CN114301061A - 一种基于用户智能负荷辨识模块分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于用户智能负荷辨识模块分析方法，解决当前电网用户侧感知能力建设相对滞后，用户负荷类型不可知、电网负荷组成不明确等问题。本申请一种基于用户智能负荷辨识模块分析方法，是在电力负荷输入线路端获取负荷数据，采用模式识别算法，通过解析稳态和暂态下的负荷特征量，分解用户用电负荷成分并识别电网末端的用电状况，从而实现客户侧用电负荷的类型辨识及用能分析。
Description
技术领域
本发明是在算法研究的基础上，研发集成于回路巡检仪、具备即插即用能力的负荷辨识模块，开发专变用户行为感知与负荷辨识智能分析功能和异常追踪闭环管理功能。基于负荷辨识智能分析功能，搭建数据分析基础平台研究专变用户负荷辨识在泛在电力物联网中的应用场景。本发明属于负荷辨识智能分析技术领域，尤其涉及一种基于用户智能负荷辨识模块分析方法。
背景技术
传统的电力负荷监测采取介入式的方法，利用智能插座等终端设施在用户户内分别采集各电器启停和功耗信息。该方法监测数据准确可靠，但存在实施成本高昂、施工复杂、资产归属不明确等问题，导致电力用户接受程度很低，无法推应用。
发明内容
负荷识别的方法主要是根据电力负荷入口处安装一个传感器获取的总电压、电流及功率的变化信息进行测量、分析，然后对这些信息进行进一步的分析识别得到用户内每个用电负荷不同时刻的电流及功率消耗，从而得到内每个不同用电负荷的能量消耗。本申请的目的是提供一种基于用户智能负荷辨识模块分析方法。
为实现本申请的目的，本申请提供的技术方案如下：
一种基于用户智能负荷辨识模块分析方法，包括如下步骤：
步骤一：专变用户智能负荷辨识模块研发步骤；
步骤二：基于多源数据融合的专变用户在线数据同步接口开发步骤；
步骤三：专变用户行为感知与负荷辨识智能分析功能开发步骤；
步骤四：专变用户负荷监测异常追踪闭环管理功能开发步骤。
其中，在步骤一中，对专变用户智能负荷辨识模块研制，用于对电压、电流等稳态数据的检测算法建模及嵌入式实现、完成设备特征的表计动态识别及标定；利用时域相似度检测算法，实现瞬态时域信号的设备启动、休眠、停止实时跟踪。
其中，在步骤二中，基于用电信息采集系统，开发专变用户基本档案信息同步接口、智能负荷辨识模块在线监测数据同步接口、异常监测点处理结果信息同步接口，实现专变用户负荷监测数据融合贯通。
其中，在步骤三中，对专变用户负荷运行过程中的数据进行深入挖掘，自动提取多维度特征量，实现基于大数据的用户负荷异常研判、用户运行定制化分析等功能，自动生成分析报告，直观呈现统计分析结果，同时对有普遍性、规律性的异常问题及其诊断修复办法进行集中管理。
其中，在步骤四中，研发专变用户负荷监测异常追踪闭环管理功能，实现专变用户负荷异常的远程集中在线监测，针对疑似异常的监测点，自动生成处理工单，实现分析结果统计、工单派发、现场核查及反馈等环节闭环管理，探索建立异常追踪闭环管理机制，保证异常处置及时性和处置结果质量。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
(1)基于用户智能负荷辨识模块分析方法技术，可通过APP、微信小程序等渠道面向电力用户提供“移动话单式”电量详单和电费清单，将负荷辨识的结果以统计报表的形式呈现给客户；
(2)利用用户智能负荷辨识模块分析方法技术，通过功率特征阈值判别和标准负荷模型比对等方法,可实现短路事故预判、漏电检测、异常能耗预警等提醒功能，杜绝电气火灾和触电隐患；
(3)根据用户的能耗占比、用能时段、用能分布等特性，可对用户用电行为进行深度分析，以标签的形式对客户进行行为画像。
附图说明
图1所示为本申请基于用户智能负荷辨识模块分析方法流程示意图；
图2所示为本申请基于用户智能负荷辨识模块分析方法系统功能技术架构图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
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申请的示例性实施方式。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属于“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、部件或者模块、组件和/或它们的组合。
本申请提供的基于用户智能负荷辨识模块分析方法，首先，研发集成于回路状态巡检仪的专变用户智能负荷辨识模块，实现低功耗即插即用运行；而后，研发基于多源数据融合的专变用户在线数据同步接口；最后，开发专变用户行为感知与负荷辨识智能分析功能，开发专变用户负荷监测异常追踪闭环管理功能。
如图1-图2所示，具体包括如下步骤：
(1)研发专变用户智能负荷辨识模块。首先，应用用电设备负荷特征库，总结负荷智能辨识与追踪技术研究成果，制定数据集成方案、传输策略和存储规则，结合非介入式负荷监测方法，规划专变用户智能负荷辨识模块功能需求，进行采集架构设计；其次在现有回路巡检仪功能基础上进行改造，对电流采样、电压采样模块进行验证和功能适配，确定各种用电场景下专变用户用电行为改造应用架构；最后完成编制SOC软计量方案，实现算法嵌入式，并对非介入式检测软件进行测试，完成非介入式智能负荷辨识模块样品研发
(2)研发基于多源数据融合的专变用户在线数据同步接口。首先，制定专变用户在线数据清单，按数据类型、数据获取方式规划在线数据同步内容，其中专变用户基本档案信息包括专变用户类型、设备类别、容量及电压等级等，用电负荷状态数据包括电压、电流、功率等，制定数据同步技术方案，探索专变用户智能负荷辨识模块边缘计算结果数据同步方式，明确营销业务应用系统、用电信息采集系统与边缘计算结果数据融合、存储方式；其次，结合数据同步对安全性、稳定性等方面的要求，选择数据同步技术，制定《专变用户在线数据同步接口协议》；最后，完成专变用户在线数据同步接口开发，实现专变用户在线数据的各接口组件能够在企业内的协同工作、各层次上集成，以满足综合能源服务、上下游产业链、设备维修制造、节能服务增值服务等方面的业务需求，实现纵向贯通与横向集成的信息交互，具备多源数据融合贯通的能力。
(3)开发专变用户行为感知与负荷辨识智能分析功能。首先，针对目前专变用户多样化的工业设备类型、高随机性的功能特征，组织各单位集中讨论专变用户行为感知与辨识应用需求，编制需求调研报告，规划功能实现内容，主要内容包括专变用户状态监测、用电设备信息补采、分项能耗分析与优化、异常用电告警、节约用电服务支撑、家电设备品牌及参数收集、区域专变用户用电特性分析、工商业用电户识别、专变用户生产习惯分析等方面；其次，完成《专变用户行为感知与负荷辨识智能分析功能设计方案》，有序开展系统功能开发、系统部署、接口联调测试；最后，对专变用户行为感知与负荷辨识智能分析结果进行现场验证，分析输出结果与现场实际情况存在偏差的原因，为波形时空数据库、负荷智能辨识与追踪技术相关算法跌单升级提供基础数据支撑，提高输出结果的准确性和可用性。
(4)开发专变用户负荷监测异常追踪闭环管理功能。首先，基于当前采集运维闭环管理机制，制定专变用户负荷监测异常管理办法，明确现场运维人员工作职责，开展专变用户负荷监测异常追踪闭环管理功能需求调研，规划异常追踪闭环管理功能，主要包括异常工单生成、工单派发、核查结果反馈、工单自动校验及处理、工单执行情况统计及结果分析等方面，编制《专变用户负荷监测异常追踪闭环管理需求调研报告》；其次，基于用电信息采集主站现有架构，结合专变用户行为感知与负荷辨识智能分析结果存储策略，考虑异常追踪处理业务管理流程，编制专变用户负荷监测异常追踪闭环管理功能技术方案，制定系统功能技术架构；最后，采用抽样现场验证和盲样测试两种方式，验证专变用户负荷监测异常输出结果准确性和可用性，选择单位开展试点应用。
需要说明的是，本申请中未详述的技术方案，采用公知技术。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于用户智能负荷辨识模块分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：专变用户智能负荷辨识模块研发步骤；
步骤二：基于多源数据融合的专变用户在线数据同步接口开发步骤；
步骤三：专变用户行为感知与负荷辨识智能分析功能开发步骤；
步骤四：专变用户负荷监测异常追踪闭环管理功能开发步骤。
2.根据权利要求1所述的一种基于用户智能负荷辨识模块分析方法，其特征在于，在步骤一中，对专变用户智能负荷辨识模块研制，用于对电压、电流等稳态数据的检测算法建模及嵌入式实现、完成设备特征的表计动态识别及标定；利用时域相似度检测算法，实现瞬态时域信号的设备启动、休眠、停止实时跟踪。
3.根据权利要求1所述的一种基于用户智能负荷辨识模块分析方法，其特征在于，在步骤二中，基于用电信息采集系统，开发专变用户基本档案信息同步接口、智能负荷辨识模块在线监测数据同步接口、异常监测点处理结果信息同步接口，实现专变用户负荷监测数据融合贯通。
4.根据权利要求1所述的一种基于用户智能负荷辨识模块分析方法，其特征在于，在步骤三中，对专变用户负荷运行过程中的数据进行深入挖掘，自动提取多维度特征量，实现基于大数据的用户负荷异常研判、用户运行定制化分析等功能，自动生成分析报告，直观呈现统计分析结果，同时对有普遍性、规律性的异常问题及其诊断修复办法进行集中管理。
5.根据权利要求1所述的一种基于用户智能负荷辨识模块分析方法，其特征在于，在步骤四中，研发专变用户负荷监测异常追踪闭环管理功能，实现专变用户负荷异常的远程集中在线监测，针对疑似异常的监测点，自动生成处理工单，实现分析结果统计、工单派发、现场核查及反馈等环节闭环管理，探索建立异常追踪闭环管理机制，保证异常处置及时性和处置结果质量。
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