CN114640177A - 一种基于电力能效监测装置的电力能效监测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于电力能效监测装置的电力能效监测方法，涉及能效监测技术领域，解决了现有技术在电力能效监测过程中，没有对多个电力能效监测装置的数据进行联合分析，导致电力能效监测不够精准，无法及时发现违法行为的技术问题；本发明设置有中央处理模块，以及与之相连的若干边缘处理模块，每个边缘处理模块与若干个电力能效监测装置相连接，通过边中央分析模块对能效监测数据进行双重分析，确定能效异常问题，达到电力能效精准监测的目的；本发明在根据能效监测数据确定能效异常问题时，可将同一主体对应的能效监测数据进行统一分析，则可对该主体的违法行为进行精确识别，提高了能效监测精度，提高违法行为的识别容错率。

Description

一种基于电力能效监测装置的电力能效监测方法
技术领域
本发明属于能效监测领域，涉及电力能效监测技术，具体是一种基于电力能效监测装置的电力能效监测方法。
背景技术
随着各种能源问题的出现，获取用户真实的能耗数据，实现电能数据的在线监测、分析、挖掘变得越来越重要；实现基础数据的自动采集，确保数据的及时性、客观性和准确性能够为各级决策提供数据基础。
现有技术(公开号为CN106602726A的发明专利)公开了一种电力能效监测装置及方法，对电气量数据进行采集处理，通过智能终端可读取处理结果，实现了用户对智能电器的可视化控制。现有技术在电力能效监测过程中，对采集的电力数据以及对应的分析结果进行可视化展示，而没有对多个电力能效监测装置的数据进行联合分析，导致电力能效监测不够精准，无法及时发现违法行为；因此，亟须一种基于电力能效监测装置的电力能效监测方法。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了一种基于电力能效监测装置的电力能效监测方法，用于解决现有技术在电力能效监测过程中，没有对多个电力能效监测装置的数据进行联合分析，导致电力能效监测不够精准，无法及时发现违法行为的技术问题。
本发明设置有中央处理模块，以及与之相连的若干边缘处理模块，每个边缘处理模块与若干个电力能效监测装置相连接，通过边缘处理模块对能效监测数据采集和反馈，中央分析模块对能效监测数据进行双重分析，确定能效异常问题，达到电力能效精准监测的目的。
为实现上述目的，本发明的第一方面提供了一种基于电力能效监测装置的电力能效监测方法，包括中央处理模块，以及与之相连接的若干个边缘处理模块，每个边缘处理模块与若干个电力能效监测装置相关联；
所述边缘处理模块采集相关联的所述电力能效监测装置的能效监测数据，根据控制指令将能效监测数据反馈至智能终端；
通过所述边缘处理模块将经过数据处理的能效监测数据发送至所述中央处理模块；
所述中央处理模块对若干子区域中的所述能效监测数据进行综合分析，根据分析结果确定子区域对应的能效监测标签；其中，若干所述子区域基于监测区域划分；
所述中央处理模块结合能效评估模型和能效监测标签对能效监测数据进一步分析，确定能效异常问题；其中，所述能效评估模型基于人工智能模型建立。
优选的，所述控制指令通过所述智能终端设定，或者通过所述边缘处理模块自动生成；其中，智能终端包括智能手机或者电脑。
优选的，所述中央处理模块根据若干所述电力能效监测装置的位置将监测区域划分为若干子区域，并将每个所述子区域中的所述电力能效监测装置与一个所述边缘处理模块关联。
优选的，通过所述边缘处理模块对所述能效监测数据进行分析，判断对应所述电力能效监测装置的工作状态，包括：
提取与所述能效监测数据同步发送的自检标签；其中，所述自检标签通过所述电力能效监测装置内置的自检程序生成；
对所述自检标签进行识别，获取所述电力能效监测装置的采集状态；
当采集状态正常时，则将所述能效监测数据的发送时刻与预设周期进行比较，获取所述电力能效监测装置的传输状态；
当传输状态正常时，则判定所述电力能效监测装置的工作状态正常。
优选的，所述中央处理模块对若干子区域的所述能效监测数据进行综合分析，获取能效监测标签，包括：
对所述子区域中各所述电力能效监测装置的能效监测数据进行整合，生成能效数据序列；
获取所述能效数据序列对应的能耗总量，以及均方差；
当能耗总量小于能耗阈值，且均方差小于均方差阈值时，则判定对应子区域的能耗正常，将所述能效监测标签设置为0；其中，所述能耗阈值和所述均方差阈值根据实际经验设置；否则
判定对应子区域的能耗异常，将所述能效监测标签设置为1。
优选的，所述中央处理模块结合能效评估模型对能效监测数据进一步分析，确定能效异常问题，包括：
识别所述能效监测标签，获取异常子区域中各电力能效监测装置对应的长时序的能效监测数据；
调用能效评估模型；
将各长时序的能效监测数据输入至能效评估模型，输出对应的数据标签，根据数据标签确定对应的能效异常问题。
优选的，基于人工智能模型建立所述能效评估模型，包括：
获取标准训练数据；其中，标准训练数据根据实际经验获取，包括各种类型的能效监测数据以及对应的数据标签，
通过标准训练数据对构建的人工智能模型进行训练，将训练完成的人工智能模型标记为能效评估模型；其中，人工智能模型包括深度卷积神经网络模型和RBF神经网络模型。
优选的，将所述能效异常问题对应的电力能效监测装置通过可视化模型进行展示，并结合可视化模型生成监管序列；其中，监管序列包括电力能效监测装置的位置和编号，以及对应的能效监测数据；
工作人员根据监管序列进行实地查看和处理。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明设置有中央处理模块，以及与之相连的若干边缘处理模块，每个边缘处理模块与若干个电力能效监测装置相连接，通过边缘处理模块对能效监测数据采集和反馈，中央分析模块对能效监测数据进行双重分析，确定能效异常问题，达到电力能效精准监测的目的。
2、本发明在根据能效监测数据确定能效异常问题时，可将同一主体对应的能效监测数据进行统一分析，则可对该主体的违法行为进行精确识别，提高了能效监测精度，提高违法行为的识别容错率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的工作步骤示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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它实施例，都属于本发明保护的范围。
现有技术(公开号为CN106602726A的发明专利)公开了一种电力能效监测装置及方法，对电气量数据进行采集处理，通过智能终端可读取处理结果，实现了用户对智能电器的可视化控制。现有技术在电力能效监测过程中，对采集的电力数据以及对应的分析结果进行可视化展示，而没有对多个电力能效监测装置的数据进行联合分析，导致电力能效监测不够精准，无法及时发现违法行为。
本发明设置有中央处理模块，以及与之相连的若干边缘处理模块，每个边缘处理模块与若干个电力能效监测装置相连接，通过边缘处理模块对能效监测数据采集和反馈，中央分析模块对能效监测数据进行双重分析，确定能效异常问题，达到电力能效精准监测的目的。
请参阅图1，本申请第一方面实施例提供了一种基于电力能效监测装置的电力能效监测方法，包括中央处理模块，以及与之相连接的若干个边缘处理模块，每个边缘处理模块与若干个电力能效监测装置相关联；
边缘处理模块采集相关联的电力能效监测装置的能效监测数据，根据控制指令将能效监测数据反馈至智能终端；
通过边缘处理模块将经过数据处理的能效监测数据发送至中央处理模块；
中央处理模块对若干子区域中的能效监测数据进行综合分析，根据分析结果确定子区域对应的能效监测标签；
中央处理模块结合能效评估模型和能效监测标签对能效监测数据进一步分析，确定能效异常问题。
本申请中设置了中央处理模块以及若干个边缘处理模块，中央处理模块设置在中控室中，边缘处理模块则设置在具体的能效监测场景中，中央处理模块和边缘处理模块均具有处理能力。
本申请中每个边缘处理模块与若干电力能效监测装置相连接，电力能效监测装置具体负责能效数据的监测工作，然后将获取的能效监测数据及时发送至边缘处理模块；在另外一些实施例中，每个边缘处理模块也可以仅与一个电力能效监测装置相连接。
本申请中电力能效监测装置包括电源、主控芯片、通信接口(或者无线通信单元)、采样单元等，能够完成对用电终端的电力能效采集。
本申请中，若干子区域基于监测区域划分，监测区域是需要进行电力能效监测的区域；中央处理模块根据若干电力能效监测装置的位置将监测区域划分为若干子区域，并将每个子区域中的电力能效监测装置与一个边缘处理模块关联。
通过以下说明例对区域划分进行解释：
说明例一：
假设监测区域是一个工业园区，工业园区内的每个企业均设置一个电力能效监测装置，则可以按照企业将工业园区划分成若干个子区域，每个子区域设置一个边缘处理模块，即该边缘处理模块与对应子区域中的一个电力能效监测装置相连接。
说明例二：
假设监测区域是一个居民区，居民区中每户居民均设置一个电力能效监测装置，则可以按照楼栋将居民区划分成若干个子区域，每个子区域设置一个边缘处理模块，则该边缘处理模块与对应子区域的若干电力能效监测装置相连接。
本申请中控制指令通过智能终端设定，或者通过边缘处理模块自动生成；智能终端包括智能手机、电脑等。
当用户希望能够及时看到家庭中或者企业的能效监测数据时，可以通过智能终端设定发送反馈周期，则边缘处理模块根据反馈周期生成控制指令，并将能效监测数据反馈至用户的智能终端。
当边缘处理模块通过能效监测数据发现异常时，则生成控制指令，将能效监测数据发送至用户的智能终端。
在一个优选的实施例中，通过边缘处理模块对能效监测数据进行分析，判断对应电力能效监测装置的工作状态，包括：
提取与能效监测数据同步发送的自检标签；
对自检标签进行识别，获取电力能效监测装置的采集状态；
当采集状态正常时，则将能效监测数据的发送时刻与预设周期进行比较，获取电力能效监测装置的传输状态；
当传输状态正常时，则判定电力能效监测装置的工作状态正常。
本实施例中的自检标签通过电力能效监测装置内置的自检程序生成，自检程序预先安装在电力能效监测装置中，用来检测电力能效检测终端的工作状态。
本实施例中先识别随能效检测数据一起发送的自检标签，当电力能效监测装置中各模块的状态正常时，则对比能效监测数据的发送时刻是否与预设周期一致，若二者一致时，则可以判定电力能效监测装置的工作状态正常；否则，判定工作状态异常，并进行预警处理；本实例的预设周期是指预先设定的能效监测数据的发送周期。
在一个优选的实施例中，中央处理模块对若干子区域的能效监测数据进行综合分析，获取能效监测标签，包括：
对子区域中各电力能效监测装置的能效监测数据进行整合，生成能效数据序列；
获取能效数据序列对应的能耗总量，以及均方差；
当能耗总量小于能耗阈值，且均方差小于均方差阈值时，则判定对应子区域的能耗正常，将能效监测标签设置为0；否则，判定对应子区域的能耗异常，将能效监测标签设置为1。
本实施例从两个角度来判定能效监测数据是否异常，首先将能效监测数据中的能耗数据(也可以是一段时间内能耗数据的均值)进行提取，整合成一个能效数据序列，从能效数据序列的能耗总量以及各能效数据的偏差来判定能效监测数据是否异常。
本实施例的均方差主要用来衡量能效数据序列中是否有个别数据偏差过大，符合均方差的定义，且简单直观。
在一个优选的实施例中，中央处理模块结合能效评估模型对能效监测数据进一步分析，确定能效异常问题，包括：
识别能效监测标签，获取异常子区域中各电力能效监测装置对应的长时序的能效监测数据；
调用能效评估模型；
将各长时序的能效监测数据输入至能效评估模型，输出对应的数据标签，根据数据标签确定对应的能效异常问题。
本实施例识别能效监测标签，获取异常子区域中电力能效监测装置的长时序的能效监测数据，结合能效评估模型来判断长时序能效监测数据是否存在违法问题。
本实施例的长时序是指连续时长内采集的能效监测数据；值得注意的是，还可以将多干电力能效监测装置的能效监测数据合并分析，如将同一家企业的两个电力能效监测装置对应的能效监测数据叠加在一起，获取对应的数据标签。
本实例中的违法行为是指偷电、挖矿等行为，通过能效监测数据可以识别上述违法行为。
在一个具体的实施例中，基于人工智能模型建立能效评估模型，包括：
获取标准训练数据；
通过标准训练数据对构建的人工智能模型进行训练，将训练完成的人工智能模型标记为能效评估模型。
本实施例中，标准训练数据根据实际经验获取，包括各种类型的能效监测数据以及对应的数据标签；各种类型是指各种应用场景，如商业、工业、居住等。
标准训练数据中能效监测数据是历史经验数据，对应的数据标签则是凭借工作人员丰富的经验进行设定；每个数据标签均对应一个能效异常问题，如1对应偷电问题，2对应挖矿问题。
在一个优选的实施例中，能效异常问题对应的电力能效监测装置通过可视化模型进行展示，并结合可视化模型生成监管序列；
工作人员根据监管序列进行实地查看和处理。
本实施例中，监管序列包括电力能效监测装置的位置和编号，以及对应的能效监测数据；监管人员可以根据监管序列对电力能效监测装置进行实地检查和处理，避免违法行为的发生。
本发明的工作原理：
边缘处理模块采集相关联的电力能效监测装置的能效监测数据，根据控制指令将能效监测数据反馈至智能终端。
通过边缘处理模块将经过数据处理的能效监测数据发送至中央处理模块。
中央处理模块对若干子区域中的能效监测数据进行综合分析，根据分析结果确定子区域对应的能效监测标签。
中央处理模块结合能效评估模型和能效监测标签对能效监测数据进一步分析，确定能效异常问题。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (8)

1.一种基于电力能效监测装置的电力能效监测方法，包括中央处理模块，以及与之相连接的若干个边缘处理模块，每个边缘处理模块与若干个电力能效监测装置相关联，其特征在于：
所述边缘处理模块采集相关联的所述电力能效监测装置的能效监测数据，根据控制指令将能效监测数据反馈至智能终端；
通过所述边缘处理模块将经过数据处理的能效监测数据发送至所述中央处理模块；
所述中央处理模块对若干子区域中的所述能效监测数据进行综合分析，根据分析结果确定子区域对应的能效监测标签；其中，若干所述子区域基于监测区域划分；
所述中央处理模块结合能效评估模型和能效监测标签对能效监测数据进一步分析，确定能效异常问题；其中，所述能效评估模型基于人工智能模型建立。
2.根据权利要求1所述的一种基于电力能效监测装置的电力能效监测方法，其特征在于，所述控制指令通过所述智能终端设定，或者通过所述边缘处理模块自动生成；其中，智能终端包括智能手机或者电脑。
3.根据权利要求1所述的一种基于电力能效监测装置的电力能效监测方法，其特征在于，所述中央处理模块根据若干所述电力能效监测装置的位置将监测区域划分为若干子区域，并将每个所述子区域中的所述电力能效监测装置与一个所述边缘处理模块关联。
4.根据权利要求1所述的一种基于电力能效监测装置的电力能效监测方法，其特征在于，通过所述边缘处理模块对所述能效监测数据进行分析，判断对应所述电力能效监测装置的工作状态，包括：
提取与所述能效监测数据同步发送的自检标签；其中，所述自检标签通过所述电力能效监测装置内置的自检程序生成；
对所述自检标签进行识别，获取所述电力能效监测装置的采集状态；
当采集状态正常时，则将所述能效监测数据的发送时刻与预设周期进行比较，获取所述电力能效监测装置的传输状态；
当传输状态正常时，则判定所述电力能效监测装置的工作状态正常。
5.根据权利要求1所述的一种基于电力能效监测装置的电力能效监测方法，其特征在于，所述中央处理模块对若干子区域的所述能效监测数据进行综合分析，获取能效监测标签，包括：
对所述子区域中各所述电力能效监测装置的能效监测数据进行整合，生成能效数据序列；
获取所述能效数据序列对应的能耗总量，以及均方差；
当能耗总量小于能耗阈值，且均方差小于均方差阈值时，则判定对应子区域的能耗正常，将所述能效监测标签设置为0；其中，所述能耗阈值和所述均方差阈值根据实际经验设置；否则
判定对应子区域的能耗异常，将所述能效监测标签设置为1。
6.根据权利要求5所述的一种基于电力能效监测装置的电力能效监测方法，其特征在于，所述中央处理模块结合能效评估模型对能效监测数据进一步分析，确定能效异常问题，包括：
识别所述能效监测标签，获取异常子区域中各电力能效监测装置对应的长时序的能效监测数据；
调用能效评估模型；
将各长时序的能效监测数据输入至能效评估模型，输出对应的数据标签，根据数据标签确定对应的能效异常问题。
7.根据权利要求6所述的一种基于电力能效监测装置的电力能效监测方法，其特征在于，基于人工智能模型建立所述能效评估模型，包括：
获取标准训练数据；其中，标准训练数据根据实际经验获取，包括各种类型的能效监测数据以及对应的数据标签，
通过标准训练数据对构建的人工智能模型进行训练，将训练完成的人工智能模型标记为能效评估模型；其中，人工智能模型包括深度卷积神经网络模型和RBF神经网络模型。
8.根据权利要求1所述的一种基于电力能效监测装置的电力能效监测方法，其特征在于，将所述能效异常问题对应的电力能效监测装置通过可视化模型进行展示，并结合可视化模型生成监管序列；其中，监管序列包括电力能效监测装置的位置和编号，以及对应的能效监测数据；
工作人员根据监管序列进行实地查看和处理。
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