CN115296405A - 一种基于嵌入式电力的能耗监测方法和系统 - Google Patents

一种基于嵌入式电力的能耗监测方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于嵌入式电力的能耗监测方法，包括：获取电力设备节点的IP地址，通过所述IP地址，构建电力设备节点和控制终端之间的电力拓扑网络；通过预设的数据采集器，对所述电力拓扑网络的待监测的电力设备节点的能耗参数进行监测，确定能耗数据；对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果；基于所述能耗结果，对电力设备节点进行优化和升级。

Description

一种基于嵌入式电力的能耗监测方法和系统
技术领域
本发明涉及嵌入式电力技术领域，特别涉及一种基于嵌入式电力的能耗监测方法和系统。
背景技术
目前，嵌入式电力设备所处的环境也是开放不可控的，在电力领域，嵌入式电力设备不仅系统安全性无法得到保障，在大规模的、异构的集群环境下，数量庞大的嵌入式电力设备安装外接仪表成本较高且非常不便于管理，只能通过外接功率测量设备或者通过定制的硬件传感器来采集嵌入式电力设备的功耗，缺少软件的嵌入方法，不仅检查成本高，效率底下，同时还管理难度高，不易操作。
发明内容
本发明提供一种基于嵌入式电力的能耗监测方法，用以解决上述背景技术出现的情况。
本发明提供一种基于嵌入式电力的能耗监测方法，包括：
获取电力设备节点的IP地址，通过所述IP地址，构建电力设备节点和控制终端之间的电力拓扑网络；
通过预设的数据采集器，对所述电力拓扑网络的待监测的电力设备节点的能耗参数进行监测，确定能耗数据；
对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果；
基于所述能耗结果，对电力设备节点进行优化和升级。
作为本技术方案的一种实施例，所述获取电力设备节点的IP地址，通过所述IP地址，构建电力设备节点和控制终端之间的电力拓扑网络，包括：
通过预设的能耗性能指标，将所述电力设备节点进行分类，确定分类电力设备节点；
通过预设的紧急度评估指标，对所述分类电力设备节点进行紧急度划分，确定划分结果；
按照紧急度顺序，获取所述划分结果对应的分类电力设备节点的IP地址；
通过所述IP地址，建立电力设备节点之间的输送路径；
通过所述输送路径，构建电力设备节点和控制终端之间的电力拓扑网络。
作为本技术方案的一种实施例，所述通过预设的能耗性能，将所述电力设备节点进行分类，确定分类电力设备节点，包括：
采集电力设备节点的历史能耗数据、状态能耗数据、业务数据和配置数据；
对电力设备节点的历史能耗数据、状态能耗数据和配置数据进行线性回归，建立能耗模型；
采集电力设备节点的标准能耗数据；
将标准能耗数据和状态能耗数据输入所述能耗模型进行分析，对所述分类电力设备节点分类，确定分类电力设备节点。
作为本技术方案的一种实施例，所述通过预设的紧急度评估指标，对所述分类电力设备节点进行紧急度划分，确定划分结果，包括：
采集电力设备节点的业务数据和业务配置数据；
对电力设备节点的业务数据和业务配置数据进行线性回归，建立紧急度评估模型；
采集电力设备节点的紧急度评估阈值范围；
将预设的紧急度评估指标和业务数据输入所述紧急度评估模型进行评估，对所述分类电力设备节点进行紧急度划分，确定划分结果。
作为本技术方案的一种实施例，所述紧急度评估指标至少包括能耗损耗程度、使用频率、使用时间、使用地点和请求评估频次。
作为本技术方案的一种实施例，所述划分结果至少包括紧急重要结果、普通结果和不重要结果。
作为本技术方案的一种实施例，所述通过预设的服务器，对所述电力拓扑网络的待监测的电力设备节点的能耗参数进行监测，确定能耗数据，包括：
通过预设的服务器，对所述电力拓扑网络的待监测的电力设备节点的能耗参数进行监测，确定能耗数据
作为本技术方案的一种实施例，所述通过预设的数据采集器，对所述电力拓扑网络的待监测的电力设备节点的能耗参数进行监测，确定能耗数据，包括：
通过预设的数据采集器，采集所述电力拓扑网络的待监测的电力设备节点的环境数据；
获取用户请求数据，对电力设备节点的能耗参数进行监测；
将所述环境数据和能耗参数进行拟合，确定能耗数据。
作为本技术方案的一种实施例，所述对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果，包括：
获取关于能耗数据的多维度参数；其中，
所述多维度参数至少包括电力设备节点的环境参数、电流参数、电压参数、发电功率和资源消耗率；
通过所述多维度参数，构建多维度标准；
通过所述多维度标准，对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果。
作为本技术方案的一种实施例，所述通过所述多维度标准，对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果，包括：
生成多维度均值和多维度标准值；
确定分类电力设备节点的能耗均值和能耗标准值；
将所述多维度均值、多维度标准值、能耗均值和能耗标准值和预设的置信区间进行比较，计算各类电力设备节点的能耗结果。
一种基于嵌入式电力的能耗监测系统，包括：
电力拓扑网络模块：用于获取电力设备节点的IP地址，通过所述IP地址，构建电力设备节点和控制终端之间的电力拓扑网络；
能耗数据模块：用于通过预设的数据采集器，对所述电力拓扑网络的待监测的电力设备节点的能耗参数进行监测，确定能耗数据；
多维度分析模块：用于对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果；
优化升级模块：用于基于所述能耗结果，对电力设备节点进行优化和升级。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种基于嵌入式电力的能耗监测方法流程图；
图2为本发明实施例中一种基于嵌入式电力的能耗监测方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1：
本发明实施例提供了一种基于嵌入式电力的能耗监测方法，包括：
获取电力设备节点的IP地址，通过所述IP地址，构建电力设备节点和控制终端之间的电力拓扑网络；
通过预设的数据采集器，对所述电力拓扑网络的待监测的电力设备节点的能耗参数进行监测，确定能耗数据；
对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果；
基于所述能耗结果，对电力设备节点进行优化和升级。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：
本发明实施例提供了一种基于嵌入式电力的能耗监测方法，包括：获取电力设备节点的IP地址，通过所述IP地址，构建电力设备节点和控制终端之间的电力拓扑网络；通过预设的数据采集器，对所述电力拓扑网络的待监测的电力设备节点的能耗参数进行监测，确定能耗数据；对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果；基于所述能耗结果，对电力设备节点进行优化和升级。
实施例2：
在一个实施例中，所述获取电力设备节点的IP地址，通过所述IP地址，构建电力设备节点和控制终端之间的电力拓扑网络，包括：
通过预设的能耗性能指标，将所述电力设备节点进行分类，确定分类电力设备节点；
通过预设的紧急度评估指标，对所述分类电力设备节点进行紧急度划分，确定划分结果；
按照紧急度顺序，获取所述划分结果对应的分类电力设备节点的IP地址；
通过所述IP地址，建立电力设备节点之间的输送路径；
通过所述输送路径，构建电力设备节点和控制终端之间的电力拓扑网络。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：
本技术方案获取电力设备节点的IP地址，通过所述IP地址，构建电力设备节点和控制终端之间的电力拓扑网络，包括：通过预设的能耗性能指标，将所述电力设备节点进行分类，确定分类电力设备节点；通过预设的紧急度评估指标，对所述分类电力设备节点进行紧急度划分，确定划分结果；按照紧急度顺序，获取所述划分结果对应的分类电力设备节点的IP地址；通过所述IP地址，建立电力设备节点之间的输送路径；通过所述输送路径，构建电力设备节点和控制终端之间的电力拓扑网络。
实施例3：
在一个实施例中，所述通过预设的能耗性能，将所述电力设备节点进行分类，确定分类电力设备节点，包括：
采集电力设备节点的历史能耗数据、状态能耗数据、业务数据和配置数据；
对电力设备节点的历史能耗数据、状态能耗数据和配置数据进行线性回归，建立能耗模型；
采集电力设备节点的标准能耗数据；
将标准能耗数据和状态能耗数据输入所述能耗模型进行分析，对所述分类电力设备节点分类，确定分类电力设备节点。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：
本技术方案通过预设的能耗性能，将所述电力设备节点进行分类，确定分类电力设备节点，包括：采集电力设备节点的历史能耗数据、状态能耗数据、业务数据和配置数据；对电力设备节点的历史能耗数据、状态能耗数据和配置数据进行线性回归，建立能耗模型；采集电力设备节点的标准能耗数据；将标准能耗数据和状态能耗数据输入所述能耗模型进行分析，对所述分类电力设备节点分类，确定分类电力设备节点。
实施例4：
在一个实施例中，所述通过预设的紧急度评估指标，对所述分类电力设备节点进行紧急度划分，确定划分结果，包括：
采集电力设备节点的业务数据和业务配置数据；
对电力设备节点的业务数据和业务配置数据进行线性回归，建立紧急度评估模型；
采集电力设备节点的紧急度评估阈值范围；
将预设的紧急度评估指标和业务数据输入所述紧急度评估模型进行评估，对所述分类电力设备节点进行紧急度划分，确定划分结果。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：
本技术方案通过预设的紧急度评估指标，对所述分类电力设备节点进行紧急度划分，确定划分结果，包括：采集电力设备节点的业务数据和业务配置数据；对电力设备节点的业务数据和业务配置数据进行线性回归，建立紧急度评估模型；采集电力设备节点的紧急度评估阈值范围；将预设的紧急度评估指标和业务数据输入所述紧急度评估模型进行评估，对所述分类电力设备节点进行紧急度划分，确定划分结果。
实施例5：
在一个实施例中，所述紧急度评估指标至少包括能耗损耗程度、使用频率、使用时间、使用地点和请求评估频次。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：
本技术方案紧急度评估指标至少包括能耗损耗程度、使用频率、使用时间、使用地点和请求评估频次
实施例6：
在一个实施例中，所述划分结果至少包括紧急重要结果、普通结果和不重要结果。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：
本技术方案的划分结果至少包括紧急重要结果、普通结果和不重要结果。
实施例7：
在一个实施例中，所述通过预设的数据采集器，对所述电力拓扑网络的待监测的电力设备节点的能耗参数进行监测，确定能耗数据，包括：
通过预设的数据采集器，采集所述电力拓扑网络的待监测的电力设备节点的环境数据；
获取用户请求数据，对电力设备节点的能耗参数进行监测；
将所述环境数据和能耗参数进行拟合，确定能耗数据。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：
本技术方案通过预设的数据采集器，对所述电力拓扑网络的待监测的电力设备节点的能耗参数进行监测，确定能耗数据，包括：通过预设的数据采集器，采集所述电力拓扑网络的待监测的电力设备节点的环境数据；获取用户请求数据，对电力设备节点的能耗参数进行监测；将所述环境数据和能耗参数进行拟合，确定能耗数据。
实施例8：
在一个实施例中，所述对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果，包括：
获取关于能耗数据的多维度参数；其中，
所述多维度参数至少包括电力设备节点的环境参数、电流参数、电压参数、发电功率和资源消耗率；
通过所述多维度参数，构建多维度标准；
通过所述多维度标准，对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：
本技术方案对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果，包括：获取关于能耗数据的多维度参数；其中，所述多维度参数至少包括电力设备节点的环境参数、电流参数、电压参数、发电功率和资源消耗率；通过所述多维度参数，构建多维度标准；通过所述多维度标准，对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果。
实施例9：
在一个实施例中，所述通过所述多维度标准，对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果，包括：
生成多维度均值和多维度标准值；
确定分类电力设备节点的能耗均值和能耗标准值；
将所述多维度均值、多维度标准值、能耗均值和能耗标准值和预设的置信区间进行比较，计算各类电力设备节点的能耗结果。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：
本技术方案通过所述多维度标准，对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果，包括：生成多维度均值和多维度标准值；确定分类电力设备节点的能耗均值和能耗标准值；将所述多维度均值、多维度标准值、能耗均值和能耗标准值和预设的置信区间进行比较，计算各类电力设备节点的能耗结果。
实施例10：
本发明实施例提供了一种基于嵌入式电力的能耗监测系统，包括：
电力拓扑网络模块：用于获取电力设备节点的IP地址，通过所述IP地址，构建电力设备节点和控制终端之间的电力拓扑网络；
能耗数据模块：用于通过预设的数据采集器，对所述电力拓扑网络的待监测的电力设备节点的能耗参数进行监测，确定能耗数据；
多维度分析模块：用于对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果；
优化升级模块：用于基于所述能耗结果，对电力设备节点进行优化和升级。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：
本发明实施例提供了一种基于嵌入式电力的能耗监测方法，包括：获取电力设备节点的IP地址，通过所述IP地址，构建电力设备节点和控制终端之间的电力拓扑网络；通过预设的数据采集器，对所述电力拓扑网络的待监测的电力设备节点的能耗参数进行监测，确定能耗数据；对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果；基于所述能耗结果，对电力设备节点进行优化和升级。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于嵌入式电力的能耗监测方法，其特征在于，包括：
获取电力设备节点的IP地址，通过所述IP地址，构建电力设备节点和控制终端之间的电力拓扑网络；
通过预设的数据采集器，对所述电力拓扑网络的待监测的电力设备节点的能耗参数进行监测，确定能耗数据；
对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果；
基于所述能耗结果，对电力设备节点进行优化和升级。
2.如权利要求1中所述的一种基于嵌入式电力的能耗监测方法，其特征在于，所述获取电力设备节点的IP地址，通过所述IP地址，构建电力设备节点和控制终端之间的电力拓扑网络，包括：
通过预设的能耗性能指标，将所述电力设备节点进行分类，确定分类电力设备节点；
通过预设的紧急度评估指标，对所述分类电力设备节点进行紧急度划分，确定划分结果；
按照紧急度顺序，获取所述划分结果对应的分类电力设备节点的IP地址；
通过所述IP地址，建立电力设备节点之间的输送路径；
通过所述输送路径，构建电力设备节点和控制终端之间的电力拓扑网络。
3.如权利要求2中所述的一种基于嵌入式电力的能耗监测方法，其特征在于，所述通过预设的能耗性能，将所述电力设备节点进行分类，确定分类电力设备节点，包括：
采集电力设备节点的历史能耗数据、状态能耗数据、业务数据和配置数据；
对电力设备节点的历史能耗数据、状态能耗数据和配置数据进行线性回归，建立能耗模型；
采集电力设备节点的标准能耗数据；
将标准能耗数据和状态能耗数据输入所述能耗模型进行分析，对所述分类电力设备节点分类，确定分类电力设备节点。
4.如权利要求2中所述的一种基于嵌入式电力的能耗监测方法，其特征在于，所述通过预设的紧急度评估指标，对所述分类电力设备节点进行紧急度划分，确定划分结果，包括：
采集电力设备节点的业务数据和业务配置数据；
对电力设备节点的业务数据和业务配置数据进行线性回归，建立紧急度评估模型；
采集电力设备节点的紧急度评估阈值范围；
将预设的紧急度评估指标和业务数据输入所述紧急度评估模型进行评估，对所述分类电力设备节点进行紧急度划分，确定划分结果。
5.如权利要求4中所述的一种基于嵌入式电力的能耗监测方法，其特征在于，所述紧急度评估指标至少包括能耗损耗程度、使用频率、使用时间、使用地点和请求评估频次。
6.如权利要求4中所述的一种基于嵌入式电力的能耗监测方法，其特征在于，所述划分结果至少包括紧急重要结果、普通结果和不重要结果。
7.如权利要求1中所述的一种基于嵌入式电力的能耗监测方法，其特征在于，所述通过预设的数据采集器，对所述电力拓扑网络的待监测的电力设备节点的能耗参数进行监测，确定能耗数据，包括：
通过预设的数据采集器，采集所述电力拓扑网络的待监测的电力设备节点的环境数据；
获取用户请求数据，对电力设备节点的能耗参数进行监测；
将所述环境数据和能耗参数进行拟合，确定能耗数据。
8.如权利要求1中所述的一种基于嵌入式电力的能耗监测方法，其特征在于，所述对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果，包括：
获取关于能耗数据的多维度参数；其中，
所述多维度参数至少包括电力设备节点的环境参数、电流参数、电压参数、发电功率和资源消耗率；
通过所述多维度参数，构建多维度标准；
通过所述多维度标准，对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果。
9.如权利要求1中所述的一种基于嵌入式电力的能耗监测方法，其特征在于，所述通过所述多维度标准，对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果，包括：
生成多维度均值和多维度标准值；
确定分类电力设备节点的能耗均值和能耗标准值；
将所述多维度均值、多维度标准值、能耗均值和能耗标准值和预设的置信区间进行比较，计算各类电力设备节点的能耗结果。
10.一种基于嵌入式电力的能耗监测系统，其特征在于，包括：
电力拓扑网络模块：用于获取电力设备节点的IP地址，通过所述IP地址，构建电力设备节点和控制终端之间的电力拓扑网络；
能耗数据模块：用于通过预设的数据采集器，对所述电力拓扑网络的待监测的电力设备节点的能耗参数进行监测，确定能耗数据；
多维度分析模块：用于对所述能耗数据进行多维度分析处理，确定能耗结果；
优化升级模块：用于基于所述能耗结果，对电力设备节点进行优化和升级。
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