真正的节能环保，尤其在大型建筑领域，日均消耗的能源总量巨大，如果没有很好的进行监测和管理，那么会造成资源的巨大浪费，而在能源监测过程中，对耗电量监测的准确性方面，现有技术没有更好的解决方案，这就亟需本领域技术人员解决相应的技术问题。
目前，建筑物用电量采集器大多采用RS232、RS485或者CAN总线等单一模式的通讯方式，而采集对象的通讯方式是多种多样的。这样使得采集器的与其连接的采集对象的数据通讯传输方式受到局限。
但现有采集系统仍欠缺智能化，导致数据采集系统仅解决了人工读数的缺点，以上所述的其余缺陷并未得到实质性解决。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点，提供一种采集准确、建筑物耗电量精确实时采集系统。
本发明的目的通过以下技术方案来实现：
一种针对建筑物耗电量智能采集方法，数据采集器与计量仪表连接，所述的数据采集处理系统包括中心数据接收服务器，中心数据接收服务器包括用于整理数据信息的业务逻辑处理器、用于提取及分析数据信息的数据挖掘处理器和用于存储数据信息的数据库存储器，业务逻辑处理系统与数据库存储器交互连接，数据挖掘处理器与业务逻辑处理系统和数据库存储器均交互连接，数据采集器与中心数据接收服务器连接。
数据采集器用于采集计量仪表测得的实时数据，并将所述实时数据传输至中心数据接收服务器，中心数据接收服务器的业务逻辑处理器将接收到的数据信息进行整理，数据挖掘处理器通过对业务逻辑处理器整理后的数据信息进行数据处理分析，得到处理结果，数据库存储器存储业务逻辑处理器整理后的数据信息和数据挖掘处理器的处理结果。
数据采集器与计量仪表连接，获取计量仪表测得的实时数据，将实时数据传输至数据采集处理系统，数据采集处理系统完成对能耗数据的分析、处理，从而，实现对能耗数据采集、分析、处理，能耗在线监测，设备运行状态监测的功能。数据挖掘处理器的设置能够有效避免数据库中快速增长的庞大数据成为数据坟墓，能够从数据库中抽取出所需的信息知识。
数据挖掘的主要有以下方法：
1)规则归纳：即通过统计方法归纳、提取有用的规则，例如关联规则挖掘等。
2)人工神经网络：模仿人脑的结构，通过人工神经元连接成的网络，把经过训练、学习形成的非线性模型，用于分类、聚类、特征挖掘等。
3)粗糙集理论：是一种处理含糊和不确定问题的数学工具。可以处理的问题包括数据简化(删除多余的数据)、数据相关性的发现。
4)模糊逻辑：它融合了模糊集合和二值逻辑的概念。常用来进行证据合成、置信度计算。
优选的，数据挖掘主要对节能监测系统运行状态数据监测与分析，运用关联规则挖掘能耗异常数据之间的关联，辅助能源管理和调度人员进行评估、节电、安全检修。
1)能源系统安全稳定性评估：利用数据挖掘中决策树方法，把电力系统的运行状态分为稳定和不稳定两种，为系统正常提出可能存在的隐患。
2)能源系统故障分析：建立电力系统故障数据仓库，采用数据挖掘和方法对故障进行统计分析，有助于辅助决策。
3)能源系统规划设计：数据挖掘在海量数据中发现模型和数据间的关系，这种关系可被用来制定系统正常情况下的运行法则和故障时的应对策略。
4)负荷预测：负荷预测可以分为长期、中期、短期负荷预测。长期负荷预没一般预测未来几年和几个十年的负荷，为能源系统长期规划提供依据；中期负荷是提前预测未来一个月的负荷，为能源系统的原料储备、购买等提供依据；短期负荷预测是预测未来几天或几小时的负荷，用于能源系统调度优化。
计量仪表通过有线通讯网络和/或无线通讯网络连接数据采集器，数据采集器通过有线通讯网络和/或无线通讯网络连接中心数据接收服务器。
进一步的，所述的数据采集器连接有多个计量仪表，所述的中心数据接收服务器连接有多个数据采集器。
优选的，所述的数据采集器与中心数据接收服务器之间设置有能源区域服务器，数据采集器通过有线通讯网络和/或无线通讯网络连接能源区域服务器，能源区域服务器通过有线通讯网络和/或无线通讯网络连接中心数据接收服务器。
进一步的，所述的数据采集器连接有多个计量仪表，所述的中心数据接收服务器连接有多个数据采集器和/或能源区域服务器，能源区域服务器连接有多个数据采集器。
所述的计量仪表为具有数据传输功能的计量仪表，计量仪表可为电表，进一步的计量仪表还可以为燃气表、水表或油表。所述的电表为实体电表或虚拟计量电表，虚拟计量电表由操作人员根据能源供应回路设置参数值。虚拟计量电表支持四则混合运算表达式(公式)，虚拟计量电表可以像实体电表一样在系统中进行集中管理，易于维护和配置。用户可以结合建筑楼宇现有表计或回路，实现分项、支路的合理虚拟化，大大提高现有计量仪表、能源供应回路的利用率，减少改造工程量，降低实施成本。
通过在电表基础上引入燃气表、水表和油表，能够使得本发明实现碳排放分析：建筑直接能耗产生的“碳排放”由四部分构成：用电量、用水量、用气量、耗油量。方便的计算公式是，将用量与相应的二氧化碳排放强度系数相乘，得到相应的碳排放。
本发明在系统中引入了“物联网应用技术”概念，采用IP/GPRS/CDMA1X/SMS等通信方式，把每个终端数据通过物联网采集终端，采集后发送到能耗水耗在线监控平台。
数据采集器采用了嵌入式操作系统，具备较强的运算能力与开放性；并且内置了信息自动采集组件，能根据信息变化主动向网络上报信息，取代传统的数据库轮循，保证数据的实时传递的同时，大幅度减少网络数据通讯量和中心服务器的负担，保证中心服务器的稳定可靠。
所述的数据采集器设置有第一存储器，第一存储器可以根据用户需要保存一定时间的数据，保证在通讯链路故障时，数据不丢失。最大限度的保证数据的完整性，连续性。
所述的能源区域服务器设置有第二存储器，第二存储器同样可以根据用户需要保存一定时间的数据，保证在通讯链路故障时，数据不丢失。最大限度的保证数据的完整性，连续性。
数据采集器通过RS232/485/MBUS或其它I/0采集端口与计量仪表连接，获取实时数据。数据采集器再通过ADSL/LAN/GPRS/CDMA/3G/WMAX等通讯网络把实时数据发送给中心数据接收服务器。数据采集器也可先通过RS485/MBUS/RF/LAN等通讯方式将这些数据上报给能源区域服务器，能源区域服务器再通过ADSL/LAN/GPRS/CDMA/3G/WMAX等通讯网络把实时数据发送给中心数据接收服务器，数据采集处理系统所需的各种监测数据和能耗数据都是依赖可靠的数据采集器和能耗区域服务器来完成。
数据采集器获取计量仪表测得的原始能耗数据，并将数据上报到数据采集处理系统或能源区域服务器，实现各类原始数据的规范处理、保存和上传。
中心数据接收服务器接收和存储所有数据采集器和/或能源区域服务器的数据。从而，本发明在系统中引入了“大数据应用”概念，系统同时采集上万个建筑点数据，数据通过网络先存储在监控中心数据库，通过查询和调用监控中心数据接收服务器的数据，对数据进行归纳，统计，分析。可以了解每个建筑点数据特征，并根据这些数据特征判断现场设备的工作状态，设备是否运行，运行过程是否正常，有无故障等。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
1、本发明建筑物耗电量数据采集起来并传送给数据采集处理系统，由数据采集处理系统来完成能耗计量、分析、处理、存储、发布等工作，实现能耗统计、能耗管理和考核、能效测评、能耗审计等工作。
2、本发明的数据采集器用于采集计量仪表测得的实时数据，并将所述实时数据传输至中心数据接收服务器，中心数据接收服务器的业务逻辑处理器将接收到的数据信息进行整理，数据挖掘处理器通过对业务逻辑处理器整理后的数据信息进行数据处理分析，得到处理结果，数据库存储器存储业务逻辑处理器整理后的数据信息和数据挖掘处理器的处理结果。能够有效避免数据库中快速增长的庞大数据成为数据坟墓，能够从数据库中抽取出所需的信息知识。
3、本发明采用的计量仪表可为电表，进一步的计量仪表还可以为燃气表、水表或油表。所述的电表为实体电表或虚拟计量电表，虚拟计量电表由操作人员根据能源供应回路设置参数值。虚拟计量电表支持四则混合运算表达式(公式)，虚拟计量电表可以像实体电表一样在系统中进行集中管理，易于维护和配置。用户可以结合建筑楼宇现有表计或回路，实现分项、支路的合理虚拟化，大大提高现有计量仪表、能源供应回路的利用率，减少改造工程量，降低实施成本。
4、本发明在电表基础上引入燃气表、水表和油表，能够使得本发明实现碳排放分析。
5、本发明的中心数据接收服务器接收和存储所有数据采集器和/或能源区域服务器的数据。从而，本发明在系统中引入了“大数据应用”概念，系统同时采集上万个建筑点数据，数据通过网络先存储在监控中心数据库，通过查询和调用监控中心数据接收服务器的数据，对数据进行归纳，统计，分析，可以了解每个建筑点数据特征，并根据这些数据特征判断现场设备的工作状态，设备是否运行，运行过程是否正常，有无故障等。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1为本发明结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例
如图1所示，一种针对建筑物耗电量智能采集方法，包括计量仪表、数据采集器和数据采集处理系统，数据采集器与计量仪表连接，所述的数据采集处理系统包括中心数据接收服务器，中心数据接收服务器包括用于整理数据信息的业务逻辑处理器、用于提取及分析数据信息的数据挖掘处理器和用于存储数据信息的数据库存储器，业务逻辑处理器和数据挖掘处理器均可采用联发科技MTk6592型号处理器实现其功能，数据库存储器可采用上海腾希电气提供的6ES5375-0LA15型号存储器实现，业务逻辑处理系统与数据库存储器交互连接，数据挖掘处理器与业务逻辑处理系统和数据库存储器均交互连接，数据采集器与中心数据接收服务器连接。
数据采集器用于采集计量仪表测得的实时数据，并将所述实时数据传输至中心数据接收服务器，中心数据接收服务器的业务逻辑处理器将接收到的数据信息进行整理，数据挖掘处理器通过对业务逻辑处理器整理后的数据信息进行数据处理分析，得到处理结果，数据库存储器存储业务逻辑处理器整理后的数据信息和数据挖掘处理器的处理结果，数据采集器可采用施耐德电气HC6000型号数据采集器。
数据采集器与计量仪表连接，获取计量仪表测得的实时数据，将实时数据传输至数据采集处理系统，数据采集处理系统完成对能耗数据的分析、处理，从而，实现对能耗数据采集、分析、处理，能耗在线监测，设备运行状态监测的功能。数据挖掘处理器的设置能够有效避免数据库中快速增长的庞大数据成为数据坟墓，能够从数据库中抽取出所需的信息知识。
优选的，数据挖掘主要对节能监测系统运行状态数据监测与分析，运用关联规则挖掘能耗异常数据之间的关联，辅助能源管理和调度人员进行评估、节电、安全检修。
1)能源系统安全稳定性评估：利用数据挖掘中决策树方法，把电力系统的运行状态分为稳定和不稳定两种，为系统正常提出可能存在的隐患。
2)能源系统故障分析：建立电力系统故障数据仓库，采用数据挖掘和方法对故障进行统计分析，有助于辅助决策。
3)能源系统规划设计：数据挖掘在海量数据中发现模型和数据间的关系，这种关系可被用来制定系统正常情况下的运行法则和故障时的应对策略。
4)负荷预测：负荷预测可以分为长期、中期、短期负荷预测。长期负荷预没一般预测未来几年和几个十年的负荷，为能源系统长期规划提供依据；中期负荷是提前预测未来一个月的负荷，为能源系统的原料储备、购买等提供依据；短期负荷预测是预测未来几天或几小时的负荷，用于能源系统调度优化。
计量仪表通过有线通讯网络和/或无线通讯网络连接数据采集器，数据采集器通过有线通讯网络和/或无线通讯网络连接中心数据接收服务器。
数据采集器连接有多个计量仪表，中心数据接收服务器连接有多个数据采集器。优选的，数据采集器与中心数据接收服务器之间设置有能源区域服务器，数据采集器通过有线通讯网络和/或无线通讯网络连接能源区域服务器，能源区域服务器通过有线通讯网络和/或无线通讯网络连接中心数据接收服务器。
数据采集器连接有多个计量仪表，中心数据接收服务器连接有多个数据采集器和/或能源区域服务器，能源区域服务器连接有多个数据采集器。
计量仪表为具有数据传输功能的计量仪表，计量仪表可为电表，计量仪表还可以为燃气表、水表或油表。所述的电表为实体电表或虚拟计量电表，虚拟计量电表由操作人员根据能源供应回路设置参数值。虚拟计量电表支持四则混合运算表达式(公式)，虚拟计量电表可以像实体电表一样在系统中进行集中管理，易于维护和配置。用户可以结合建筑楼宇现有表计或回路，实现分项、支路的合理虚拟化，大大提高现有计量仪表、能源供应回路的利用率，减少改造工程量，降低实施成本。
通过在电表基础上引入燃气表、水表和油表，能够使得本发明实现碳排放分析：建筑直接能耗产生的“碳排放”由四部分构成：用电量、用水量、用气量、耗油量。方便的计算公式是，将用量与相应的二氧化碳排放强度系数相乘，得到相应的碳排放。
本发明在系统中引入了“物联网应用技术”概念，采用IP/GPRS/CDMA1X/SMS等通信方式，把每个终端数据通过物联网采集终端，采集后发送到能耗水耗在线监控平台。
数据采集器采用了嵌入式操作系统，具备较强的运算能力与开放性；并且内置了信息自动采集组件，能根据信息变化主动向网络上报信息，取代传统的数据库轮循，保证数据的实时传递的同时，大幅度减少网络数据通讯量和中心服务器的负担，保证中心服务器的稳定可靠。
所述的数据采集器设置有第一存储器，第一存储器可以根据用户需要保存一定时间的数据，保证在通讯链路故障时，数据不丢失。最大限度的保证数据的完整性，连续性。
所述的能源区域服务器设置有第二存储器，第二存储器同样可以根据用户需要保存一定时间的数据，保证在通讯链路故障时，数据不丢失。最大限度的保证数据的完整性，连续性。
数据采集器通过RS232/485/MBUS或其它I/0采集端口与计量仪表连接，获取实时数据。数据采集器再通过ADSL/LAN/GPRS/CDMA/3G/WMAX等通讯网络把实时数据发送给中心数据接收服务器。数据采集器也可先通过RS485/MBUS/RF/LAN等通讯方式将这些数据上报给能源区域服务器，能源区域服务器再通过ADSL/LAN/GPRS/CDMA/3G/WMAX等通讯网络把实时数据发送给中心数据接收服务器，数据采集处理系统所需的各种监测数据和能耗数据都是依赖可靠的数据采集器和能耗区域服务器来完成。
数据采集器获取计量仪表测得的原始能耗数据，并将数据上报到数据采集处理系统或能源区域服务器，能源区域服务器可采用HP DL360G6 E5506 PROMO 9018AP Server型号服务器实现其功能，实现各类原始数据的规范处理、保存和上传。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种针对建筑物耗电量智能采集方法，其特征在于：采用数据采集器与计量仪表连接；
数据采集处理系统包括中心数据接收服务器，中心数据接收服务器包括用于整理数据信息的业务逻辑处理器、用于提取及分析数据信息的数据挖掘处理器和用于存储数据信息的数据库存储器；
业务逻辑处理系统与数据库存储器交互连接，数据挖掘处理器与业务逻辑处理系统和数据库存储器均交互连接，数据采集器与中心数据接收服务器连接；
数据采集器用于采集计量仪表测得的实时数据，并将所述实时数据传输至中心数据接收服务器，中心数据接收服务器的业务逻辑处理器将接收到的数据信息进行整理，数据挖掘处理器通过对业务逻辑处理器整理后的数据信息进行数据处理分析，得到处理结果，数据库存储器存储业务逻辑处理器整理后的数据信息和数据挖掘处理器的处理结果。
2.根据权利要求1所述的一种针对建筑物耗电量智能采集方法，其特征在于，计量仪表通过有线通讯网络和/或无线通讯网络连接数据采集器，数据采集器通过有线通讯网络和/或无线通讯网络连接中心数据接收服务器。
3.根据权利要求2所述的一种针对建筑物耗电量智能采集方法，其特征在于，所述的数据采集器与中心数据接收服务器之间设置有能源区域服务器，数据采集器通过有线通讯网络和/或无线通讯网络连接能源区域服务器，能源区域服务器通过有线通讯网络和/或无线通讯网络连接中心数据接收服务器。
4.根据权利要求1所述的一种针对建筑物耗电量智能采集方法，其特征在于，所述的计量仪表为具有数据传输功能的计量仪表，计量仪表为电表、燃气表、水表或油表。
5.根据权利要求1所述的一种针对建筑物耗电量智能采集方法，其特征在于，所述的数据采集器设置有第一存储器。
6.根据权利要求3所述的一种针对建筑物耗电量智能采集方法，其特征在于，所述的能源区域服务器设置有第二存储器。
7.根据权利要求1或2所述的一种针对建筑物耗电量智能采集方法，其特征在于，所述的数据采集器连接有多个计量仪表，所述的中心数据接收服务器连接有多个数据采集器。
8.根据权利要求3所述的一种针对建筑物耗电量智能采集方法，其特征在于，所述的数据采集器连接有多个计量仪表，所述的能源区域服务器连接有多个数据采集器，所述的中心数据接收服务器连接有多个数据采集器和/或能源区域服务器。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN201711207234.3A CN107918832A (zh) | 2017-11-27 | 2017-11-27 | 一种针对建筑物耗电量智能采集方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711207234.3A CN107918832A (zh) | 2017-11-27 | 2017-11-27 | 一种针对建筑物耗电量智能采集方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
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Family Applications (1)
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111753470A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-09 | 桂林电子科技大学 | 一种基于粗糙集和深度置信神经网络的建筑能耗预测方法 |
| CN112578679A (zh) * | 2019-09-30 | 2021-03-30 | 北京国双科技有限公司 | 控制系统及方法、存储介质及电子设备 |
-
2017
- 2017-11-27 CN CN201711207234.3A patent/CN107918832A/zh active Pending
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|---|---|---|---|---|
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| CN112578679B (zh) * | 2019-09-30 | 2024-02-13 | 北京国双科技有限公司 | 控制系统及方法、存储介质及电子设备 |
| CN111753470A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-09 | 桂林电子科技大学 | 一种基于粗糙集和深度置信神经网络的建筑能耗预测方法 |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20180417 |
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |