CN111612214B - 一种负荷侧智能管控系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种负荷侧智能管控系统，包括能源大数据云平台和非介入式设备；能源大数据云平台集成有数据收集、数据监控、数据分析、操作控制、历史分析、数据挖掘、能效管理、系统建模、负荷预测、供需分析、调度优化、策略优化控制、能量梯级利用、协同调度、能源交易、专家系统功能；非介入式设备对能源系统进行数据采集、运行监控、运维管理，实现电能计量与监测、负荷预测、电价预测、需求响应、节能管理、自动结算、安全交易、能耗分析和用能优化功能，从而实现能源系统供用能安全、经济、低碳、高效、协同的一体化运营。本发明可以解决负荷侧能源管理、能效优化、能耗降低的问题并提供增值服务。
Description
技术领域
本发明涉及能源管理的技术领域，尤其是指一种负荷侧智能管控系统。
背景技术
目前，我国正由传统电力系统向能源互联网转变，分布式电源、储能、电动汽车等各类新型主体接入电网。随着电力市场进程的向纵深发展，分布式能源将从根本上取代传统的集中供能方式，水、电、气、油等传统能源，各种新式能源将组成一个巨大而复杂的能源网络。因此，智能管理、能效优化、能耗降低将成为能源管控的显著特点。
未来售电公司需要更加关注负荷侧节能管理和需求侧资源释放，为客户实现增值。这就使得能够快速智能地监测能源信息、分析能源、预测能源等成为符合此智能管控的主要目标，但目前缺乏集上述功能于一体的系统和设备。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出了一种负荷侧智能管控系统，解决负荷侧能源管理、能效优化、能耗降低的问题并提供增值服务。
为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种负荷侧智能管控系统，包括：
能源大数据云平台，集成有数据收集、数据监控、数据分析、操作控制、历史分析、数据挖掘、能效管理、系统建模、负荷预测、供需分析、调度优化、策略优化控制、能量梯级利用、协同调度、能源交易、专家系统功能，能够对海量能源数据进行辨析、存储、分析、挖掘以及提供远程监控能源设备、系统健康和能效评估诊断、节能挖潜、能源预测生产和消费、科学指导用能、能源规划和辅助决策服务；
非介入式设备，采用计量技术、能量预测技术、智能调度技术、协同控制技术、工艺系统建模、优化调度算法和模拟仿真技术，对能源系统进行数据采集、运行监控、运维管理，实现电能计量与监测、负荷预测、电价预测、需求响应、节能管理、自动结算、安全交易、能耗分析和用能优化功能，从而实现能源系统供用能安全、经济、低碳、高效、协同的一体化运营，其中，监测对象包括能源系统的电压、电流、谐波、频率、冷热水和温度数据及运行设备的监测数据；所述非介入式设备有多个安装在用能侧，该用能侧视监测数据量和监控位置而定，包括电、水、热/冷、气能源，两两非介入式设备之间能够互通数据；所述非介入式设备通过通讯技术将其监测数据实时上传到能源大数据云平台，并在本地同步边缘计算分析，提供边缘智能服务，同时，所述能源大数据平台通过云计算分析，把结果发送到非介入式设备，非介入式设备按照指令运行。
进一步，所述能源大数据云平台根据海量能源数据不同特点，将数据对象划分为不同的部分和类型，采用回归统计分析方法，建立回归模型，根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类进行分析；
所述能源大数据云平台采用关系数据库、实时数据库和数据压缩方式进行数据存储和挖掘；
所述能源大数据云平台采用动态重构权重优化列队管理算法实现能效管理；
所述能源大数据云平台采用基于统计理论和数学模型分析对系统精准建模；
所述能源大数据云平台采用神经网络、时间序列法、支持向量机法、模糊预测法进行负荷预测、能量梯级利用、协同调度，提供节能挖潜、能源预测生产和消费；
所述能源大数据云平台采用基于时间序列与回归算法进行供需分析，提供能源规划和辅助决策；
所述能源大数据云平台采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟专家系统，用于系统健康和能效评估诊断。
进一步，所述能源大数据云平台通过对客户长期用能情况进行分析，获取电力交易信息和辅助服务交易信息，能够向参与电力交易的客户提供购售电交易时点、价格、电量方案和需求响应方案。
进一步，所述能源大数据云平台上预留可扩展模块。
进一步，所述计量技术包括测量方法和测量手段，同时应用大数据算法来验证和剔除不良数据；
所述能量预测技术采用基于自适应滤波器的能量预测算法和支持向量机模型，通过小波变换进行能量预测；
所述智能调度技术是对生产调度问题进行分类，采用基于数学优化规划方法和基于优先规则求解的方案实现；
所述协同控制技术是根据控制对象的不同生产监控过程，采用不同的技术组合方式，并利用能源系统自身的非线性特性，为非线性系统反馈控制的设计提供了一种有效手段，使得控制系统具有运行在流形上的全局稳定性，且控制方法易于工程实现；
所述工艺系统建模是对产品的装配过程统一建模，在计算机上实现产品从零件、组件装配成产品的整个过程的模拟和仿真；
所述模拟仿真技术采用数据建模的方式，通过MATLAB、PSCAD、Multisim软件对能源系统或设备的某些部分或整体进行模拟实时仿真。
进一步，所述运行设备的监测数据包括设备运行时间、状态、维修时间、参数、效率、自诊断、报警、能耗、温控信息。
进一步，所述通讯技术包括4G/5G、WIFI、OPC、Modbus、MQTT和IOT协议。
进一步，所述非介入式设备上预留可扩展模块。
本发明与现有技术相比，具有如下优点与有益效果：
1、通过特别设计的非介入式设备和能源大数据云平台，可以解决负荷侧资源有效利用、能源管理、能效优化等问题。
2、采用本系统可以与需要大量能源相关数据的企业合作，实现双方数据分享，形成能源大数据集。通过长时间的能源监测分析，大数据挖掘，给客户提供降低能耗方案，提供节能降本的优质化增值服务，提升客户粘性，共同分享降低能耗产生的利润，实现三方共赢。
3、采用本系统通过客户的聚集，对客户长期用能情况分析，提供优化节能方案。从能源大数据云平台获取电力交易信息和辅助服务交易信息，向参与电力交易的客户提供购售电交易时点、价格、电量方案和需求响应等方案，提供增值服务，实现价值增值。
附图说明
图1为能源大数据云平台的架构图。
图2为非介入式设备的架构图。
图3为能源大数据云平台及多个非介入式设备间的通信示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。
本实施例提供的负荷侧智能管控系统，由两部分组成：能源大数据云平台和非介入式设备(硬软件结合)。
参见图1所示，所述能源大数据云平台集成有数据收集、数据监控、数据分析、操作控制、历史分析、数据挖掘、能效管理、系统建模、负荷预测、供需分析、调度优化、策略优化控制、能量梯级利用、协同调度、能源交易、专家系统等功能，能够对海量能源数据进行辨析、存储、分析、挖掘以及提供远程监控能源设备、系统健康和能效评估诊断、节能挖潜、能源预测生产和消费、科学指导用能、能源规划和辅助决策等服务，可以实现多能互补、降低能耗、节能减排等。
其中，所述能源大数据云平台根据海量能源数据不同特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，采用回归统计分析方法，建立回归模型，根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类进行分析。采用包括关系数据库、实时数据库和数据压缩等方式进行数据存储和挖掘。采用动态重构权重优化列队管理算法实现能效管理。采用基于统计理论和数学模型分析对系统精准建模。采用神经网络、时间序列法、支持向量机法、模糊预测法进行负荷预测、能量梯级利用、协同调度，提供节能挖潜、能源预测生产和消费。采用基于时间序列与回归算法进行供需分析，提供能源规划和辅助决策。采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟专家系统，用于系统健康和能效评估诊断。能源大数据云平台上预留可扩展模块。
参见图2所示，所述非介入式设备采用计量技术、能量预测技术、智能调度技术、协同控制技术、工艺系统建模、优化调度算法(比如基于博弈论的纳什均衡算法)和模拟仿真技术，对能源系统进行数据采集、运行监控、运维管理，实现电能计量与监测、负荷预测、电价预测、需求响应、节能管理、自动结算、安全交易、能耗分析和用能优化功能，从而实现能源系统供用能安全、经济、低碳、高效、协同的一体化运营，其中，监测对象包括能源系统的电压、电流、谐波、频率、冷热水和温度等数据及运行设备的监测数据(如设备运行时间、状态、维修时间、参数、效率、自诊断、报警、能耗、温控信息等)。所述非介入式设备有多个安装在用能侧(视监测数据量和监控位置而定)，包括电、水、热/冷、气能源等，两两非介入式设备之间能够互通数据，所述非介入式设备通过通讯技术(通讯技术包括4G/5G、WIFI、OPC、Modbus、MQTT、IOT协议等)将其监测数据实时上传到能源大数据云平台，并在本地同步边缘计算分析，提供边缘智能服务，同时，所述能源大数据平台通过云计算分析，把结果发送到非介入式设备，非介入式设备按照指令运行，参见图3所示。
其中，计量技术包括测量方法和测量手段，采用科学的方案测量数据，同时应用大数据算法来验证和剔除不良数据。能量预测技术采用基于自适应滤波器的能量预测算法和支持向量机模型，通过小波变换进行能量预测。智能调度技术首先对生产调度问题进行分类，采用基于数学优化规划方法和基于优先规则求解的方案实现。协同控制技术根据控制对象不同的生产监控过程，采用不同的组合方式和不同的主流技术，利用能源系统自身的非线性特性,为非线性系统反馈控制的设计提供了一种有效手段，使得控制系统具有运行在流形上的全局稳定性,且控制方法易于工程实现。工艺系统建模是对产品的装配过程统一建模，在计算机上实现产品从零件、组件装配成产品的整个过程的模拟和仿真。模拟仿真技术采用数据建模的方式，通过MATLAB、PSCAD、Multisim等对能源系统或设备的某些部分或整体进行模拟实时仿真。非介入式设备上预留可扩展模块。
以上所述实施例只为本发明之较佳实施例，并非以此限制本发明的实施范围，故凡依本发明之形状、原理所作的变化，均应涵盖在本发明的保护范围内。
Claims (6)
1.一种负荷侧智能管控系统，其特征在于，包括：
能源大数据云平台，集成有数据收集、数据监控、数据分析、操作控制、历史分析、数据挖掘、能效管理、系统建模、负荷预测、供需分析、调度优化、策略优化控制、能量梯级利用、协同调度、能源交易、专家系统功能，能够对海量能源数据进行辨析、存储、分析、挖掘以及提供远程监控能源设备、系统健康和能效评估诊断、节能挖潜、能源预测生产和消费、科学指导用能、能源规划和辅助决策服务；
非介入式设备，采用计量技术、能量预测技术、智能调度技术、协同控制技术、工艺系统建模、优化调度算法和模拟仿真技术，对能源系统进行数据采集、运行监控、运维管理，实现电能计量与监测、负荷预测、电价预测、需求响应、节能管理、自动结算、安全交易、能耗分析和用能优化功能，从而实现能源系统供用能安全、经济、低碳、高效、协同的一体化运营，其中，监测对象包括能源系统的电压、电流、谐波、频率、冷热水和温度数据及运行设备的监测数据；所述非介入式设备有多个安装在用能侧，该用能侧视监测数据量和监控位置而定，包括电、水、热/冷、气能源，两两非介入式设备之间能够互通数据；所述非介入式设备通过通讯技术将其监测数据实时上传到能源大数据云平台，并在本地同步边缘计算分析，提供边缘智能服务，同时，所述能源大数据平台通过云计算分析，把结果发送到非介入式设备，非介入式设备按照指令运行；
所述能源大数据云平台根据海量能源数据不同特点，将数据对象划分为不同的部分和类型，采用回归统计分析方法，建立回归模型，根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类进行分析；
所述能源大数据云平台采用关系数据库、实时数据库和数据压缩方式进行数据存储和挖掘；
所述能源大数据云平台采用动态重构权重优化列队管理算法实现能效管理；
所述能源大数据云平台采用基于统计理论和数学模型分析对系统精准建模；
所述能源大数据云平台采用神经网络、时间序列法、支持向量机法、模糊预测法进行负荷预测、能量梯级利用、协同调度，提供节能挖潜、能源预测生产和消费；
所述能源大数据云平台采用基于时间序列与回归算法进行供需分析，提供能源规划和辅助决策；
所述能源大数据云平台采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟专家系统，用于系统健康和能效评估诊断；
所述计量技术包括测量方法和测量手段，同时应用大数据算法来验证和剔除不良数据；
所述能量预测技术采用基于自适应滤波器的能量预测算法和支持向量机模型，通过小波变换进行能量预测；
所述智能调度技术是对生产调度问题进行分类，采用基于数学优化规划方法和基于优先规则求解的方案实现；
所述协同控制技术是根据控制对象的不同生产监控过程，采用不同的技术组合方式，并利用能源系统自身的非线性特性，为非线性系统反馈控制的设计提供了一种有效手段，使得控制系统具有全局稳定性，且控制方法易于工程实现；
所述工艺系统建模是对产品的装配过程统一建模，在计算机上实现产品从零件、组件装配成产品的整个过程的模拟和仿真；
所述模拟仿真技术采用数据建模的方式，通过MATLAB、PSCAD、Multisim软件对能源系统或设备的某些部分或整体进行模拟实时仿真。
2.根据权利要求1所述的一种负荷侧智能管控系统，其特征在于：所述能源大数据云平台通过对客户长期用能情况进行分析，获取电力交易信息和辅助服务交易信息，能够向参与电力交易的客户提供购售电交易时点、价格、电量方案和需求响应方案。
3.根据权利要求1所述的一种负荷侧智能管控系统，其特征在于：所述能源大数据云平台上预留可扩展模块。
4.根据权利要求1所述的一种负荷侧智能管控系统，其特征在于：所述运行设备的监测数据包括设备运行时间、状态、维修时间、参数、效率、自诊断、报警、能耗、温控信息。
5.根据权利要求1所述的一种负荷侧智能管控系统，其特征在于：所述通讯技术包括4G/5G、WIFI、OPC、Modbus、MQTT和IOT协议。
6.根据权利要求1所述的一种负荷侧智能管控系统，其特征在于：所述非介入式设备上预留可扩展模块。
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