CN110225108A - 非侵入式用电能效监测终端 - Google Patents

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CN110225108A CN201910483291.7A CN201910483291A CN110225108A CN 110225108 A CN110225108 A CN 110225108A CN 201910483291 A CN201910483291 A CN 201910483291A CN 110225108 A CN110225108 A CN 110225108A
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李振权
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Abstract

非侵入式用电能效监测终端，包括用电能效监测模块、数据收集模块、远程监测终端和系统维护模块，所述用电能效监测模块用于对用电能效数据进行实时采集，并通过无线传感器网络将采集得到的用电能效数据发送至数据收集模块，由数据收集模块转发至远程监测终端，远程监测终端用于根据接收到的用电能效数据进行用电能效监测分析，所述系统维护模块和远程监测终端相连，用于对远程监测终端接收到的用电能效数据进行备份和更新处理。本发明有益效果为：提出一种适用于用电能效监测的无线传感器网络的分簇路由算法，有效减少了无线传感器网络传输的数据量，节省了网络传输的能耗，实现了非侵入式用电能效数据的高效传输。

Description

非侵入式用电能效监测终端
技术领域
本发明创造涉及电力系统监测领域，具体涉及一种非侵入式用电能效监测终端。
背景技术
智能电网的建设要求通过自动需求响应实现电网智能化服务，同时满足电力用户多元化需求，并在此基础上构建电网与客户之间电力流、信息流、业务流实时互动的新型供用电关系。对电力用户用电能效的有效监测是实现智能用电的首要环节，用电能效监测技术通过对用户用电能效数据进行采样与分析，以获得电力用户的电能消耗情况和用电行为等数据信息。其中，基于智能电表的用电能效监测终端为智能电网信息化、自动化、互动化提供了实时数据来源和技术支撑。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种非侵入式用电能效监测终端。
本发明创造的目的通过以下技术方案实现：
非侵入式用电能效监测终端，包括用电能效监测模块、数据收集模块、远程监测终端和系统维护模块，所述用电能效监测模块用于对各电力用户和电网电能供给点的用电能效数据进行实时采集，并通过无线传感器网络将采集得到的用电能效数据发送至数据收集模块，由数据收集模块转发至远程监测终端，远程监测终端用于根据接收到的用电能效数据进行用电能效分析，所述系统维护模块和远程监测终端相连，用于对远程监测终端接收到的用电能效数据进行备份和更新处理。
本发明创造的有益效果：提出一种适用于用电能效监测的无线传感器网络的分簇路由算法，将采集得到的用电能效数据在各个簇首节点进行数据聚类后通过分簇结构的无线传感器网络进行传输，有效减少了无线传感器网络传输的数据量，节省了网络传输的能耗，实现了非侵入式用电能效数据的高效传输。
附图说明
利用附图对发明创造作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明创造的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明结构示意图；
附图标记：
用电能效监测模块1；数据收集模块2；远程监测终端3；系统维护模块4。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本实施例的非侵入式用电能效监测终端，包括用电能效监测模块1、数据收集模块2、远程监测终端3和系统维护模块4，所述用电能效监测模块1用于对各电力用户和电网电能供给点的用电能效数据进行实时采集，并通过无线传感器网络将采集得到的用电能效数据发送至数据收集模块2，由数据收集模块2转发至远程监测终端3，远程监测终端3用于根据接收到的用电能效数据进行用电能效分析，所述系统维护模块4和远程监测终端3相连，用于对远程监测终端3接收到的用电能效数据进行备份和更新处理
优选地，所述用电能效监测模块1采用分簇结构的无线传感器网络，包括用于对各电力用户和电网电能供给点的用电能效数据进行实时采集的传感器节点、用于收集簇内传感器节点采集的用电能效数据的簇首节点，还包括汇聚节点，每个簇首节点将收集到的簇内用电能效数据聚类压缩后发送给汇聚节点，由汇聚节点将接收到的各个簇首节点发送的用电能效数据发送至数据收集模块2。
本优选实施例提出一种适用于用电能效监测的无线传感器网络的分簇路由算法，将采集得到的用电能效数据在各个簇首节点进行聚类后通过无线传感器网络进行传输，有效减少了无线传感器网络传输的数据量，节省了网络传输的能耗，实现了非侵入式用电能效数据的高效传输。
优选地，所述用电能效监测模块1采用分簇结构的无线传感器网络，在每轮的分簇阶段，各个传感器节点在进行临时簇首竞争时，首先计算竞选阈值T，然后生成一个0～1之间的随机数，如果该随机数小于对应的竞选阈值T时，则该传感器节点当选为临时簇首，其中，传感器节点i对应的竞选阈值T(i)的表达式为：
式中，r表示网络当前运行的轮数，P表示预期的临时簇首数占网络中总传感器节点数的比例，Ci表示传感器节点i的通信半径内的传感器节点数，Ri表示传感器节点i的通信半径，Rj表示传感器节点j的通信半径。
本优选实施例根据阈值T选取网络中的临时簇首，对传统的阈值公式中的P值进行改进，根据传感器节点在其通信半径内的覆盖情况决定选取临时簇首的数量，从而避免了选取了较多的临时簇首参加竞争最终簇首而导致的传输控制信息增多，从而造成不必要的浪费。
优选地，当临时簇首选举完成后，传感器节点选择在其通信半径内的临时簇首加入，定义传感器节点i加入临时簇首Cl的成簇阈值为H(i,Cl)，则H(i,Cl)的表达式为：
式中，D(i,Cl)表示传感器节点i到临时簇首Cl的距离，表示当前传感器节点i在其通信半径内监听到的临时簇首Cl中加入的传感器节点数，Ri表示传感器节点i的通信半径，表示临时簇首Cl的通信半径；
当H(i,Cl)＝min{H(i,Cj),j＝1,2,…mi}(其中，Cj表示在传感器节点i的通信半径内的临时簇首，mi表示在传感器节点i的通信半径内的临时簇首数)时，则传感器节点i加入临时簇首Cl所在的簇，组成临时簇。
本优选实施例在成簇过程中，定义了成簇阈值H，在成簇阈值中，综合考虑了传感器节点到临时簇首的距离，以及该临时簇首中已经加入的传感器节点数，从而选择使得其成簇阈值最小的临时簇首加入，在保证了传感器节点和加入的临时簇首具有较近的距离的同时，保证了每个簇内加入的传感器节点数的均衡，使得每个簇的簇内平均能耗相似并且最小，从而延长了无线传感器网络的使用寿命；通过监听传感器节点的通信半径内加入该临时簇首的传感器节点数确认该临时簇首中已经加入的传感器节点数，使得成簇阈值能够随着成簇过程的实际情况实时调整，保证了簇内传感器节点数的均衡。
优选地，当临时簇组成后，选取簇内剩余能量最多的传感器节点为最终的簇首节点，簇首节点收集簇内传感器节点采集的用电能效数据，并将收集到的簇内用电能效数据进行聚类后传输至汇聚节点。
优选地，在簇首节点中采用FCM算法对收集到的簇内用电能效数据进行聚类,设聚类数为L，则隶属度矩阵U＝(uij),i＝1,2,…,L；j＝1,2,…,n，其中，n表示数据量，uij表示数据xj对第i类的隶属度值，且每个数据对所有类的隶属度值的和为1，即
式中，uij表示数据xj对第i类的隶属度值，采用的uij的计算公式为：
式中，d(xj,vi)表示数据xj到第i类的类中心vi的距离，d(xj(g),vi(g))表示数据xj的位置到类中心vi对应的位置的距离，d(xj,vh)表示数据xj到第h类的类中心vh的距离，d(xj(g),vk(g))表示数据xj的位置到类中心vk对应的位置的距离，m是模糊因子，用来决定聚类结果模糊度的权重指数。
本优选实施例在簇首节点中采用FCM算法对簇首节点收集到的用电能效数据进行聚类，在本优选实施例采用的FCM算法中，提出一种新的隶属度值的计算方法，引入了传感器节点的位置特性对传统的隶属度值的计算方法进行改进，使得改进的模糊C均值聚类算法更加的符合传感器网络中节点数据的聚类分析，从而提高了聚类效果。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (6)

1.非侵入式用电能效监测终端，其特征是，包括用电能效监测模块、数据收集模块、远程监测终端和系统维护模块，所述用电能效监测模块用于对各电力用户和电网电能供给点的用电能效数据进行实时采集，并通过无线传感器网络将采集得到的用电能效数据发送至数据收集模块，由数据收集模块转发至远程监测终端，远程监测终端根据接收到的用电能效数据进行用电能效分析，所述系统维护模块和远程监测终端相连，用于对远程监测终端接收到的用电能效数据进行备份和更新处理。
2.根据权利要求1所述的非侵入式用电能效监测终端，其特征是，所述用电能效监测模块采用分簇结构的无线传感器网络，包括用于对各电力用户和电网电能供给点的用电能效数据进行实时采集的传感器节点、用于收集簇内传感器节点采集的用电能效数据的簇首节点，还包括汇聚节点，每个簇首节点将收集到的簇内用电能效数据聚类压缩后发送给汇聚节点，由汇聚节点将接收到的各个簇首节点发送的用电能效数据发送至数据收集模块。
3.根据权利要求2所述的非侵入式用电能效监测终端，其特征是，所述用电能效监测模块采用分簇结构的无线传感器网络，在每轮的分簇阶段，各个传感器节点在进行临时簇首竞争时，首先计算竞选阈值T，然后生成一个0～1之间的随机数，如果该随机数小于对应的竞选阈值T时，则该传感器节点当选为临时簇首，其中，传感器节点i对应的竞选阈值T(i)的表达式为：
式中，r表示网络当前运行的轮数，P表示预期的临时簇首数占网络中总传感器节点数的比例，Ci表示传感器节点i的通信半径内的传感器节点数，Ri表示传感器节点i的通信半径，Rj表示传感器节点j的通信半径。
4.根据权利要求3所述的非侵入式用电能效监测终端，其特征是，当临时簇首选举完成后，传感器节点选择在其通信半径内的临时簇首加入，定义传感器节点i加入临时簇首Cl的成簇阈值为H(i,Cl)，则H(i,Cl)的表达式为：
式中，D(i,Cl)表示传感器节点i到临时簇首Cl的距离，表示当前传感器节点i在其通信半径内监听到的临时簇首Cl中加入的传感器节点数，Ri表示传感器节点i的通信半径，表示临时簇首Cl的通信半径；
当H(i,Cl)＝min{H(i,Cj),j＝1,2,…mi}(其中，Cj表示在传感器节点i的通信半径内的临时簇首，mi表示在传感器节点i的通信半径内的临时簇首数)时，则传感器节点i加入临时簇首Cl所在的簇，组成临时簇。
5.根据权利要求4所述的非侵入式用电能效监测终端，其特征是，当临时簇组成后，选取簇内剩余能量最多的传感器节点为最终的簇首节点，簇首节点收集簇内传感器节点采集的用电能效数据，并将收集到的簇内用电能效数据进行聚类后传输至汇聚节点。
6.根据权利要求5所述的非侵入式用电能效监测终端，其特征是，在簇首节点中采用FCM算法对收集到的簇内用电能效数据进行聚类,设聚类数为L，则隶属度矩阵U＝(uij),i＝1,2,…,L；j＝1,2,…,n，其中，n表示数据数，uij表示数据xj对第i类的隶属度值，且每个数据对所有类的隶属度值的和为1，即
式中，uij表示数据xj对第i类的隶属度值，采用的uij的计算公式为：
式中，d(xj,vi)表示数据xj到第i类的类中心vi的距离，d(xj(g),vi(g))表示数据xj的位置到类中心vi对应的位置的距离，d(xj,vh)表示数据xj到第h类的类中心vh的距离，d(xj(g),vk(g))表示数据xj的位置到类中心vk对应的位置的距离，m是模糊因子，用来决定聚类结果模糊度的权重指数。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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