CN116566036A - 一种用能负荷在线智能监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用能负荷在线智能监测系统，包括总用能负荷质量监测中心和若干区域用能负荷质量监测子系统，总用能负荷质量监测中心与各个区域用能负荷质量监测子系统通过通信传输层实现通信连接，各个区域用能负荷质量监测子系统通过通信传输层连接有数据采集设备。本发明总体采用数据采集设备‑若干区域用能负荷质量监测子系统‑总用能负荷质量监测中心的三级分布式结构，将多个以不同监测目标为对象的子系统集成在一个总监测平台上，提高了系统的可扩展能力和大区域电网用电负荷和电能质量监测能力，能够准确、实时、可靠的检测各项电能参数，大大增强了电力部门对电网的用电负荷与电能质量的监管能力。
Description
技术领域
本发明涉及电网用能负荷和质量监测技术领域，尤其是涉及一种用能负荷在线智能监测系统。
背景技术
随着煤、石油、天然气等非可再生能源消耗加剧，从可持续发展及环境保护出发，太阳能、风能等清洁型发电发展迅速，微电网在解决分布式发电间歇性、随机性而带来的电网频率波动、电压偏移等电能质量问题上发挥着重大作用。电能质量控制主要是通过专用装置进行治理，即在负荷并网的位置安装各种电能控制装置，以保证并网用能负荷或电流、电压符合要求，从而有效控制电能质量。传统的关于用能负荷和电能质量监测系统大都为二级结构，即监测设备-数据中心结构。从长远的规划上看，二级结构系统具有较大的局限性，所能承受数据采集设备(监测终端)接入能力有限，难以实现与其他系统互联，容易导致数据拥堵。例如，一种在中国专利文献上公开的“一种用电负荷监测系统”，其公告号CN203522340U，该系统包括：电流监测模块、无线数据收发模块、多功能电表、负控管理终端和远程系统主站，多功能电表与负控管理终端相连；用于采集电力变压器高压侧用电信息的电流监测模块将高压侧用电信息上传给无线数据收发模块；用于采集电力变压器低压侧用电信息的多功能电表将低压侧用电信息上传给负控管理终端；无线数据收发模块和负控管理终端通过无线电力专网TD-LTE230M将用电信息上传至远程系统主站。该系统虽然可以解决采用GPRS公网传输电力信息时存在电力信息易被窃取的问题，但系统仍然是监测设备-数据中心(即该专利的负控管理终端)的二级结构，系统扩展性不强，具有较大的局限性。
发明内容
本发明是为了克服现有技术的监测系统是监测设备-数据中心的二级结构，系统扩展性不强，具有较大的局限性的问题，提供一种电用能负荷在线智能监测系统。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种用能负荷在线智能监测系统，包括总用能负荷质量监测中心和若干区域用能负荷质量监测子系统，所述总用能负荷质量监测中心与各个区域用能负荷质量监测子系统通过通信传输层实现通信连接，所述各个区域用能负荷质量监测子系统通过通信传输层连接有数据采集设备。本发明的一种用能负荷在线智能监测系统，总体采用数据采集设备-若干区域用能负荷质量监测子系统-总用能负荷质量监测中心的三级分布式结构，将多个以不同监测目标为对象的子系统集成在一个总监测平台上，提高了系统的可扩展能力和大区域电网用电负荷和电能质量监测能力，能够准确、实时、可靠的检测各项电能参数，大大增强了电力部门对电网的用电负荷与电能质量的监管能力。
作为本发明的优选方案，所述数据采集设备实时采集监测数据，包括电网各监测点的电能质量数据、用户侧的电能质量数据和用户侧的电量负荷数据。数据采集设备采集到电能质量数据、用户侧的电能质量数据和用户侧的电量负荷数据后对数据进行存储。
作为本发明的优选方案，所述区域用能负荷质量监测子系统包括能效分析模块和电能质量评估模块，所述能效分析模块实现对数据采集设备采集的能耗数据按多对象、对维度进行分析，并以图标的方式呈现，所述电能质量评估模块内含电能质量评估算法，根据数据采集设备采集的电能质量数据对电网或用户侧进行电能质量评估。电能质量评估模块内含电能质量评估算法，可以根据具体的电能监测环境和特点选择合适的电能质量评估模型，不必局限于某一种或某一类算法模型。
作为本发明的优选方案，所述区域用能负荷质量监测子系统还包括文件存储模块，所述文件存储模块采用分布式文件存储，包括客户端、主服务器和本地服务器，所述本地服务器存储历史检测数据的原始值，所述主服务器按照不同区域数据采集设备的数量和指标数据大小调整对应的存储空间，所述客户端与主服务器相对应，用于申请数据查询服务。本发明采用分布式文件的存储设计方案可以提高节点的数据利用率。
作为本发明的优选方案，所述数据采集设备包括控制单元和数据转换单元，所述数据转换单元连接有数据采集单元，所述数据采集单元连接有数据存储单元，所述控制单元分别与数据转换单元、数据采集单元和数据存储单元相连，所述数据存储单元通过通信传输层与区域用能负荷质量监测子系统相连。控制单元控制数据采集设备进行数据采集和监测，数据转换单元对采集到的部分数据进行信号转换，数据采集单元进行数据采集，采集到的数据由数据存储单元进行临时存储，数据存储单元通过通信传输层将数据传输给区域用能负荷质量监测子系统。
作为本发明的优选方案，所述数据转换单元包括电压信号转换装置、电流信号转换装置和脉冲信号转换装置，所述电压信号转换装置、电流信号转换装置和脉冲信号转换装置分别对采集到的电压信号、电流信号和脉冲信号进行转换。数据转换单元包括但不局限于电压信号转换装置、电流信号转换装置和脉冲信号转换装置。
作为本发明的优选方案，所述系统还包括电能质量监测预警子系统，所述电能质量监测预警子系统据实际情况预先选定监测的电能质量指标，所述电能质量指标包括以下指标中的一种或多种：电压偏差、电压总谐波、电压三相不平衡度、短时间闪变、2～25次电压谐波和2～25次电流谐波，并依照国家标准，针对每个选定的所述电能质量指标设定若干等级的预警阈值，对选定的电能质量指标进行计算，根据计算结果与预警等级对电能质量进行预警。电能质量监测预警子系统将管辖区域内的所有数据采集设备采集的各项监测数据进行汇集，并通过数据分类管理模块将这些数据分类编码，实现电力数据、电能功耗数据、电能质量数据的分类存储，以及数据资源可靠、高效的综合治理。
作为本发明的优选方案，所述对选定的电能质量指标进行计算包括计算该指标当天的平均值和电能质量数据的标准差，将计算出来的指标当天的平均值和电能质量数据的标准差与相应的国家标准相比较，若在国家标准的范围内，则表示为正常数据，不用进行预警，否则，则表示为异常数据，并统计该指标当天的超标次数，根据超标次数和设定的预警阈值进行多等级预警。如进行三级预警，在国家标准的范围之外设置两个预警阈值，分别为第一预警阈值和第二预警阈值，第二预警阈值大于第一预警阈值，当超标次数在国家标准的范围之外且小于第一预警阈值时，预警等级为一级，当超标次数在第一预警阈值和第二预警阈值之间时，预警等级为二级，当超标次数大于第二预警阈值，预警等级为三级。
因此，本发明具有以下有益效果：本发明的一种用能负荷在线智能监测系统，总体采用数据采集设备-若干区域用能负荷质量监测子系统-总用能负荷质量监测中心的三级分布式结构，将多个以不同监测目标为对象的子系统集成在一个总监测平台上，提高了系统的可扩展能力和大区域电网用电负荷和电能质量监测能力，能够准确、实时、可靠的检测各项电能参数，大大增强了电力部门对电网的用电负荷与电能质量的监管能力。
附图说明
图1是本发明的一种用能负荷在线智能监测系统整体结构示意图；
图2是本发明的数据采集设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明做进一步的描述。
如图1所示，一种用能负荷在线智能监测系统，包括总用能负荷质量监测中心和若干区域用能负荷质量监测子系统，总用能负荷质量监测中心与各个区域用能负荷质量监测子系统通过通信传输层实现通信连接，各个区域用能负荷质量监测子系统通过通信传输层连接有数据采集设备。本发明的一种用能负荷在线智能监测系统，总体采用数据采集设备-若干区域用能负荷质量监测子系统-总用能负荷质量监测中心的三级分布式结构，将多个以不同监测目标为对象的子系统集成在一个总监测平台上，提高了系统的可扩展能力和大区域电网用电负荷和电能质量监测能力，能够准确、实时、可靠的检测各项电能参数，大大增强了电力部门对电网的用电负荷与电能质量的监管能力。
数据采集设备实时采集监测数据，包括电网各监测点的电能质量数据、用户侧的电能质量数据和用户侧的电量负荷数据。数据采集设备采集到电能质量数据、用户侧的电能质量数据和用户侧的电量负荷数据后对数据进行存储。
区域用能负荷质量监测子系统包括能效分析模块和电能质量评估模块，能效分析模块实现对数据采集设备采集的能耗数据按多对象、对维度进行分析，并以图标的方式呈现，电能质量评估模块内含电能质量评估算法，根据数据采集设备采集的电能质量数据对电网或用户侧进行电能质量评估。电能质量评估模块内含电能质量评估算法，可以根据具体的电能监测环境和特点选择合适的电能质量评估模型，不必局限于某一种或某一类算法模型。
区域用能负荷质量监测子系统还包括文件存储模块，文件存储模块采用分布式文件存储，包括客户端、主服务器和本地服务器，本地服务器存储历史检测数据的原始值，主服务器按照不同区域数据采集设备的数量和指标数据大小调整对应的存储空间，客户端与主服务器相对应，用于申请数据查询服务。本发明采用分布式文件的存储设计方案可以提高节点的数据利用率。
客户端即用户终端，是指与服务器相对应的、需要主服务器提供系统存储监测数据的应用终端，向上级服务器申请各指标变化趋势的数据查询程序。
主服务器采用云服务器，可以按照不同区域电能质量监测站的个数及指标数据大小灵活调整对应的存储空间，在总存储空间大小不变的情况下实现对各站点存储空间的最优分配。经各节点监测站预处理后的指标数据特征值(最大值、最小值、平均值以及95％概率值)以天为单位被上传并存储至云端主服务器。主服务器中保存的文件索引信息包括各指标文件映射信息、物理地址(包括所在文件服务器互联网协议(IP)地址、硬盘地址等)、文件副本的物理地址以及访问控制信息等。
本地服务器采用文件分块机制存储历史监测数据的原始值，同时负责数据解析、特征值计算、文件分块写入和上传文件索引等任务，一定程度上减轻了主服务器的负载量。
如图2所示，数据采集设备包括控制单元和数据转换单元，数据转换单元连接有数据采集单元，数据采集单元连接有数据存储单元，控制单元分别与数据转换单元、数据采集单元和数据存储单元相连，数据存储单元通过通信传输层与区域用能负荷质量监测子系统相连。控制单元控制数据采集设备进行数据采集和监测，数据转换单元对采集到的部分数据进行信号转换，数据采集单元进行数据采集，采集到的数据由数据存储单元进行临时存储，数据存储单元通过通信传输层将数据传输给区域用能负荷质量监测子系统。
数据转换单元包括电压信号转换装置、电流信号转换装置和脉冲信号转换装置，电压信号转换装置、电流信号转换装置和脉冲信号转换装置分别对采集到的电压信号、电流信号和脉冲信号进行转换。数据转换单元包括但不局限于电压信号转换装置、电流信号转换装置和脉冲信号转换装置。
系统还包括电能质量监测预警子系统，电能质量监测预警子系统据实际情况预先选定监测的电能质量指标，电能质量指标包括以下指标中的一种或多种：电压偏差、电压总谐波、电压三相不平衡度、短时间闪变、2～25次电压谐波和2～25次电流谐波，并依照国家标准，针对每个选定的所述电能质量指标设定若干等级的预警阈值，对选定的电能质量指标进行计算，根据计算结果与预警等级对电能质量进行预警。电能质量监测预警子系统将管辖区域内的所有数据采集设备采集的各项监测数据进行汇集，并通过数据分类管理模块将这些数据分类编码，实现电力数据、电能功耗数据、电能质量数据的分类存储，以及数据资源可靠、高效的综合治理。
对选定的电能质量指标进行计算包括计算该指标当天的平均值和电能质量数据的标准差，将计算出来的指标当天的平均值和电能质量数据的标准差与相应的国家标准相比较，若在国家标准的范围内，则表示为正常数据，不用进行预警，否则，则表示为异常数据，并统计该指标当天的超标次数，根据超标次数和设定的预警阈值进行多等级预警。如进行三级预警，在国家标准的范围之外设置两个预警阈值，分别为第一预警阈值和第二预警阈值，第二预警阈值大于第一预警阈值，当超标次数在国家标准的范围之外且小于第一预警阈值时，预警等级为一级，当超标次数在第一预警阈值和第二预警阈值之间时，预警等级为二级，当超标次数大于第二预警阈值，预警等级为三级。
在该实施例中，提供一种电能质量评估算法，以电压波动为例，根据不同电压变动频度，定义5个隐马尔科夫转移状态，并根据电压监测历史数据采用最大似然估计法对状态转移矩阵进行估计，然后建立每个状态下电压波动指标的一般化自回归模型，采用最小二乘法对回归模型参数进行估计，从而得到基于隐马尔科夫模型的电压波动的马尔科夫转换模型，最后根据t时刻和t-1时刻的电压波动指标和状态转移矩阵，对t+1时刻每个状态下的电压波动指标的预测值进行加权求和，得到t+1时刻电压波动指标的预测值。
不同电压变动频度的电压波动发展趋势给用户带来的影响各不相同，根据电压变动频度的大小将电压波动划分为多个状态，每个状态之间可以相互转移，并且下一时刻的状态只与当前时刻的状态有关，与之前的状态无关。由于每个电压波动状态是不可见的，但每个状态可以获得一个电压波动指标，且电压波动指标是该状态下的概率函数，由此电压波动可用隐藏马尔科夫模型描述。
参考国标GB/T 12326—2008《电能质量电压波动和闪变》中电压波动的限值要求，定义了电压波动的5个不同隐藏的转移状态。
状态S1：电压变动频度r≤1次/h，电压波动指标小于4％。
状态S2：电压变动频度1＜r≤10次/h，电压波动指标小于3％。
状态S3：电压变动频度10＜r≤100次/h，电压波动指标小于2％。
状态S4：电压变动频度100＜r≤1 000次/h，电压波动指标小于1.25％。
状态S5：电压变动频度r≥1 000次/h或电压波动指标越限。
t时刻电压波动的状态记为qt(t＝1，2，…)，qt＝Si表示t时刻电压波动处于状态Si。在一个时间序列中，系统会以一定概率从一个状态转移到另一个状态，用各状态之间的概率转移矩阵A来描述这个转移过程。对于一阶马尔科夫模型，t+1时刻的状态只与t时刻的状态有关，而不用考虑系统之前所在的状态，t+1时刻电压波动状态用qt+1＝Sj表示，那么概率转移矩阵A中元素定义为
aij＝P(qt+1＝Sj|qt＝Si)
且满足
用π＝{πi+表示状态空间的初始概率分布，即
πi＝P(q1＝Si)，i＝1，2，3，4，5。
根据时刻1到时刻t的状态转换结果，采用最大似然估计法对概率转移矩阵A进行参数估计，得到对数似然方程：
其中，L(A)为概率转移矩阵的似然函数，qi为i时刻的电压波动状态，qi+1为i+1时刻的电压波动状态。
通过观察t时刻电压波动指标得到观察值yt，与t时刻电压波动所处的状态有关。考虑t-1时刻和t时刻电压波动指标对t+1时刻电压波动指标的影响，建立每个状态下的电压波动指标的一般化自回归模型，即电压波动的隐马尔科夫转换模型：
其中，yt和yt-1分别为t时刻和t-1时刻的电压波动指标，为状态Si下t+1时刻的电压波动指标的预测值，参数ui、βi、αi分别为状态Si下的回归系数，采用最小二乘法进行参数估计，/>为状态Si下的白噪声，服从/>
由此获得基于隐藏马尔科夫模型的电压波动的马尔科夫转换模型，根据t时刻和t-1时刻的电压波动指标得到每个状态下t+1时刻电压波动指标的预测值，再根据状态转移矩阵A，对每个状态下t+1时刻电压波动指标的预测值进行加权求和，以获取t+1时刻电压波动指标的预测值，即：
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何不经过创造性劳动想到的变化或替换，都应涵盖在本发明保护范围之内。
Claims (8)
1.一种用能负荷在线智能监测系统，其特征是，包括总用能负荷质量监测中心和若干区域用能负荷质量监测子系统，所述总用能负荷质量监测中心与各个区域用能负荷质量监测子系统通过通信传输层实现通信连接，所述各个区域用能负荷质量监测子系统通过通信传输层连接有数据采集设备。
2.根据权利要求1所述的一种用能负荷在线智能监测系统，其特征是，所述数据采集设备实时采集监测数据，包括电网各监测点的电能质量数据、用户侧的电能质量数据和用户侧的电量负荷数据。
3.根据权利要求1所述的一种用能负荷在线智能监测系统，其特征是，所述区域用能负荷质量监测子系统包括能效分析模块和电能质量评估模块，所述能效分析模块实现对数据采集设备采集的能耗数据按多对象、对维度进行分析，并以图标的方式呈现，所述电能质量评估模块内含电能质量评估算法，根据数据采集设备采集的电能质量数据对电网或用户侧进行电能质量评估。
4.根据权利要求1或3所述的一种用能负荷在线智能监测系统，其特征是，所述区域用能负荷质量监测子系统还包括文件存储模块，所述文件存储模块采用分布式文件存储，包括客户端、主服务器和本地服务器，所述本地服务器存储历史检测数据的原始值，所述主服务器按照不同区域数据采集设备的数量和指标数据大小调整对应的存储空间，所述客户端与主服务器相对应，用于申请数据查询服务。
5.根据权利要求1或2所述的一种用能负荷在线智能监测系统，其特征是，所述数据采集设备包括控制单元和数据转换单元，所述数据转换单元连接有数据采集单元，所述数据采集单元连接有数据存储单元，所述控制单元分别与数据转换单元、数据采集单元和数据存储单元相连，所述数据存储单元通过通信传输层与区域用能负荷质量监测子系统相连。
6.根据权利要求5所述的一种用能负荷在线智能监测系统，其特征是，所述数据转换单元包括电压信号转换装置、电流信号转换装置和脉冲信号转换装置，所述电压信号转换装置、电流信号转换装置和脉冲信号转换装置分别对采集到的电压信号、电流信号和脉冲信号进行转换。
7.根据权利要求1所述的一种用能负荷在线智能监测系统，其特征是，还包括电能质量监测预警子系统，所述电能质量监测预警子系统据实际情况预先选定监测的电能质量指标，所述电能质量指标包括以下指标中的一种或多种：电压偏差、电压总谐波、电压三相不平衡度、短时间闪变、2~25次电压谐波和2~25次电流谐波，并依照国家标准，针对每个选定的所述电能质量指标设定若干等级的预警阈值，对选定的电能质量指标进行计算，根据计算结果与预警等级对电能质量进行预警。
8.根据权利要求7所述的一种用能负荷在线智能监测系统，其特征是，所述对选定的电能质量指标进行计算包括计算该指标当天的平均值和电能质量数据的标准差，将计算出来的指标当天的平均值和电能质量数据的标准差与相应的国家标准相比较，若在国家标准的范围内，则表示为正常数据，不用进行预警，否则，则表示为异常数据，并统计该指标当天的超标次数，根据超标次数和设定的预警阈值进行多等级预警。
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| CN118153901A (zh) * | 2024-04-09 | 2024-06-07 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 一种智慧燃气管网供气调配方法、物联网系统和介质 |
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| CN118153901A (zh) * | 2024-04-09 | 2024-06-07 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 一种智慧燃气管网供气调配方法、物联网系统和介质 |
| CN118153901B (zh) * | 2024-04-09 | 2024-08-02 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 一种智慧燃气管网供气调配方法、物联网系统和介质 |
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