CN112769234B - 一种用电负荷智能感知系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了一种用电负荷智能感知系统及方法,属于电力负荷感知技术领域,所述系统至少包括感知终端和模组化终端,所述感知终端,至少被配置为:与用户侧的用能设备信息交互,采集用能信息,进行各用电设备的非侵入式电量量测和负荷感知;所述模组化终端,至少被配置为:与感知终端和/或电力仪表设备信息交互,获取台区内各用户用能数据,并进行台区内用电负荷感知;本公开通过模组化终端和感知终端的配置,实现了台区分层分级式负荷感知,提升了台区精准和精益管理能力。

Description

一种用电负荷智能感知系统及方法
技术领域
本公开涉及电力负荷感知技术领域,特别涉及一种用电负荷智能感知系统及方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术,并不必然构成现有技术。
随着泛在物联网的接入,要求电网能实时掌控关键设备的运行状态,在尽量少的人工干预下,及时发现、快速诊断和消除故障隐患,快速隔离故障,实现自我恢复,使电网具有自适应和自愈能力,提高设备的可靠性和利用率。同时基于所采集的用户侧信息,用电信息采集系统可以对用电信息进行深入分析、挖掘,获取有价值的信息,为用户提供多项服务,用户侧数据可以为电力营销展开电力市场分析提供数据支撑。通过充分利用采集系统历史及信息化水平,开展电力市场分析预测,精准把握市场动向,为电力精准营销提供有力支撑。基于以上物联网需求,传统电网架构没办法满足智能用电用能的需求,无法根据用采信息进行分析、挖掘。
本公开发明人发现,有研究人员提出了一种居民小区电动汽车有序充电管控系统,在满足车主充电需求的同时平衡小区居民用电的峰谷负荷,减少了无序充电对电网的冲击,并减少了居民小区配电容量的不必要增加,但是其只针对有序充电进行管控,并没有涉及用户侧用能及智能用能;有研究人员提出了一种台区末端感知系统及方法,采用两层智能终端设备采集细粒度用电特征数据,通过特征识别和大数据算法实现台区拓扑的自动识别、台区故障定位和责任界定、用户的非侵入负荷识别等功能,但是其对用户侧的直接数据没办法获得,所以无法及时响应及用户用能的行为分析,无法对智能家居、储能、充电桩等用能控制,也无法全方位提升低压台区的管理水平和用户体验;也有研究人员提供了一种非侵入式电力负荷辨识方法及装置提供了一种非侵入式电力负荷辨识方法及装置,能够在有历史数据情况下进行电力负荷自辨识,又能在无历史数据情况下进行电力负荷交叉辨识,但是其只是单独对非侵入式分析的方法及实现的装置进行保护,属于智能用电系统的一部分,且单独的非侵入式分析的数据准确度较低,对用户侧的体验有一定的影响。
发明内容
为了解决现有技术的不足,本公开提供了一种用电负荷智能感知系统及方法,通过模组化终端和感知终端的配置,实现了台区分层分级式负荷感知,提升了电力台区精准和精益管理能力。
为了实现上述目的,本公开采用如下技术方案:
本公开第一方面提供了一种用电负荷智能感知系统。
一种用电负荷智能感知系统,包括感知终端和模组化终端;
所述感知终端,至少被配置为:与用户侧的用能设备信息交互,采集用能信息,进行各用电设备的非侵入式电量量测和负荷感知;
所述模组化终端,至少被配置为:与感知终端和/或电力仪表设备信息交互,获取台区内各用户用能数据,并进行台区内用电负荷感知。
作为可能的一些实现方式,所述感知终端被配置在电表箱内,所述模组化终端被配置在低压配电箱内。
作为可能的一些实现方式,所述感知系统还包括云服务系统,所述模组化终端与云服务系统通信,模组化终端实时采集整个台区物联网感知终端的用能信息并制定本台区负荷用能的调节策略,并将采集到的用能信息上传至云服务系统。
作为进一步的限定,模组化终端接收云平台的日充电计划,下发至感知终端调控家用智能空开,并响应用户侧需求。
作为更进一步的限定,家用智能空开通过宽带电力线载波与感知终端通信。
作为可能的一些实现方式,采用轻量虚拟服务方式进行系统设计以实现不同场景下的用能管控。
本公开第二方面提供了一种用电负荷智能感知方法。
一种用电负荷智能感知方法,包括以下步骤:
感知终端采集每户的用能数据,通过预设模式识别算法分解用户用电负荷成分,识别用电设备类型与用电设备工作情况;
模组化终端根据感知终端的识别结果,加入台区用电负荷,形成以用电设备类型、用电设备工作情况、额定负荷和实际负荷为样本的负荷印记数据集,对台区用电负荷进行趋势分析和自主均衡。
作为可能的一些实现方式,云服务平台在根据感知终端和模组化终端的识别结果,加入用户行为分析;
形成以用电设备类型、用电设备工作情况、台区负荷趋势、用户行为为样本的负荷印记数据集,进行整体负荷印记分析。
作为可能的一些实现方式,感知终端获取每个用电设备的电压和电流波形,记录负荷变化的过程;
实时检测负荷状态的变化,根据负荷变化特点与特征库比对输出负荷变化事件。
作为可能的一些实现方式,获取用户侧总电源入口的用户负荷总电流和端电压,进而获得每个用电设备电流占比。
与现有技术相比,本公开的有益效果是:
1、本公开所述的感知系统及方法,通过配置模组化终端和感知终端,实现了台区分层分级式负荷感知,提升了电力台区精准和精益管理能力。
2、本公开所述的感知系统及方法,通过智能配用电多源数据联动分析,构建了用电负荷智能感知模型,通过物联网感知终端采集用户数据,进行深入分析、挖掘,和智能家居系统、储能、有序充电等技术产生联动,从而提高电网设备利用率和全社会用能效率,让用户侧享受更加低成本的用能,更加舒适的用能;同时电力系统也可以实现对台区负荷数据收集和台区内客户侧设备的智能控制。
3、本公开所述的感知系统及方法,采用非侵入式电力负荷印记辨识方式,通过模式识别和信号处理等技术对用户总电源入口处采集到的用户负荷总电流和端电压进行分析,实现单一用户和集群用户的负荷预测,无需添加外置传感器即可实现用户用电特征提取分析、处理,在智能电网系统中采用分层分级式辨识方法,从而提高了非侵入式分析的负荷识别和负荷分解准确性。
4、本公开所述的感知系统及方法,采用轻量虚拟服务设计方式,通过嵌在智能电网系统中的轻量虚拟服务设计,保障了系统中各个软件独立运行,互不影响,提供了远程可视化的应用程序管理方式,提供了标准的底层调用库,第三方厂家可进行二次开发,解决了传统智能电网系统各软件无法独立运行,无法根据应用场景灵活配置的弊端,从而提高了智能电网系统的稳定性和可移植性。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解,本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开,并不构成对本公开的不当限定。
图1为本公开实施例1提供的用电负荷智能感知系统的硬件连接结构示意图。
图2为本公开实施例1提供的用电负荷智能感知模型示意图。
图3为本公开实施例2提供的用电负荷智能感知方法的分层分析示意图。
图4为本公开实施例2提供的分层负荷印记数据集示意图。
图5为本公开实施例2提供的感知终端的数据采集框架示意图。
图6为本公开实施例2提供的负荷印记辨识方法的软件结构示意图。
图7为本公开实施例2提供的轻量虚拟服务设计方案示意图。
图8为本公开实施例2提供的用电负荷智能感知方法的整体流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下,本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1:
本公开实施例1提供了一种用电负荷智能感知系统,首先构建了用电负荷智能感知模型,采用智能配用电多源数据联动分析方法,提高电网设备利用率和社会用能效率。
用电负荷感知模型如图1所示,包括负荷层、感知终端层、台区控制层和业务应用层;
所述负荷层,被配置为:用户侧负荷用能,包含智能家居、储能、电动汽车等,采用WIFI等无线通信方式连接业务应用层,用户对用能可控可查。
所述感知终端层,被配置为:台区侧本地边缘控制的感知层,实现多元客户侧用能设备接入及数据采集功能,根据采集数据进行负荷辦识,可以对居民用电设备细成和能耗全时段精确辦识。
所述台区控制层,被配置为:台区侧本地边缘控制的核心与枢纽,实现对台区侧多元客户侧用能设备的数据集抄与能量调度管理;搜集台区侧用户用能及负荷类别,对员荷类别进行大数据分析对比。
所述业务应用层,被配置为:用电负荷智能感知系统业务的发起端,满足用户提交智能用能及信息反溃的需求,同时依据大数据平台,精准匹配负荷类别。
依托用电负荷智能感知模型,研制模组化终端和物联网感知终端装置,具体感知系统的硬件连接关系如图2所示。
模组化终端配置在低压配电箱,收集各采集终端或电能表的数据,并形成用能策略,作为整个系统的核心,它连接上部云平台和下部多个终端或仪表。
集低压台区供用电信息采集、各采集终端或电能表数据收集、设备状态监测及通讯组网、就地化分析决策、协同计算等功能于一体的智能化终端设备。
物联网感知终端部署在电表箱内,通过此末端载体,采集用户侧用采信息,在实现非侵入式电量量测和感知的基础上,实现和电力侧用户信息交互。
其中上行模组为专用的独立模组,与其他模组电气隔离,实现高安全强隔离的通讯技术,在此基础上实现与电力专网对接,基于物联网大数据平台,为电力用户提供相关电力应用服务。
实际用例实现方法为:
1)家用智能空开WIFI无线连接手机APP,将智能空开的数据上传至智慧能源控制系统,智慧能源控制系统与用电信息采集网络数据共享,如用户不使用APP,家用智能空开也可采用HPLC(宽带电力线载波)方式上传数据至物联网感知终端;
2)物联网感知终端采用HPLC模式上传采集的数据、负荷分析数据到台区侧模组化终端;
3)模组化终端实时搜集整个台区物联网感知终端的用能信息,通过4G等无线通信方式上传至云平台,并制定出本台区负荷用电的调节策略;
4)模组化终端接收云平台的日充电计划,下发至物联网感知终端调控家用智能空开,并及时响应用户需求;
5)根据非侵入式负荷分析,模组化终端下发及上传用能策略及用能信息,让用户可调可控,节约用能:
6)物联网感知终端与蓝牙断路器配对,实现两主三从的通信。
特殊情况:当发现所连接的家用智能空开存在离线时,无法从云平台采集数据,采用HPLC搜集用能数据,并告知云平台此设备离线信息。
实施例2:
本公开实施例2依托实施例1提出的用电负荷智能感知模型及配置的感知终端和模组化终端,提供了一种用电负荷智能感知方法,图3为用电负荷智能感知系统的分层分析示意图。
S1:感知终端层分析入户电压及电流波形,通过模型提取,识别电器类型与电器工作情况,用于感知终端层对电器运行情况的模糊识别;
S2:台区控制层在感知终端层分析结果的基础上加入台区用电负荷,形成包含电器类型、电器工作情况、额定负荷、实际负荷为样本的负荷印记数据集,对台区用电负荷进行趋势分析及自主均衡;
S3:云平台在台区控制层及感知终端层分析结果的基础上加入用户行为分析,形成包含电器类型、电器工作情况、台区负荷趋势、用户行为为样本的负荷印记数据集,综合分析对用户用电做出指导性建议和引导,完成整体负荷印记分析,如图4所示,为分层负荷印记数据集示意图。
具体的,采用智能配用电多源数据联动分析方法:
模组化终端作为台区侧的控制枢纽,通过HPLC采集台区侧用能,感知终端作为表后智能控制单元,采集每户用能数据,加入非侵入式负荷辨识,通过分层分析的模式识别算法分解用户用电负荷成分,实现分享计量功能的高级量测技术,远程调控蓝牙断路器远程控制分合闸。
家用智能空开通过专网将数据上传至智慧能源控制系统,后台通过感知终端的数据分析,进行用户侧的用电策略下发,适用于有序充用电、智能家居、储能等场景。
为提高非侵入式负载的识别准确度,采用负荷印记分层分析的辨识算法分解用户用电负荷成分。非侵入式分析数据采集如图5所示,非侵入式电力负荷印记辨识方法的软件结构如图6所示,每个电器独有的特征称之为负荷印记,负荷印记能反映一个用电设备在运行中所体现的独特的反映用电状态的信息,比如电压、有功的波形、启动电流等。
上述特征由用电设备的工作条件决定的,据此可将负荷印记分为稳态、暂态、运行模式3类,其中稳态和暂态取决于设备内部的元器件特征;运行模式由设备的运行控制策略决定。在设备运行过程中,这些负荷印记会重复出现,基于此,可以把各个电器识别出来。
将每个用电设备的电压、电流波形录入用电行为智能感知的物联网感知终端装置,记录负荷变化的过程,检测负荷状态的改变,根据负荷变化特点与特征库比对输出负荷变化的事件。
利用模式识别和信号处理等技术对用户总电源入口处采集到的用户负荷总电流和端电压进行分析,进而获得每个用电设备电流占比的过程。
目前非侵入式分析的准确度受到测量干扰、负荷特征库、建模等问题受限,导致准备度较低,为提高非侵入式分析的负荷识别和负荷分解准确度,本发明采用分层分析架构,应用用电负荷智能感知模型,依托感知终端和模组化终端分层分析负荷识别,同时可分析同台区的用户使用习惯,根据大数据平台可精准到某品牌某型号的准确识别。
依托用电负荷智能感知模型,基于模组化终端、物联网感知终端的硬件装置,采用轻量虚拟服务设计方案,可以实现居民(小工商业)家庭用能管理、大用户(工业、企业)用能管理、电动汽车有序用电、分布式能源管理、企业能效管理、台区智能监测等不同场景下的方案设计及应用APP。
轻量虚拟服务设计方案如图7所示,Linux的命名空间机制提供了CLONE_NEWCGROUP、CLONE_NEWIPC、CLONE_NEWNET、CLONE_NEWNS、CLONE_NEWPID、CLONE_NEWUSER、CLONE_NEWUTS等7种命名空间,程序在创建新的进程时通过这些选项可以设置新进程与宿主机器资源之间的隔离。
Libcontainer的功能包括namespaces使用、cgroups管理、Rootfs的配置启动、默认的Linux capability权限集以及进程运行的环境变量配置等。
Libvirt是用于管理虚拟化平台的开源的API,后台程序和管理工具。
Lxc是一种内核虚拟化技术,可以提供轻量级的虚拟化,以便隔离进程和资源。
Systemd nspawn类似于系统chroot命令,完全虚拟化了文件系统层次结构、进程树、各种IPC子系统以及主机和域名。可用于在轻量级命名空间容器中运行命令或操作系统。
如图8所示为用电负荷智能感知方法的流程示意图,本实施例可提高用户对用电的感知性,让用户用电安全可查可控可选。
本实施例提供三种调节模式:
模式1:自动调节
本发明中的模组化终端根据条件确定策略,并将策略信息下发给感知终端,感知终端根据策略信息远程控制家用智能空开的分合闸,调节功率输出。
模式2:用户主动设置策略
用户使用手机APP通过网络与家用智能空开联网,根据APP单独调节功率输出,本发明根据用户设置的信息进行主动调节用电设备的功率,并通过载波通讯将信息通知模组化终端,或者通过4G网络上送给智慧能源控制系统,智慧能源控制系统根据数据分析,制定相应策略下发给各个台区,调节功率输出,并将结果通过手机APP进行显示、通知用户。
模式3:临时主动请求
用户使用手机APP通过网络与本发明联网,提出自己的用电需求,本发明通过载波模块将信息通知模组化终端或者上送智慧控制系统,模组化终端或者智慧控制系统根据当前台区负荷情况,制定相应策略,通过各台区配合,尽量满足用户临时请求,并将结果通过手机APP反馈给用户。
本实施例感知终端通过载波通讯与家用智能空开和模组化终端进行通讯,感知终端采集信息上传给模组化终端,同时模组化终端将采集的台区信息通过4G无线通讯上送给智慧能源控制系统,智慧能源控制系统通过分析数据,下发策略,进行远程调节用户用电负荷。
本实施例以模组化终端为固定终端,电力用户侧物联网感知终端为切入点,提出了切合国网公司智慧物联体系布局的解决方案,对电力用户进行信息采集和交互,并采用加密、强隔离等算法和模块,保证用户信息安全的前提下,与国网公司电力无线专网、配电台区、或物联云平台等进行双向交互,同时基于自有云平台,结合物联网、人工智能等新技术,为用户提供智慧用电移动终端交互、能源数据服务、安全用电报警联动等人性化的用能服务。
本实施例主要解决以模组化终端为载体,居民可以通过移动终端,对电力设备的实时状态的运行监测,并实现对各类电器设备的控制和查询。通过本项发明和智能家居系统、储能、有序用电等技术产生联动,基于所采集的数据和新技术,让用户侧享受更加低成本的用能,更加舒适的用能。电力系统也可以对台区负荷数据收集和台区内客户侧设备的智能控制,实时有效的提供感知数据,提升边缘计算水平,夯实基础支撑能力,能够为泛在电力物联网的建设和发展,提供强有力的支撑。
本领域内的技术人员应明白,本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本公开可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory,RAM)等。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已,并不用于限制本公开,对于本领域的技术人员来说,本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种用电负荷智能感知系统,其特征在于,包括感知终端和模组化终端,实现台区分层分级式负荷感知,通过智能配用电多源数据联动分析,构建用电负荷智能感知模型,采用非侵入式负荷印记辨识方式,通过模式识别和信号处理分析用户侧用能信息,实现用电负荷的智能感知;
所述感知终端,至少被配置为:与用户侧的用能设备信息交互,采集用能信息,进行各用电设备的非侵入式电量量测和负荷感知;
所述模组化终端,至少被配置为:与感知终端和/或电力仪表设备信息交互,获取台区内各用户用能数据,并进行台区内用电负荷感知;
所述感知系统还包括云服务系统,所述模组化终端与云服务系统通信,模组化终端实时采集整个台区物联网感知终端的用能信息并制定本台区负荷用能的调节策略,并将采集到的用能信息上传至云服务系统;
采用轻量虚拟服务方式进行系统设计以实现不同场景下的用能管控。
2.如权利要求1所述的用电负荷智能感知系统,其特征在于,所述感知终端被配置在电表箱内,所述模组化终端被配置在低压配电箱内。
3.如权利要求1所述的用电负荷智能感知系统,其特征在于,模组化终端接收云平台的日充电计划,下发至感知终端调控家用智能空开,并响应用户侧需求。
4.如权利要求3所述的用电负荷智能感知系统,其特征在于,家用智能空开通过宽带电力线载波与感知终端通信。
5.一种用电负荷智能感知方法,采用了如权利要求1-4中任一项所述的用电负荷智能感知系统,其特征在于,包括以下步骤:
感知终端采集每户的用能数据,通过预设模式识别算法分解用户用电负荷成分,识别用电设备类型与用电设备工作情况;
模组化终端根据感知终端的识别结果,加入台区用电负荷,形成以用电设备类型、用电设备工作情况、额定负荷和实际负荷为样本的负荷印记数据集,对台区用电负荷进行趋势分析和自主均衡。
6.如权利要求5所述的用电负荷智能感知方法,其特征在于,云服务系统在根据感知终端和模组化终端的识别结果,加入用户行为分析;
形成以用电设备类型、用电设备工作情况、台区负荷趋势、用户行为为样本的负荷印记数据集,进行整体负荷印记分析。
7.如权利要求5所述的用电负荷智能感知方法,其特征在于,感知终端获取每个用电设备的电压和电流波形,记录负荷变化的过程;
实时检测负荷状态的变化,根据负荷变化特点与特征库比对输出负荷变化事件。
8.如权利要求5所述的用电负荷智能感知方法,其特征在于,获取用户侧总电源入口的用户负荷总电流和端电压,进而获得每个用电设备电流占比。
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