CN111600296B - 基于边缘计算的电力负荷预测系统及其预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于边缘计算的电力负荷预测系统及其预测方法，涉及电力负荷预测技术领域，通过设置有若干电力负荷计量单元以及与若干电力负荷计量单元相对应的边缘计算服务器，若干电力负荷计量单元负责对电力输送过程中所涉及的输电网络中的各个节点的电力负荷情况进行监测，并统一发送给对应的边缘计算服务器，边缘计算服务器通过导入的边缘计算模型，结合电力负荷计量单元所实时监测的各节点电力负荷情况进行计算和预测，并对计算和预测结果通过无线方式远程发送给云端数据管理平台，最终用户通过常用的移动数据终端，对上述计算以及预测结果进行提取和查询，相比于现有技术中的电力负荷预测系统，该系统更加的方便快捷。

Description

基于边缘计算的电力负荷预测系统及其预测方法

技术领域

本发明涉及电力负荷预测技术领域，具体为基于边缘计算的电力负荷预测系统及其预测方法。

背景技术

电力负荷预测是指以电力负荷变化以及外界因素变化为基础，以特定的数学方法或建立数学模型的方式为手段，通过对电力负荷历史数据进行分析，对电力系统的需求做出估计以及研究相关因素对电力负荷的影响。负荷预测包括两方面的含义，电力需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小；电量需求量预测决定发电设备的类型，如调峰机组基荷类型等。

电力负荷预测的目的就是提供负荷发展状况及水平，同时确定各供电区、各规划年供用电量、供用电量最大负荷和规划地区总的负荷发展水平，确定各规划年用电负荷构成；

电力系统负荷预测关系到电力系统的调度运行和生产计划，准确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性，能够减少发电成本；

电力系统运行过程中，电力负荷预测问题对许多电力部门都起着重要作用，它涉及到电力系统规划和设计、电力系统经济安全运行以及电力市场交易等多个方面。

随着电力工业不断发展逐渐进入市场化，负荷预测在电力行业中扮演着越来越重要的角色，并已经成为市场营销和交易部门的核心业务，这也对负荷预测的精确度和稳定性提出了更高的要求。

针对现有电力负荷预测技术的改进，本领域的技术人员提出了基于边缘计算的电力负荷预测系统及其预测方法，边缘计算模型是一种新型计算模型，旨在将应用服务程序的全部或部分计算任务迁移到网络边缘侧的边缘设备端执行，以满足实时性、隐私保护、降低能耗、快速连接等关键要求。由于原有云计算模型的大量计算任务被迁移到更靠近数据源头的附近执行，边缘计算模型极大的节省了海量数据往返云端的传输时间，提高了数据传输效率，保证了数据处理的实时性，同时降低了网络拥塞的可能性。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了基于边缘计算的电力负荷预测系统及其预测方法，解决了背景技术中所提出的问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于边缘计算的电力负荷预测系统，包括：

电力负荷计量单元，设置有若干，且分别位于电力输送网路中的线路节点位置，用于负责监测电力输送网路中，对应每个节点处的电力负荷情况，并将监测值实时传递给后续服务器；

边缘计算服务器，与若干电力负荷计量单元的数据输出端接口相串接，通过建立边缘计算模型的方式对电力负荷计量单元所传递的实时数据进行计算和预测；

数据远程传输单元，与边缘计算服务器之间通过无线方式形成数据远程传输的通道，用于将边缘计算服务器计算后所输出的数据结果远程传递给云台；

云数据管理平台，与数据远程传输单元之间通过无线方式形成数据远程传输的通道，用于将数据远程传输单元远程传输的电力负荷计算和预测的数据结果进行存储以及通过无线方式转发至用于所使用的移动数据终端中；

登录管理单元，内置在云数据管理平台中，用于用户的登录，为数据信息的提取提供载体，以及对用户的登录信息进行保护。

优选的，所述若干电力负荷计量单元均包括民用电压采集模块和工业电压采集模块，所述民用电压采集模块和工业电压采集模块对发电厂或变电站所传输的民用电以及工业用电的电压进行数据上的采集，并将采集后的电压数据汇总给数据预处理模块；

若干电力负荷计量单元还包括内置安装在数据预处理模块内部数据对比模块，所述数据预处理模块的数据输出端口与数据对比模块的数据输入端口通过HDMI数据线缆串接，所述数据对比模块的数据输入端口还串接有历史数据库，所述历史数据库为数据对比模块提供电力荷载的历年数据，供给数据对比模块与数据预处理模块所提供的实时数据进行对比，并将该数据存储在本地存储模块中，所述数据对比模块还将上述数据传递给A/D转化模块，通过所述A/D转化模块将电信号转化成数字信息，并继续传递给数据输出模块。

优选的，所述历史数据库包括节假日电力负荷存储模块、夜间电力负荷存储模块、工作日电力负荷存储模块、年电力负荷存储模块、月电力负荷存储模块以及数据特征提取模块，所述数据特征提取模块根据整个系统所需的对应历年电力负荷信息，在节假日电力负荷存储模块、夜间电力负荷存储模块、工作日电力负荷存储模块、年电力负荷存储模块以及月电力负荷存储模块中的任意一个或多个进行信息的提取处理。

优选的，所述边缘计算服务器包括负责接收来自若干电力负荷计量单元所传递电力负荷实时数据的数据接收模块，所述数据接收模块将所自身所接收的数据传递给数据处理器，所述数据处理器对上述数据进行初步处理后，传递给边缘计算模型导入模块，与此同时，向边缘计算模型导入模块的内部导入对应建立的边缘计算模型，对上述数据的变化趋势进行计算和预测，所述边缘计算模型导入模块的数据输出端口串接设置有无线发送模块，通过所述无线发送模块将上述计算和预测的数据结果向外输出；

所述边缘计算服务器还包括训练集导入模块和训练模块，所述训练集导入模块用于向训练模块的内部导入对应建立的训练集程序，并借助所述训练模块，对所述边缘计算模型导入模块中所导入的边缘计算模型进行训练。

优选的，所述数据远程传输单元包括无线接收模块、信号整合模块以及通讯基站，所述无线接收模块负责远程接收来自边缘计算服务器所发出的实时计算和预测数据结果，并通过所述信号整合模块对上述计算和预测的数据结果进行汇总和整合，利用所述通讯基站将上述数据结果远程发送给云端管理平台。

优选的，所述云数据管理平台包括用于接收来自数据远程传输单元所发出实时数据的数据无线接收模块，所述数据无线接收模块接收到数据后，发送给数据信号转化模块，所述数据信号转化模块将此信号的格式进行转化后，传递给数据中心存储模块；

所述云数据管理平台还包括电力数据提取模块、交换授权审批模块、数据交换服务器、微信公众服务平台以及交换授权申请模块，所述交换授权申请模块内置设在微信公众服务平台的内部，用户通过所述交换授权申请模块向所述交换授权审批模块发送数据交换的申请信号，所述交换授权审批模块在审批同意后，借助所述电力数据提取模块，提取位于数据中心存储模块内部对应的数据结果，并通过数据交换服务器与用户所使用的移动数据终端完成数据的交换工作。

优选的，所述数据交换服务器包括负责接收来自所述交换授权审批模块授权信号的授权信号接收模块，所述授权信号接收模块将此信号传递给通用数据处理器，经所述通用数据处理器的处理后，通过与所述通用数据处理器相串接的千兆网络数据交换模块做出实时数据信息传递动作。

优选的，所述登录管理单元包括客户端登录模块、登录信息加密模块以及加密信息存储器，所述客户端登录模块用于用户的自主登录操作，所述客户端登录模块中包含了登录账户以及登录密码选项信息，在用户输入上述信息后，所述登录信息加密模块会对上述信息内容保密操作，并存储在加密信息存储器中。

基于边缘计算的电力负荷预测系统的预测方法，包括如下步骤：

S1、在电力从发电厂或变电站输出时所用的线路网络中的每个线路节点中，对应设置一个电力负荷计量单元；

S2、每个电力负荷计量单元将自身实时监测该线路节点中每个时段的电路负荷数据发送给对应的边缘计算服务器；

S3、利用边缘计算服务器的数据接收模块接收来自对应电力负荷计量单元所发送的电路负荷数据；

S4、利用边缘计算服务器的边缘计算模型导入模块导入对应建立的边缘计算模型，利用该边缘计算模型，结合步骤S3中所提供的电路负荷数据，对整个电路输送的电力负荷数据结果进行预算，并输出预算结果；

S5、步骤S4中的预算结果，通过数据远程传输单元的无线方式远程发生给云数据管理平台，用户通过移动数据终端可以和云数据管理平台进行连接，并作出数据交换。

有益效果

本发明提供了基于边缘计算的电力负荷预测系统及其预测方法。与现有技术相比具备以下有益效果：

该基于边缘计算的电力负荷预测系统及其预测方法，通过设置有若干电力负荷计量单元以及与若干电力负荷计量单元相对应的边缘计算服务器，并且在边缘计算服务器的内部内置了可以导入边缘计算模型的模块，在正常使用时，若干电力负荷计量单元负责对电力输送过程中所涉及的输电网络中的各个节点的电力负荷情况进行监测，并统一发送给对应的边缘计算服务器，边缘计算服务器通过导入的边缘计算模型，结合电力负荷计量单元所实时监测的各节点电力负荷情况进行计算和预测，并对计算和预测结果通过无线方式远程发送给云端数据管理平台，最终用户可以通过常用的移动数据终端，对上述计算以及预测结果进行提取和查询，相比于现有技术中的电力负荷预测系统，该系统更加的方便快捷，且普遍适用于各类电力管理企业。

附图说明

图1为本发明的结构示意框图；

图2为本发明电力负荷计量单元的结构示意框图；

图3为本发明历史数据库的结构示意框图；

图4为本发明边缘计算服务器的结构示意框图；

图5为本发明数据远程传输单元的结构示意框图；

图6为本发明云数据管理平台的结构示意框图；

图7为本发明数据交换服务器的结构示意框图；

图8为本发明客户端登录模块的结构示意框图；

图9为本发明预测方法的流程示意框图；

图10为本发明不同预测时刻数的数据变化曲线图。

图中：1、电力负荷计量单元；11、民用电压采集模块；12、工业电压采集模块；13、数据预处理模块；14、数据对比模块；15、历史数据库；151、节假日电力负荷存储模块；152、夜间电力负荷存储模块；153、工作日电力负荷存储模块；154、年电力负荷存储模块；155、月电力负荷存储模块；156、数据特征提取模块；16、本地存储模块；17、A/D转化模块；18、数据输出模块；2、边缘计算服务器；21、数据接收模块；22、数据处理器；23、边缘计算模型导入模块；24、无线发送模块；25、训练集导入模块；26、训练模块；3、数据远程传输单元；31、无线接收模块；32、信号整合模块；33、通讯基站；4、云数据管理平台；41、数据无线接收模块；42、数据信号转化模块；43、数据中心存储模块；44、电力数据提取模块；45、交换授权审批模块；46、数据交换服务器；461、授权信号接收模块；462、通用数据处理器；463、千兆网络数据交换模块；47、微信公众服务平台；48、交换授权申请模块；5、登录管理单元；51、客户端登录模块；52、登录信息加密模块；53、加密信息存储器；6、移动数据终端。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：基于边缘计算的电力负荷预测系统，包括：

电力负荷计量单元1，设置有若干，且分别位于电力输送网路中的线路节点位置，用于负责监测电力输送网路中，对应每个节点处的电力负荷情况，并将监测值实时传递给后续服务器；

边缘计算服务器2，与若干电力负荷计量单元1的数据输出端接口相串接，通过建立边缘计算模型的方式对电力负荷计量单元1所传递的实时数据进行计算和预测；

数据远程传输单元3，与边缘计算服务器2之间通过无线方式形成数据远程传输的通道，用于将边缘计算服务器2计算后所输出的数据结果远程传递给云台；

云数据管理平台4，与数据远程传输单元3之间通过无线方式形成数据远程传输的通道，用于将数据远程传输单元3远程传输的电力负荷计算和预测的数据结果进行存储以及通过无线方式转发至用于所使用的移动数据终端6中；

登录管理单元5，内置在云数据管理平台4中，用于用户的登录，为数据信息的提取提供载体，以及对用户的登录信息进行保护。

请参阅图2，若干电力负荷计量单元1均包括民用电压采集模块11和工业电压采集模块12，民用电压采集模块11和工业电压采集模块12对发电厂或变电站所传输的民用电以及工业用电的电压进行数据上的采集，并将采集后的电压数据汇总给数据预处理模块13；

若干电力负荷计量单元1还包括内置安装在数据预处理模块13内部数据对比模块14，数据预处理模块13的数据输出端口与数据对比模块14的数据输入端口通过HDMI数据线缆串接，数据对比模块14的数据输入端口还串接有历史数据库15，历史数据库15为数据对比模块14提供电力荷载的历年数据，供给数据对比模块14与数据预处理模块13所提供的实时数据进行对比，并将该数据存储在本地存储模块16中，数据对比模块14还将上述数据传递给A/D转化模块17，通过A/D转化模块17将电信号转化成数字信息，并继续传递给数据输出模块18。

请参阅图3，历史数据库15包括节假日电力负荷存储模块151、夜间电力负荷存储模块152、工作日电力负荷存储模块153、年电力负荷存储模块154、月电力负荷存储模块155以及数据特征提取模块156，数据特征提取模块156根据整个系统所需的对应历年电力负荷信息，在节假日电力负荷存储模块151、夜间电力负荷存储模块152、工作日电力负荷存储模块153、年电力负荷存储模块154以及月电力负荷存储模块155中的任意一个或多个进行信息的提取处理。

请参阅图4，边缘计算服务器2包括负责接收来自若干电力负荷计量单元1所传递电力负荷实时数据的数据接收模块21，数据接收模块21将所自身所接收的数据传递给数据处理器22，数据处理器22对上述数据进行初步处理后，传递给边缘计算模型导入模块23，与此同时，向边缘计算模型导入模块23的内部导入对应建立的边缘计算模型，对上述数据的变化趋势进行计算和预测，边缘计算模型导入模块23的数据输出端口串接设置有无线发送模块24，通过无线发送模块24将上述计算和预测的数据结果向外输出；

边缘计算服务器2还包括训练集导入模块25和训练模块26，训练集导入模块25用于向训练模块26的内部导入对应建立的训练集程序，并借助训练模块26，对边缘计算模型导入模块23中所导入的边缘计算模型进行训练。

请参阅图5，数据远程传输单元3包括无线接收模块31、信号整合模块32以及通讯基站33，无线接收模块31负责远程接收来自边缘计算服务器2所发出的实时计算和预测数据结果，并通过信号整合模块32对上述计算和预测的数据结果进行汇总和整合，利用通讯基站33将上述数据结果远程发送给云端管理平台。

请参阅图6，云数据管理平台4包括用于接收来自数据远程传输单元3所发出实时数据的数据无线接收模块41，数据无线接收模块41接收到数据后，发送给数据信号转化模块42，数据信号转化模块42将此信号的格式进行转化后，传递给数据中心存储模块43；

云数据管理平台4还包括电力数据提取模块44、交换授权审批模块45、数据交换服务器46、微信公众服务平台47以及交换授权申请模块48，交换授权申请模块48内置设在微信公众服务平台47的内部，用户通过交换授权申请模块48向交换授权审批模块45发送数据交换的申请信号，交换授权审批模块45在审批同意后，借助电力数据提取模块44，提取位于数据中心存储模块43内部对应的数据结果，并通过数据交换服务器46与用户所使用的移动数据终端6完成数据的交换工作。

请参阅图7，数据交换服务器46包括负责接收来自交换授权审批模块45授权信号的授权信号接收模块461，授权信号接收模块461将此信号传递给通用数据处理器462，经通用数据处理器462的处理后，通过与通用数据处理器462相串接的千兆网络数据交换模块463做出实时数据信息传递动作。

请参阅图8，登录管理单元5包括客户端登录模块51、登录信息加密模块52以及加密信息存储器53，客户端登录模块51用于用户的自主登录操作，客户端登录模块51中包含了登录账户以及登录密码选项信息，在用户输入上述信息后，登录信息加密模块52会对上述信息内容保密操作，并存储在加密信息存储器53中。

基于边缘计算的电力负荷预测系统的预测方法，包括如下步骤：

S1、在电力从发电厂或变电站输出时所用的线路网络中的每个线路节点中，对应设置一个电力负荷计量单元1；

S2、每个电力负荷计量单元1将自身实时监测该线路节点中每个时段的电路负荷数据发送给对应的边缘计算服务器2；

S3、利用边缘计算服务器2的数据接收模块21接收来自对应电力负荷计量单元1所发送的电路负荷数据；

S4、利用边缘计算服务器2的边缘计算模型导入模块23导入对应建立的边缘计算模型，利用该边缘计算模型，结合步骤S3中所提供的电路负荷数据，对整个电路输送的电力负荷数据结果进行预算，并输出预算结果；

S5、步骤S4中的预算结果，通过数据远程传输单元3的无线方式远程发生给云数据管理平台4，用户通过移动数据终端6可以和云数据管理平台4进行连接，并作出数据交换。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.基于边缘计算的电力负荷预测系统，其特征在于，包括：

电力负荷计量单元，设置有若干，且分别位于电力输送网路中的线路节点位置，用于负责监测电力输送网路中，对应每个节点处的电力负荷情况，并将监测值实时传递给后续服务器；

边缘计算服务器，与若干电力负荷计量单元的数据输出端接口相串接，通过建立边缘计算模型的方式对电力负荷计量单元所传递的实时数据进行计算和预测；

数据远程传输单元，与边缘计算服务器之间通过无线方式形成数据远程传输的通道，用于将边缘计算服务器计算后所输出的数据结果远程传递给云台；

云数据管理平台，与数据远程传输单元之间通过无线方式形成数据远程传输的通道，用于将数据远程传输单元远程传输的电力负荷计算和预测的数据结果进行存储以及通过无线方式转发至用于所使用的移动数据终端中；

登录管理单元，内置在云数据管理平台中，用于用户的登录，为数据信息的提取提供载体，以及对用户的登录信息进行保护；

所述若干电力负荷计量单元均包括民用电压采集模块和工业电压采集模块，所述民用电压采集模块和工业电压采集模块对发电厂或变电站所传输的民用电以及工业用电的电压进行数据上的采集，并将采集后的电压数据汇总给数据预处理模块；

若干电力负荷计量单元还包括内置安装在数据预处理模块内部数据对比模块，所述数据预处理模块的数据输出端口与数据对比模块的数据输入端口通过HDMI数据线缆串接，所述数据对比模块的数据输入端口还串接有历史数据库，所述历史数据库为数据对比模块提供电力荷载的历年数据，供给数据对比模块与数据预处理模块所提供的实时数据进行对比，并将该数据存储在本地存储模块中，所述数据对比模块还将上述数据传递给A/D转化模块，通过所述A/D转化模块将电信号转化成数字信息，并继续传递给数据输出模块。

2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的电力负荷预测系统，其特征在于，所述历史数据库包括节假日电力负荷存储模块、夜间电力负荷存储模块、工作日电力负荷存储模块、年电力负荷存储模块、月电力负荷存储模块以及数据特征提取模块，所述数据特征提取模块根据整个系统所需的对应历年电力负荷信息，在节假日电力负荷存储模块、夜间电力负荷存储模块、工作日电力负荷存储模块、年电力负荷存储模块以及月电力负荷存储模块中的任意一个或多个进行信息的提取处理。

3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的电力负荷预测系统，其特征在于，所述边缘计算服务器包括负责接收来自若干电力负荷计量单元所传递电力负荷实时数据的数据接收模块，所述数据接收模块将所自身所接收的数据传递给数据处理器，所述数据处理器对上述数据进行初步处理后，传递给边缘计算模型导入模块，与此同时，向边缘计算模型导入模块的内部导入对应建立的边缘计算模型，对上述数据的变化趋势进行计算和预测，所述边缘计算模型导入模块的数据输出端口串接设置有无线发送模块，通过所述无线发送模块将上述计算和预测的数据结果向外输出；

所述边缘计算服务器还包括训练集导入模块和训练模块，所述训练集导入模块用于向训练模块的内部导入对应建立的训练集程序，并借助所述训练模块，对所述边缘计算模型导入模块中所导入的边缘计算模型进行训练。

4.根据权利要求1所述的基于边缘计算的电力负荷预测系统，其特征在于，所述数据远程传输单元包括无线接收模块、信号整合模块以及通讯基站，所述无线接收模块负责远程接收来自边缘计算服务器所发出的实时计算和预测数据结果，并通过所述信号整合模块对上述计算和预测的数据结果进行汇总和整合，利用所述通讯基站将上述数据结果远程发送给云端管理平台。

5.根据权利要求1所述的基于边缘计算的电力负荷预测系统，其特征在于，所述云数据管理平台包括用于接收来自数据远程传输单元所发出实时数据的数据无线接收模块，所述数据无线接收模块接收到数据后，发送给数据信号转化模块，所述数据信号转化模块将此信号的格式进行转化后，传递给数据中心存储模块；

所述云数据管理平台还包括电力数据提取模块、交换授权审批模块、数据交换服务器、微信公众服务平台以及交换授权申请模块，所述交换授权申请模块内置设在微信公众服务平台的内部，用户通过所述交换授权申请模块向所述交换授权审批模块发送数据交换的申请信号，所述交换授权审批模块在审批同意后，借助所述电力数据提取模块，提取位于数据中心存储模块内部对应的数据结果，并通过数据交换服务器与用户所使用的移动数据终端完成数据的交换工作。

6.根据权利要求5所述的基于边缘计算的电力负荷预测系统，其特征在于，所述数据交换服务器包括负责接收来自所述交换授权审批模块授权信号的授权信号接收模块，所述授权信号接收模块将此信号传递给通用数据处理器，经所述通用数据处理器的处理后，通过与所述通用数据处理器相串接的千兆网络数据交换模块做出实时数据信息传递动作。

7.根据权利要求1所述的基于边缘计算的电力负荷预测系统，其特征在于，所述登录管理单元包括客户端登录模块、登录信息加密模块以及加密信息存储器，所述客户端登录模块用于用户的自主登录操作，所述客户端登录模块中包含了登录账户以及登录密码选项信息，在用户输入上述信息后，所述登录信息加密模块会对上述信息内容保密操作，并存储在加密信息存储器中。

8.基于边缘计算的电力负荷预测系统的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、在电力从发电厂或变电站输出时所用的线路网络中的每个线路节点中，对应设置一个电力负荷计量单元；

S2、每个电力负荷计量单元将自身实时监测该线路节点中每个时段的电路负荷数据发送给对应的边缘计算服务器；

S3、利用边缘计算服务器的数据接收模块接收来自对应电力负荷计量单元所发送的电路负荷数据；

S4、利用边缘计算服务器的边缘计算模型导入模块导入对应建立的边缘计算模型，利用该边缘计算模型，结合步骤S3中所提供的电路负荷数据，对整个电路输送的电力负荷数据结果进行预算，并输出预算结果；

S5、步骤S4中的预算结果，通过数据远程传输单元的无线方式远程发生给云数据管理平台，用户通过移动数据终端和云数据管理平台进行连接，并作出数据交换。

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