CN109599952B - 一种基于4g通信技术的配电网监控管理系统及方法 - Google Patents

一种基于4g通信技术的配电网监控管理系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于4G通信技术的配电网监控管理系统及方法,包括监测设备、射频识别装置和电网监控系统;射频识别装置用于识别家庭用户内的电器设备,并将识别到的电器设备的设备信息无线传输至监测设备;监测设备根据接收到的设备信息建立并更新相应的电器设备表;电器设备配置有唯一的射频标签;监测设备将采集到的总电参数信息进行处理后,根据预设的识别方法对接收到的总电参数信息进行分析处理,以识别出各个电器的用电信息,并将该用电信息与电器设备表校验。本发明利用射频定位技术,识别电器设备的入户和出户情况,从而能够实时更新家庭用户内现有的电器设备存留情况,给予系统后台一定的参考。

Description

一种基于4G通信技术的配电网监控管理系统及方法
技术领域
本发明涉及电网技术领域,特别地,涉及一种基于4G通信技术的配电网监控管理系统。
背景技术
电器设备中的能源消耗是一个广受关注的话题,随着科学技术的迅猛发展,电器设备的能源负荷监测和分解问题日渐成为研究人员的关注热点。传统的家庭能源监测方案一般在单个电器负荷的配电输出口安装传感设备来监测电器设备的使用情况以及能源消耗,这种被称作侵入式的负荷分解方案需要极大的人力和物力,而且对用户的正常生活也造成了负担。而非侵入式负荷监测通过在家庭的电力总入口处安装的传感设备来采集相关电力信号,并将这些信号所携带的信息进行处理和提取,最终进行系统性的建模从而得到家庭内的每一个用电负荷的类型以及相应的运行状态。相比之下,这种监测方案的安装设备具有的较高的性价比,但是同时它也存在着诸多的限制和挑战:如何对采集到的信号进行处理以及如何兼顾识别效率达到正确高效的进行电器设备的能源负荷监测和分解是研究人员迫切需要解决的难点。随着智能算法的发展,也相继提出了诸多非侵人式电器监控识别方法。主要通过电器负荷的特征参数来分类,首先获取各类电器的特征参数并构建特征库,然后对比实时获取的电器信息和特征库来识别出家用电器。通过类似的识别方法,虽然能够较为有效地识别出家庭用户当前使用的电器设备,但实际上仍有一定的偏差,管理者对于这样的偏差,在一定程度上是很难去考证的。
发明内容
有鉴于此,本发明第一个目的是提供一种基于4G通信技术的配电网监控管理系统,在一定程度上有助于系统后台考评当前识别算法的准确度。
为了解决上述技术问题,本发明的技术方案是:
一种基于4G通信技术的配电网监控管理系统,包括监测设备、射频识别装置和电网监控系统;所述监测设备包括电参数采集模块、MCU、无线接收模块、4G通信模块和电源模块;
所述射频识别装置配置有无线发射模块,用于根据预设的识别方法以识别家庭用户内的电器设备,并将识别到的电器设备的设备信息无线传输至MCU;所述MCU根据接收到的设备信息建立并更新相应的电器设备表;所述电器设备配置有唯一的射频标签,射频标签内包含有对应电器设备的设备数据,包括电器设备名称、用途、电压、电流、功率、及相应的识别特征;
所述电参数采集模块用于采集家庭用电的总电参数信息;所述MCU将总电参数信息进行处理后,根据预设的识别方法对接收到的总电参数信息进行分析处理,以识别出各个电器的用电信息,并将该用电信息与电器设备表校验,然后通过4G通信模块将用电信息和校验结果发送至电网监控系统。
优选地,所述射频识别装置的识别方法包括:
S010、在家庭用户的门口建立特定的识别区域,当识别到配置有射频标签的电器设备时,通过轨迹算法识别该电器设备的运动轨迹,从而判断该电器设备是入户还是出户;
S020、根据电器设备的出户和入户情况,向MCU发送相应代表出户和入户的设备信息,设备信息内包含了对应电器设备的设备数据;
MCU根据接收到的设备信息建立并更新相应的电器设备表。
优选地,所述MCU的识别方法包括:
S110、持续跟踪用户家庭电流信号、电压信号的变化,并在检测到变化时,分别从中提取出对应的瞬态特征、高阶统计特征;
S120、利用遗传算法对提取出的瞬态特征、高阶统计特征进行选择,以获得最优的特征分量;
S130、使用决策树对获得的特征分量进行分类,并将分类出的特征向量在特征库中匹配,以判断每一个特征分量对应的电器设备所属的类型。
优选地,在步骤S110中,瞬态特征的提取方法为:
S111、持续跟踪检测电流的变化,当电流变化ΔI大于预设值A时,判断为有电器设备(4)启动;电流检测的公式为:ΔI=IT+1-IT
Figure GDA0003998528120000021
其中,T为采样周期,avg(i)为一个周期T内的平均电流,i(x)为单次采样的电流,K为一个周期T内的采样次数;
S112、立即测量电流变化的瞬时值,当ΔI的绝对值ΔI’小于预设值B时结束测量,从而获得电器设备(4)启动时的瞬态波形I’;获取公式为:ΔI’=|IT+1-IT|,瞬态波形
Figure GDA0003998528120000022
S113、从瞬态波形I’提取出电流变化量的瞬态特征;提取公式为:平均值
Figure GDA0003998528120000023
最大值Imax=MAX(|i(n)|n=1,2,3,…,K),均方根值/>
Figure GDA0003998528120000024
其中,i(n)为瞬态电流。
优选地,在步骤S110中,高阶统计特征的提取方法为:
S114、计算电压信号的二阶累积量,公式为
Figure GDA0003998528120000025
S115、计算计算电压信号的四阶累积量,公式为
Figure GDA0003998528120000026
Figure GDA0003998528120000027
其中,t=0,1,2,...,K-1;x[j]为电压信号;mod[j+t,K]为j+t除K的余数。
优选地,在步骤S120中,遗传算法的设置参数如下:种群为200个长度为72的二值序列,使用均匀分布随机函数、均匀两点交叉函数,交叉概率为0.82,变异概率为0.26,迭代100次。
本发明第二个目的是提供一种配电网监控管理方法,不仅能够较为准确地监测家庭用户的电器设备使用情况,另外,在一定程度上还有助于系统后台考评当前识别算法的准确度。
为了解决上述技术问题,本发明的技术方案是:
一种配电网监控管理方法,包括:
A1、利用射频识别技术识别家庭用户内的电器设备,并据此生成相应的电器设备表;
A2、采集家庭用电的总电参数信息,并根据预设的识别方法对接收到的总电参数信息进行分析处理,以识别出各个电器的用电信息,并将该用电信息与电器设备表校验;
A3、将用电信息和校验结果通过远程传输的方式发送至电网监控系统。
优选地,射频识别的具体步骤包括:
S010、在家庭用户的门口建立特定的识别区域,当识别到配置有射频标签的电器设备时,通过轨迹算法识别该电器设备的运动轨迹,从而判断该电器设备是入户还是出户;
S020、根据电器设备的出户和入户情况,向MCU发送相应代表出户和入户的设备信息,设备信息内包含了对应电器设备的设备数据;
MCU根据接收到的设备信息建立并更新相应的电器设备表。
优选地,对电器的识别方法包括:
S110、持续跟踪用户家庭电流信号、电压信号的变化,并在检测到变化时,分别从中提取出对应的瞬态特征、高阶统计特征;
S120、利用遗传算法对提取出的瞬态特征、高阶统计特征进行选择,以获得最优的特征分量;
S130、使用决策树对获得的特征分量进行分类,并将分类出的特征向量在特征库中匹配,以判断每一个特征分量对应的电器设备所属的类型。
本发明技术效果主要体现在以下方面:利用射频定位技术,识别电器设备的入户和出户情况,从而能够实时更新家庭用户内现有的电器设备存留情况,给予系统后台一定的参考。
附图说明
图1为实施例中管理系统的架构图。
附图标记:1、电网监控系统;2、监测设备;3、射频识别装置;4、电器设备。
具体实施方式
以下结合附图,对本发明的具体实施方式作进一步详述,以使本发明技术方案更易于理解和掌握。
实施例一、
本实施例公开了一种基于4G通信技术的配电网监控管理系统,包括监测设备2、射频识别装置3和电网监控系统1;监测设备2包括电参数采集模块、MCU、无线接收模块、4G通信模块和电源模块。
射频识别装置3配置有无线发射模块,用于根据预设的识别方法以识别家庭用户内的电器设备4,并将识别到的电器设备4的设备信息无线传输至MCU;MCU根据接收到的设备信息建立并更新相应的电器设备表;电器设备4配置有唯一的射频标签,射频标签内包含有对应电器设备4的设备数据,包括电器设备4名称、用途、电压、电流、功率、及相应的识别特征;这些设备数据都是由生产厂家自行测试得出。
电参数采集模块用于采集家庭用电的总电参数信息;MCU将总电参数信息进行处理后,根据预设的识别方法对接收到的总电参数信息进行分析处理,以识别出各个电器的用电信息,并将该用电信息与电器设备表校验,然后通过4G通信模块将用电信息和校验结果发送至电网监控系统1。
本实施例中,射频识别装置3的识别方法包括:
S010、在家庭用户的门口建立特定的识别区域,当识别到配置有射频标签的电器设备4时,通过轨迹算法识别该电器设备4的运动轨迹,从而判断该电器设备4是入户还是出户;
S020、根据电器设备4的出户和入户情况,向MCU发送相应代表出户和入户的设备信息,设备信息内包含了对应电器设备4的设备数据;
MCU根据接收到的设备信息建立并更新相应的电器设备表。
具体地,射频定位识别方法为现有技术,可参考苏州新导智能科技有限公司的产品,或者参考论文《一种改进的室内物品RFID定位技术》、《移动机器人室内无源RFID定位方法及实现》等,本实施例不再赘述。
另外,MCU对电器设备4的具体的识别方法包括:
S110、持续跟踪用户家庭电流信号、电压信号的变化,并在检测到变化时,分别从中提取出对应的瞬态特征、高阶统计特征;
在本步骤中,瞬态特征的提取方法为:
S111、持续跟踪检测电流的变化,当电流变化ΔI大于预设值A时,判断为有电器设备(4)启动;电流检测的公式为:ΔI=IT+1-IT
Figure GDA0003998528120000031
其中,T为采样周期,avg(i)为一个周期T内的平均电流,i(x)为单次采样的电流,K为一个周期T内的采样次数;
S112、立即测量电流变化的瞬时值,当ΔI的绝对值ΔI’小于预设值B时结束测量,从而获得电器设备(4)启动时的瞬态波形I’;获取公式为:ΔI’=|IT+1-IT|,瞬态波形
Figure GDA0003998528120000041
S113、从瞬态波形I’提取出电流变化量的瞬态特征;提取公式为:平均值
Figure GDA0003998528120000042
最大值Imax=MAX(|i(n)|n=1,2,3,…,K),均方根值/>
Figure GDA0003998528120000043
其中,i(n)为瞬态电流。
高阶统计特征的提取方法为:
S114、计算电压信号的二阶累积量,公式为
Figure GDA0003998528120000044
S115、计算计算电压信号的四阶累积量,公式为
Figure GDA0003998528120000045
/>
Figure GDA0003998528120000046
其中,t=0,1,2,...,K-1;x[j]为电压信号;mod[j+t,K]为j+t除K的余数。
获得瞬态特征、高阶统计特征后,继续以下步骤:
S120、利用遗传算法对提取出的瞬态特征、高阶统计特征进行选择,以获得最优的特征分量;
在本步骤中,遗传算法的设置参数如下:种群为200个长度为72的二值序列,使用均匀分布随机函数、均匀两点交叉函数,交叉概率为0.82,变异概率为0.26,迭代100次。
S130、使用决策树对获得的特征分量进行分类,并将分类出的特征向量在特征库中匹配,以判断每一个特征分量对应的电器设备4所属的类型。
上述的特征库,可以是统一的由电网监控中心提供的第一特征库,也可以是由监测设备2基于电器设备表内包含的识别特征而生成的第二特征库。从优先程度来说,优先从第二特征库中进行匹配,若匹配不到,再从第一特征库中匹配。
对于上述的第一特征库的建立,可预先对各类不同的家庭用电电器进行测试,以获得其相应的特征分量,并建立统一的第一特征库,或者与各大电器设备4生产商合作,具体如下:
设置电器生产商管理系统,是APP的形式或网页的形式存在于PC端,每一个生产商都可以通过电器生产商管理系统注册账号,并上传本厂生产的电器设备4产品的设备数据,包括电气测试数据、设备名称、及建立第一特征库需要的数据。这些数据被上传至电网监控系统1的数据库进行存储。电网监控系统1接收到这些数据后,进行统一分类处理,从而建立相应的第一特征库。然后将这个第一特征库下发至监测设备2。
实施例二、
在实施例一的基础上,本实施例提供了一种配电网监控管理方法,包括:
A1、利用射频识别技术识别家庭用户内的电器设备4,并据此生成相应的电器设备表;
A2、采集家庭用电的总电参数信息,并根据预设的识别方法对接收到的总电参数信息进行分析处理,以识别出各个电器的用电信息,并将该用电信息与电器设备表校验;
A3、将用电信息和校验结果通过远程传输的方式发送至电网监控系统1。
优选地,射频识别的具体步骤包括:
S010、在家庭用户的门口建立特定的识别区域,当识别到配置有射频标签的电器设备4时,通过轨迹算法识别该电器设备4的运动轨迹,从而判断该电器设备4是入户还是出户;
S020、根据电器设备4的出户和入户情况,向MCU发送相应代表出户和入户的设备信息,设备信息内包含了对应电器设备4的设备数据;
MCU根据接收到的设备信息建立并更新相应的电器设备表。
优选地,对电器的识别方法包括:
S110、持续跟踪用户家庭电流信号、电压信号的变化,并在检测到变化时,分别从中提取出对应的瞬态特征、高阶统计特征;
S120、利用遗传算法对提取出的瞬态特征、高阶统计特征进行选择,以获得最优的特征分量;
S130、使用决策树对获得的特征分量进行分类,并将分类出的特征向量在特征库中匹配,以判断每一个特征分量对应的电器设备4所属的类型。
当然,以上只是本发明的典型实例,除此之外,本发明还可以有其它多种具体实施方式,凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案,均落在本发明要求保护的范围之内。

Claims (5)

1.一种基于4G通信技术的配电网监控管理系统,其特征是,包括监测设备(2)、射频识别装置(3)和电网监控系统(1);所述监测设备(2)包括电参数采集模块、MCU、无线接收模块、4G通信模块和电源模块;
所述射频识别装置(3)配置有无线发射模块,用于根据预设的识别方法以识别家庭用户内的电器设备(4),并将识别到的电器设备(4)的设备信息无线传输至MCU;所述MCU根据接收到的设备信息建立并更新相应的电器设备表;所述电器设备(4)配置有唯一的射频标签,射频标签内包含有对应电器设备(4)的设备数据,包括电器设备(4)名称、用途、电压、电流、功率、及相应的识别特征;
所述电参数采集模块用于采集家庭用电的总电参数信息;所述MCU将总电参数信息进行处理后,根据预设的识别方法对接收到的总电参数信息进行分析处理,以识别出各个电器的用电信息,并将该用电信息与电器设备表校验,然后通过4G通信模块将用电信息和校验结果发送至电网监控系统(1);
所述射频识别装置(3)的识别方法包括:
S010、在家庭用户的门口建立特定的识别区域,当识别到配置有射频标签的电器设备(4)时,通过轨迹算法识别该电器设备(4)的运动轨迹,从而判断该电器设备(4)是入户还是出户;
S020、根据电器设备(4)的出户和入户情况,向MCU发送相应代表出户和入户的设备信息,设备信息内包含了对应电器设备(4)的设备数据;
MCU根据接收到的设备信息建立并更新相应的电器设备表;
所述MCU的识别方法包括:
S110、持续跟踪用户家庭电流信号、电压信号的变化,并在检测到变化时,分别从中提取出对应的瞬态特征、高阶统计特征;
S120、利用遗传算法对提取出的瞬态特征、高阶统计特征进行选择,以获得最优的特征分量;
S130、使用决策树对获得的特征分量进行分类,并将分类出的特征向量在特征库中匹配,以判断每一个特征分量对应的电器设备(4)所属的类型。
2.如权利要求1所述的一种基于4G通信技术的配电网监控管理系统,其特征是,在步骤S110中,瞬态特征的提取方法为:
S111、持续跟踪检测电流的变化,当电流变化ΔI大于预设值A时,判断为有电器设备(4)启动;电流检测的公式为:ΔI=IT+1-IT
Figure FDA0003998528110000011
其中,T为采样周期,avg(i)为一个周期T内的平均电流,i(x)为单次采样的电流,K为一个周期T内的采样次数;
S112、立即测量电流变化的瞬时值,当ΔI的绝对值ΔI’小于预设值B时结束测量,从而获得电器设备(4)启动时的瞬态波形I’;获取公式为:ΔI’=|IT+1-IT|,瞬态波形
Figure FDA0003998528110000012
S113、从瞬态波形I’提取出电流变化量的瞬态特征;提取公式为:平均值
Figure FDA0003998528110000013
最大值Imax=MAX(|i(n)|n=1,2,3,…,K),均方根值/>
Figure FDA0003998528110000014
其中,i(n)为瞬态电流。
3.如权利要求1所述的一种基于4G通信技术的配电网监控管理系统,其特征是,在步骤S110中,高阶统计特征的提取方法为:
S114、计算电压信号的二阶累积量,公式为
Figure FDA0003998528110000021
S115、计算计算电压信号的四阶累积量,公式为
Figure FDA0003998528110000022
Figure FDA0003998528110000023
其中,t=0,1,2,…,K-1;x[j]为电压信号;mod[j+t,K]为j+t除K的余数。
4.如权利要求1所述的一种基于4G通信技术的配电网监控管理系统,其特征是,在步骤S120中,遗传算法的设置参数如下:种群为200个长度为72的二值序列,使用均匀分布随机函数、均匀两点交叉函数,交叉概率为0.82,变异概率为0.26,迭代100次。
5.如权利要求1所述的一种基于4G通信技术的配电网监控管理系统的管理方法,其特征是,包括:
A1、利用射频识别技术识别家庭用户内的电器设备(4),并据此生成相应的电器设备表;
A2、采集家庭用电的总电参数信息,并根据预设的识别方法对接收到的总电参数信息进行分析处理,以识别出各个电器的用电信息,并将该用电信息与电器设备表校验;
A3、将用电信息和校验结果通过远程传输的方式发送至电网监控系统(1);射频识别的具体步骤包括:
S010、在家庭用户的门口建立特定的识别区域,当识别到配置有射频标签的电器设备(4)时,通过轨迹算法识别该电器设备(4)的运动轨迹,从而判断该电器设备(4)是入户还是出户;
S020、根据电器设备(4)的出户和入户情况,向MCU发送相应代表出户和入户的设备信息,设备信息内包含了对应电器设备(4)的设备数据;
MCU根据接收到的设备信息建立并更新相应的电器设备表;
对电器的识别方法包括:
S110、持续跟踪用户家庭电流信号、电压信号的变化,并在检测到变化时,分别从中提取出对应的瞬态特征、高阶统计特征;
S120、利用遗传算法对提取出的瞬态特征、高阶统计特征进行选择,以获得最优的特征分量;
S130、使用决策树对获得的特征分量进行分类,并将分类出的特征向量在特征库中匹配,以判断每一个特征分量对应的电器设备(4)所属的类型。
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