CN117543835A - 一种配电柜智能配电控制方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种配电柜智能配电控制方法及装置，涉及智能配电技术领域，所述方法包括：通过神经网络模型，对所述处理结果进行训练，并建立电力需求预测模型；根据电器设备的实时工作状态数据以及电力需求预测模型，预测未来的电力需求，以得到预测结果；根据所述预测结果，通过优化算法，生成对应的电源分配策略；根据所述电源分配策略，对配电柜内的分布式电源进行调整，以得到调整结果；根据所述调整结果以及预设的控制策略，自动调整配电柜内的电源分配。本发明可以根据电器设备的实时工作状态数据和未来的电力需求，生成对应的电源分配策略，自动调整配电柜内的电源分配。

Description

一种配电柜智能配电控制方法及装置
技术领域
本发明涉及智能配电技术领域，特别是指一种配电柜智能配电控制方法及装置。
背景技术
随着科技的进步和智能化的发展，传统的配电柜已经无法满足现代电力系统对效率和安全性的需求。为了解决这个问题，人们开始研究智能配电柜，希望通过引入智能控制技术和优化算法，提高配电柜的运行效率和安全性。然而，现有的智能配电柜仍然存在一些问题。
首先，现有的智能配电柜通常只是简单地监测电器设备的工作状态，并不能充分利用这些数据进行有效的预测和调整。这导致在电力需求发生变化时，配电柜无法及时做出响应，从而影响电力系统的稳定性和效率。
其次，现有的智能配电柜缺乏有效的电源分配策略。它们通常只是根据固定的规则进行电源分配，而无法根据电器设备的实时工作状态和未来的电力需求进行优化。这导致在电力需求高峰时，一些重要的电器设备可能无法得到足够的电力，而在电力需求低谷时，电力可能被浪费。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种配电柜智能配电控制方法及装置，可以根据电器设备的实时工作状态数据和未来的电力需求，生成对应的电源分配策略，自动调整配电柜内的电源分配。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
第一方面，一种配电柜智能配电控制方法，所述方法包括：
根据电器设备的布局和工作特性，以及配电柜内的空间限制确定传感器位置，以及对应的监测覆盖评估函数；根据监测覆盖评估函数，通过优化传感器位置组合，以获得最终的传感器位置组合，根据最终的传感器位置组合，定期获取电器设备的实时工作状态数据；
对所述实时工作状态数据进行处理，以得到处理结果；
通过神经网络模型，对所述处理结果进行训练，并建立电力需求预测模型；
根据电器设备的实时工作状态数据以及电力需求预测模型，预测未来的电力需求，以得到预测结果；
根据所述预测结果，通过优化算法，生成对应的电源分配策略；
根据所述电源分配策略，对配电柜内的分布式电源进行调整，以得到调整结果；
根据所述调整结果以及预设的控制策略，自动调整配电柜内的电源分配。
进一步的，对所述实时工作状态数据进行处理，以得到处理结果，包括：
对所述实时工作状态数据通过进行处理，以得到处理结果/>，其中，/>和/>是平滑参数，/>表示趋势项，/>表示季节性项，处理结果/>表示第i个传感器的平均数据。
进一步的，根据所述预测结果，通过优化算法，生成对应的电源分配策略，包括：
获取神经网络预测结果；
根据神经网络预测结果，确定电源分配目标函数，其中，/>是电源/>的成本；/>，/>，…，/>分别表示电源的输出功率；
设置约束条件，其中，a ij 是系数，b i 是右侧的常数，表示约束条件，m和n表示索引；
使用线性规划求解器，求解最终的决策变量取值，以满足约束条件下最终的目标函数的解；
根据最终的目标函数的解，调整电源的输出，以得到在目标函数下的最终的电源分配策略。
进一步的，根据所述电源分配策略，对配电柜内的分布式电源进行调整，以得到调整结果，包括：
通过通信接口，将最终的电源分配策略发送至配电柜内的控制系统，以使控制系统根据接收到的最终的电源分配策略，协调各个分布式电源的工作状态和输出功率，以实现电源按照预定的比例进行分配；
通过传感器网络实时监测各设备的工作状态和电源分配情况，将监测数据反馈给控制系统，以使控制系统根据实时监测数据和反馈信息，动态调整分布式电源的工作参数和输出。
进一步的，在根据所述调整结果以及预设的控制策略，自动调整配电柜内的电源分配之后，还包括：
实时监测配电柜内电器设备的工作状态以及电源分配情况；
将实时监测到的电器设备工作状态和电源分配情况与预设的工作状态和电源分配策略进行比对，以判断当前的电源分配是否达到预设条件；
若判断当前的电源分配未达到预设条件，则重新获取配电柜内各电器设备的实时工作状态数据，并根据新的数据重新进行电力需求预测、电源分配策略生成以及电源分配调整，形成闭环优化；
若判断当前的电源分配达到预设条件，则继续实时监测，并在检测到新的变化时重复操作。
进一步的，在根据所述调整结果以及预设的控制策略，自动调整配电柜内的电源分配之后，还包括：
通过云计算平台，将多个配电柜的实时工作状态数据、电力需求预测模型以及电源分配策略进行共享和协同；
通过分析方法，对历史的工作状态数据和电源分配策略进行分析，以获取电器设备的分析结果。
进一步的，对历史的工作状态数据和电源分配策略进行分析，以获取电器设备的分析结果，包括：
对历史工作状态数据进行时间序列分析，以识别出电器设备的运行周期和季节性变化；
对历史数据进行模式识别，以捕捉电器设备的能耗模式；
分析历史数据中不同电器设备之间的关联性，以得到分析结果。
第二方面，一种配电柜智能配电控制装置，包括：
获取模块，用于根据电器设备的布局和工作特性，以及配电柜内的空间限制确定传感器位置，以及对应的监测覆盖评估函数；根据监测覆盖评估函数，通过优化传感器位置组合，以获得最终的传感器位置组合，根据最终的传感器位置组合，定期获取电器设备的实时工作状态数据；对所述实时工作状态数据进行处理，以得到处理结果；通过神经网络模型，对所述处理结果进行训练，并建立电力需求预测模型；
处理模块，用于根据电器设备的实时工作状态数据以及电力需求预测模型，预测未来的电力需求，以得到预测结果；根据所述预测结果，通过优化算法，生成对应的电源分配策略；根据所述电源分配策略，对配电柜内的分布式电源进行调整，以得到调整结果；根据所述调整结果以及预设的控制策略，自动调整配电柜内的电源分配。
第三方面，一种计算设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现所述的方法。
第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述的方法。
本发明的上述方案至少包括以下有益效果：
定期获取电器设备的实时工作状态数据，可以实时监测电器设备的工作状态，及时发现和处理异常情况，避免电力系统中断或故障，从而提高电力系统的稳定性。同时，通过对实时工作状态数据进行处理和分析，可以优化电力资源的分配和利用，提高电力系统的效率。
通过神经网络模型对处理结果进行训练，并建立电力需求预测模型，可以根据历史数据和实时工作状态数据预测未来的电力需求，使得配电柜可以提前做好准备，以满足未来的电力需求。通过优化算法生成对应的电源分配策略，可以根据预测的电力需求和电器设备的实时工作状态数据进行优化电源分配，确保重要的电器设备在电力需求高峰时得到足够的电力，避免在电力需求低谷时浪费电力，有助于平衡电力系统的负载，降低运营成本。
根据调整结果以及预设的控制策略，可以自动调整配电柜内的电源分配，无需人工干预，可以减少人力资源的投入，并提高调整的准确性和及时性。同时，预设的控制策略可以根据不同的场景和需求进行灵活调整，使配电柜能够适应不同的环境和条件，发挥最佳的性能。
通过对电力需求的准确预测和优化电源分配，可以降低电力系统的能耗，从而减少碳排放，通过对电器设备的实时监测和异常情况的处理，可以及时发现和预防设备故障，延长设备的使用寿命。同时，智能配电控制方法可以确保电源分配的安全性和合规性，降低安全事故的风险。
附图说明
图1是本发明的实施例提供的一种配电柜智能配电控制方法的流程示意图。
图2是本发明的实施例提供的一种配电柜智能配电控制装置示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
如图1所示，本发明的实施例提出一种配电柜智能配电控制方法，所述方法包括以下步骤：
步骤11，根据电器设备的布局和工作特性，以及配电柜内的空间限制确定传感器位置，以及对应的监测覆盖评估函数；根据监测覆盖评估函数，通过优化传感器位置组合，以获得最终的传感器位置组合，根据最终的传感器位置组合，定期获取电器设备的实时工作状态数据；
步骤12，对所述实时工作状态数据进行处理，以得到处理结果；
步骤13，通过神经网络模型，对所述处理结果进行训练，并建立电力需求预测模型；
步骤14，根据电器设备的实时工作状态数据以及电力需求预测模型，预测未来的电力需求，以得到预测结果；
步骤15，根据所述预测结果，通过优化算法，生成对应的电源分配策略；
步骤16，根据所述电源分配策略，对配电柜内的分布式电源进行调整，以得到调整结果；
步骤17，根据所述调整结果以及预设的控制策略，自动调整配电柜内的电源分配。
在本发明实施例中，步骤11能够实时监测电器设备的工作状态，包括电流、电压、功率等参数，确保及时获取到最新的工作状态信息。这有助于及时发现电器设备的异常情况，预防潜在的故障，并提高电力系统的稳定性。步骤12通过对实时工作状态数据进行处理，可以提取出有用的信息，排除干扰和噪声，使数据更加准确和可靠，处理结果能够为后续的训练和预测提供有效的输入数据，提高预测的准确性。步骤13，利用神经网络模型对处理结果进行训练，可以学习到电器设备工作状态与电力需求之间的复杂关系。通过训练得到的电力需求预测模型能够根据历史数据和实时工作状态数据预测未来的电力需求，为电源分配提供决策依据。步骤14，结合电器设备的实时工作状态数据和电力需求预测模型，可以对未来的电力需求进行准确的预测。预测结果能够反映未来一段时间内的电力需求变化趋势，为制定电源分配策略提供依据。步骤15，利用优化算法，可以根据预测的电力需求和电器设备的实时工作状态数据进行优化计算，生成对应的电源分配策略。这能够确保电源分配更加合理和高效，满足电器设备的实际需求。步骤16，根据生成的电源分配策略，可以对配电柜内的分布式电源进行调整，如改变电源的输出功率、切换电源的开关状态等。调整结果能够使电源分配策略得以实施，确保电器设备得到合适的电力供应。步骤17，根据调整结果和预设的控制策略，可以自动化地对配电柜内的电源分配进行调整，无需人工干预。这能够提高调整的效率和准确性，降低运营成本。同时，预设的控制策略可以根据不同的场景和需求进行灵活调整，使配电柜能够适应不同的环境和条件。
在本发明另一优选的实施例中，上述步骤11，可以包括：
步骤111，根据电器设备的布局和工作特性，以及配电柜内的空间限制，设传感器位置为P i =(x i ，y i ，z i )，表示第i个传感器的三维坐标；
步骤112，根据传感器位置为P i =(x i ，y i ，z i )，确定监测覆盖评估函数，其中，/>是传感器数量，/>是传感器i和传感器j之间的欧氏距离；
步骤113，在三维空间中随机生成一组传感器位置作为初始种群，每个个体表示一种传感器位置组合；
步骤114，对每个传感器位置组合计算监测覆盖评估函数的值；
步骤115，采用选择算子，从当前种群中选择适应度个体，作为下一代种群的父代；
步骤116，对选中的个体进行交叉操作，产生新的个体；
步骤117，对新生成的个体进行变异操作，以生成变异个体；对变异个体计算监测覆盖评估函数的值，得到新一代种群的适应度；重复操作，直到达到预定的迭代次数，每次迭代均生成新的个体，并逐步优化传感器位置组合；在最终种群中选择适应度最终的个体，以获得最终的传感器位置组合；根据最终的传感器位置组合，定期采集电器设备的实时工作状态数据。
在本发明实施例中，通过根据电器设备的布局、工作特性以及配电柜内的空间限制，该方法可以确保传感器被放置在最佳位置，从而实现对电器设备工作状态的全面和准确监测。使用监测覆盖评估函数可以确保传感器的布局能够最大化地覆盖所有需要监测的电器设备，避免监测盲区，从而提高对电器设备工作状态的监测效率。通过在三维空间中随机生成一组传感器位置作为初始种群，并结合选择、交叉和变异操作，该方法可以确保搜索过程中种群的多样性，避免陷入局部最优解。通过迭代过程，该方法可以逐步优化传感器的位置组合，确保在每次迭代中都生成新的、更优的个体，从而逐步接近全局最优解。该方法可以根据实际的电器设备布局和工作状态进行调整和优化，显示出很强的自适应能力，即使电器设备或配电柜的内部环境发生变化，该方法仍然能够确保传感器的最佳布局。通过确保传感器布局的优化，可以减少不必要的传感器安装，从而降低运营成本和维护成本。根据最终的传感器位置组合定期采集电器设备的实时工作状态数据，可以确保数据的准确性和可靠性。
在本发明一优选的实施例中，上述步骤12，可以包括：
步骤121，对所述实时工作状态数据通过进行处理，以得到处理结果/>，其中，/>和/>是平滑参数，/>表示趋势项，/>表示季节性项，处理结果/>表示第i个传感器的平均数据。
在本发明实施例中，通过使用平滑参数，可以对实时工作状态数据进行平滑处理，从而减少数据中的噪声和异常值，使数据更加稳定和可靠。通过根据趋势项和季节性项的影响，可以更准确地反映电器设备工作状态的实际变化趋势和周期性变化；通过对实时工作状态数据进行处理，可以提取出有用的信息，可以更直观地反映电器设备的工作状态和性能，可以将大量的实时工作状态数据进行处理，得到处理结果，即第i个传感器的平均数据。通过对实时工作状态数据进行有效的处理和分析，可以更准确地预测电器设备的未来工作状态和性能，从而提高预测的准确性和可靠性，可以适应电器设备工作状态的动态变化，通过实时更新和处理数据，确保对电器设备的监测和控制始终保持最新和有效。
在本发明一优选的实施例中，上述步骤15，可以包括：
步骤151，获取神经网络预测结果；
步骤152，根据神经网络预测结果，确定电源分配目标函数，其中，/>是电源/>的成本；/>，/>，…，/>分别表示电源的输出功率；
步骤153，设置约束条件，其中，a ij 是系数，b i 是右侧的常数，表示约束条件，m和n表示索引；
步骤154，使用线性规划求解器，求解最终的决策变量取值，以满足约束条件下最终的目标函数的解；
步骤155，根据最终的目标函数的解，调整电源的输出，以得到在目标函数下的最终的电源分配策略。
在本发明实施例中，通过获取神经网络预测结果，可以准确预测未来的电力需求，从而为电源分配提供有效的指导，确保电源分配与实际需求相匹配，可以确保在满足电力需求的同时，实现电源分配的成本优化，降低运营成本。本发明可以同时考虑多个电源的输出功率，并在目标函数中对其进行优化，从而实现多个电源之间的协调管理和高效利用，可以确保生成的电源分配策略满足实际的物理和工程约束；通过使用线性规划求解器，可以在满足约束条件的基础上，求解最终的决策变量取值，从而得到最优解，提高决策的准确性和效率。根据最终的目标函数的解，可以灵活调整电源的输出，以适应不同的电力需求和条件变化，确保电力系统的稳定运行。
在本发明一优选的实施例中，上述步骤16，可以包括：
步骤161，通过通信接口，将最终的电源分配策略发送至配电柜内的控制系统，以使控制系统根据接收到的最终的电源分配策略，协调各个分布式电源的工作状态和输出功率，以实现电源按照预定的比例进行分配；
步骤162，通过传感器网络实时监测各设备的工作状态和电源分配情况，将监测数据反馈给控制系统，以使控制系统根据实时监测数据和反馈信息，动态调整分布式电源的工作参数和输出。
在本发明实施例中，通过通信接口发送最终的电源分配策略至配电柜内的控制系统，可以确保策略得到实时、准确的实施，各分布式电源根据预定比例进行工作。控制系统可以根据接收到的策略，协调各个分布式电源的工作状态和输出功率，确保它们之间的工作同步和配合，实现电源的高效利用。通过传感器网络实时监测各设备的工作状态和电源分配情况，可以为控制系统提供实时、准确的工作信息，确保控制系统随时掌握电力系统的实际工作状态。控制系统根据实时监测数据和反馈信息，可以动态调整分布式电源的工作参数和输出，确保电源分配始终与实际需求相匹配，实现动态优化，本发明可以实时监测和动态调整，该方法可以自适应地应对电力系统中的环境变化、设备故障等突发情况，确保电力系统的稳定运行。通过实施优化的电源分配策略和动态调整能力，可以确保电力系统在高效、经济的状态下运行，提高能源的利用效率。通过实时监测和动态调整，可以及时发现并解决潜在的电源分配问题或设备故障，从而增强电力系统的安全性。
在本发明一优选的实施例中，在上述步骤17之后，还可以包括：
步骤18，实时监测配电柜内电器设备的工作状态以及电源分配情况；将实时监测到的电器设备工作状态和电源分配情况与预设的工作状态和电源分配策略进行比对，以判断当前的电源分配是否达到预设条件；
步骤19，若判断当前的电源分配未达到预设条件，则重新获取配电柜内各电器设备的实时工作状态数据，并根据新的数据重新进行电力需求预测、电源分配策略生成以及电源分配调整，形成闭环优化；若判断当前的电源分配达到预设条件，则继续实时监测，并在检测到新的变化时重复操作。
在本发明实施例中，通过实时监测配电柜内电器设备的工作状态和电源分配情况，并与预设策略进行比对，可以持续校验当前的电源分配策略是否仍然有效和最优。当判断当前的电源分配未达到预设条件时，系统可以迅速响应，重新获取数据并优化策略，显示出很强的自适应调整能力。通过不断地监测、比对、调整和再监测，形成了一个闭环优化机制，确保电源分配策略始终与实际需求相匹配，并在出现新的变化或需求时进行调整。持续监测可以及时发现潜在的电源分配问题或设备故障，并采取预防性措施，避免问题扩大或影响电力系统的正常运行。通过实时监测和动态调整，可以确保电力系统在面临各种变化和挑战时仍然保持稳定运行。闭环优化机制可以确保电源分配始终在最佳状态下进行，从而最大化能源的使用效率。通过实时调整和优化电源分配，可以避免不必要的能源浪费和设备损耗，从而降低运营成本。
在本发明一优选的实施例中，在上述步骤17之后，还可以包括：
通过云计算平台，将多个配电柜的实时工作状态数据、电力需求预测模型以及电源分配策略进行共享和协同；通过分析方法，对历史的工作状态数据和电源分配策略进行分析，以获取电器设备的分析结果。
在本发明实施例中，通过云计算平台，多个配电柜的实时工作状态数据可以得到集中管理和处理，从而提高了数据的利用效率；通过共享和协同，可以更加全面地了解整个电力系统的状态，从而更加合理地进行电源分配，优化资源的使用；通过将多个配电柜的电力需求预测模型进行共享和协同，可以利用更多的数据来训练和优化模型，从而提升预测的准确性；通过云计算平台对多个配电柜进行协同管理，可以增强整个电力系统的稳定性，降低单点故障的风险；通过对历史的工作状态数据和电源分配策略进行分析，可以挖掘出电器设备的使用规律和潜在问题；通过优化资源分配和提升预测准确性，可以降低电力系统的运营成本；通过云计算平台和数据分析方法，可以实现电力系统的智能化管理。
在本发明一优选的实施例中，通过分析方法，对历史的工作状态数据和电源分配策略进行分析，以获取电器设备的分析结果，包括：
对历史工作状态数据进行时间序列分析，以识别出电器设备的运行周期和季节性变化；
对历史数据进行模式识别，以捕捉电器设备的能耗模式；
分析历史数据中不同电器设备之间的关联性，以得到分析结果。
在本发明实施例中，通过对历史工作状态数据进行时间序列分析，可以清晰地识别出电器设备的运行周期和季节性变化，能够预测在特定季节或周期内设备的电力需求，从而提前做出相应的电源分配策略调整，确保电力供应的稳定性和高效性。模式识别技术在历史数据中的应用可以捕捉电器设备的能耗模式，可以深入了解设备在何种工作状态下能耗最高，何时能耗较低，从而优化设备的运行模式和电源分配，实现能源的高效利用；通过分析历史数据中不同电器设备之间的关联性，提供了优化电源分配、降低能耗、提高整体系统效率的线索，有助于制定更为合理的电源管理策略。
在本发明另一优选的实施例中，对历史工作状态数据进行时间序列分析，以识别出电器设备的运行周期和季节性变化，可以包括：
通过对历史工作状态数据进行时间序列分析，以得到在时刻t的电器设备工作状态，其中，/>表示在时刻t的电器设备工作状态，/>表示模型的均值，/>表示自回归系数，表示历史状态对当前状态的影响；/>表示在时刻t- i的电器设备工作状态；/>表示移动平均系数，表示历史噪声对当前状态的影响；/>表示在时刻t-j的噪声；/>表示在时刻t的噪声；p表示自回归阶数；q表示移动平均阶数；
在本发明另一优选的实施例中，对历史数据进行模式识别，以捕捉电器设备的能耗模式，可以包括：
通过对历史数据进行模式识别，可以捕捉到电器设备的能耗模式，其中，/>表示聚类损失函数，/>表示聚类数目，/>表示第k个聚类中的样本集合，/>表示第i个样本的工作状态数据，/>表示第k个聚类的中心；/>表示欧几里得距离。
在本发明另一优选的实施例中，分析历史数据中不同电器设备之间的关联性，以得到分析结果，可以包括：
使用分析历史数据中不同电器设备之间的关联性，其中，/>表示电器设备g和电器设备h之间的相关系数；g i ，h i 表示第i个样本中电器设备g和电器设备h的工作状态数据；/>，/>表示电器设备g和电器设备h工作状态数据的均值；/>表示样本数量，/>和/>是权重参数，/>是阈值参数。
在本发明另一优选的实施例中，在分析历史数据中不同电器设备之间的关联性，以得到分析结果之后，还可以包括：
利用分析得到的相关性系数，构建一个关联性网络，在这个网络中，每个电器设备代表一个节点，而节点之间的边则代表了它们之间的关联性强度；
在关联性网络中，运用社区检测算法来识别出具有相似运行模式的电器设备群组；
基于社区检测的结果，对每个识别出的社区进行电源分配策略的优化；
利用时间序列分析和模式识别的结果，构建预测模型来预测电器设备未来的工作状态和电源需求；
通过分析历史数据中的关联性模式，构建一个异常检测与报警系统。
在本发明另一优选的实施例中，在关联性网络中，运用社区检测算法来识别出具有相似运行模式的电器设备群组，包括：
通过识别出具有相似运行模式的电器设备群组，其中，/>表示模块度，取值范围为[-1,1)，值越大表示社区结构越明显；/>表示关联性网络的邻接矩阵，表示电器设备i和电器设备j之间的关联性；/>和/>分别表示电器设备i和电器设备j的度；/>表示网络中所有边的权重之和；/>表示Kronecker delta函数，当电器设备i和电器设备j属于同一社区时，其值为1，否则为0；/>和/>分别表示电器设备i和电器设备j所属的社区；对于网络中的每一对电器设备i和j，如果它们属于同一社区，则计算它们之间的实际关联性/>与随机情况下期望的关联性/>之差，然后将所有这样的差值求和并归一化，得到的模块度值越大，说明网络中的社区结构越明显。
在本发明另一优选的实施例中，利用时间序列分析和模式识别的结果，构建预测模型来预测电器设备未来的工作状态和电源需求，包括：
利用时间序列分析和模式识别的结果，通过预测未来的工作状态和电源需求，其中，/>表示在时刻 />的预测值，表示未来电器设备的工作状态或电源需求；表示截距项，表示当所有自变量为0时的预测值；/>表示自回归系数，表示过去i个时刻的工作状态或电源需求对未来值的影响；/>表示在时刻/>的历史工作状态或电源需求数据，/>表示外生变量系数，表示过去j个时刻的相关特征对未来值的影响；/>表示在时刻/>的历史相关特征数据，可以是通过模式识别提取出的特征或其他影响因素，/>表示误差项，表示预测值与实际值之间的随机偏差，/>和/>分别表示自回归和外生变量的滞后阶数。
如图2所示，本发明的实施例还提供一种配电柜智能配电控制装置20，包括：
获取模块21，用于根据电器设备的布局和工作特性，以及配电柜内的空间限制确定传感器位置，以及对应的监测覆盖评估函数；根据监测覆盖评估函数，通过优化传感器位置组合，以获得最终的传感器位置组合，根据最终的传感器位置组合，定期获取电器设备的实时工作状态数据；对所述实时工作状态数据进行处理，以得到处理结果；通过神经网络模型，对所述处理结果进行训练，并建立电力需求预测模型；
处理模块22，用于根据电器设备的实时工作状态数据以及电力需求预测模型，预测未来的电力需求，以得到预测结果；根据所述预测结果，通过优化算法，生成对应的电源分配策略；根据所述电源分配策略，对配电柜内的分布式电源进行调整，以得到调整结果；根据所述调整结果以及预设的控制策略，自动调整配电柜内的电源分配。
可选的，对所述实时工作状态数据进行处理，以得到处理结果，包括：
对所述实时工作状态数据通过进行处理，以得到处理结果/>，其中，/>和/>是平滑参数，/>表示趋势项，/>表示季节性项，处理结果表示第i个传感器的平均数据。
可选的，根据所述预测结果，通过优化算法，生成对应的电源分配策略，包括：
获取神经网络预测结果；
根据神经网络预测结果，确定电源分配目标函数，其中，/>是电源/>的成本；/>，/>，…，/>分别表示电源的输出功率；
设置约束条件，其中，a ij 是系数，b i 是右侧的常数，表示约束条件，m和n表示索引；
使用线性规划求解器，求解最终的决策变量取值，以满足约束条件下最终的目标函数的解；
根据最终的目标函数的解，调整电源的输出，以得到在目标函数下的最终的电源分配策略。
可选的，根据所述电源分配策略，对配电柜内的分布式电源进行调整，以得到调整结果，包括：
通过通信接口，将最终的电源分配策略发送至配电柜内的控制系统，以使控制系统根据接收到的最终的电源分配策略，协调各个分布式电源的工作状态和输出功率，以实现电源按照预定的比例进行分配；
通过传感器网络实时监测各设备的工作状态和电源分配情况，将监测数据反馈给控制系统，以使控制系统根据实时监测数据和反馈信息，动态调整分布式电源的工作参数和输出。
可选的，在根据所述调整结果以及预设的控制策略，自动调整配电柜内的电源分配之后，还包括：
实时监测配电柜内电器设备的工作状态以及电源分配情况；
将实时监测到的电器设备工作状态和电源分配情况与预设的工作状态和电源分配策略进行比对，以判断当前的电源分配是否达到预设条件；
若判断当前的电源分配未达到预设条件，则重新获取配电柜内各电器设备的实时工作状态数据，并根据新的数据重新进行电力需求预测、电源分配策略生成以及电源分配调整，形成闭环优化；
若判断当前的电源分配达到预设条件，则继续实时监测，并在检测到新的变化时重复操作。
可选的，在根据所述调整结果以及预设的控制策略，自动调整配电柜内的电源分配之后，还包括：
通过云计算平台，将多个配电柜的实时工作状态数据、电力需求预测模型以及电源分配策略进行共享和协同；
通过分析方法，对历史的工作状态数据和电源分配策略进行分析，以获取电器设备的分析结果。
可选的，通过分析方法，对历史的工作状态数据和电源分配策略进行分析，以获取电器设备的分析结果，包括：
对历史工作状态数据进行时间序列分析，以识别出电器设备的运行周期和季节性变化；
对历史数据进行模式识别，以捕捉电器设备的能耗模式；
分析历史数据中不同电器设备之间的关联性，以得到分析结果。
需要说明的是，该装置是与上述方法相对应的装置，上述方法实施例中的所有实现方式均适用于该实施例中，也能达到相同的技术效果。
本发明的实施例还提供一种计算设备，包括：处理器、存储有计算机程序的存储器，所述计算机程序被处理器运行时，执行如上所述的方法。上述方法实施例中的所有实现方式均适用于该实施例中，也能达到相同的技术效果。
本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上所述的方法。上述方法实施例中的所有实现方式均适用于该实施例中，也能达到相同的技术效果。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
此外，需要指出的是，在本发明的装置和方法中，显然，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。并且，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行，某些步骤可以并行或彼此独立地执行。对本领域的普通技术人员而言，能够理解本发明的方法和装置的全部或者任何步骤或者部件，可以在任何计算装置（包括处理器、存储介质等）或者计算装置的网络中，以硬件、固件、软件或者它们的组合加以实现，这是本领域普通技术人员在阅读了本发明的说明的情况下运用的基本编程技能就能实现的。
因此，本发明的目的还可以通过在任何计算装置上运行一个程序或者一组程序来实现。所述计算装置可以是公知的通用装置。因此，本发明的目的也可以仅仅通过提供包含实现所述方法或者装置的程序代码的程序产品来实现。也就是说，这样的程序产品也构成本发明，并且存储有这样的程序产品的存储介质也构成本发明。显然，所述存储介质可以是任何公知的存储介质或者将来所开发出来的任何存储介质。还需要指出的是，在本发明的装置和方法中，显然，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。并且，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行。某些步骤可以并行或彼此独立地执行。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种配电柜智能配电控制方法，其特征在于，所述方法包括：
根据电器设备的布局和工作特性，以及配电柜内的空间限制确定传感器位置，以及对应的监测覆盖评估函数；根据监测覆盖评估函数，通过优化传感器位置组合，以获得最终的传感器位置组合，根据最终的传感器位置组合，定期获取电器设备的实时工作状态数据；
对所述实时工作状态数据进行处理，以得到处理结果；
通过神经网络模型，对所述处理结果进行训练，并建立电力需求预测模型；
根据电器设备的实时工作状态数据以及电力需求预测模型，预测未来的电力需求，以得到预测结果；
根据所述预测结果，通过优化算法，生成对应的电源分配策略；
根据所述电源分配策略，对配电柜内的分布式电源进行调整，以得到调整结果；
根据所述调整结果以及预设的控制策略，自动调整配电柜内的电源分配。
2.根据权利要求1所述的配电柜智能配电控制方法，其特征在于，对所述实时工作状态数据进行处理，以得到处理结果，包括：
对所述实时工作状态数据通过进行处理，以得到处理结果/>，其中，/>和/>是平滑参数，/>表示趋势项，/>表示季节性项，处理结果/>表示第i个传感器的平均数据。
3.根据权利要求2所述的配电柜智能配电控制方法，其特征在于，根据所述预测结果，通过优化算法，生成对应的电源分配策略，包括：
获取神经网络预测结果；
根据神经网络预测结果，确定电源分配目标函数，其中，/>是电源/>的成本；/>，/>，…，/>分别表示电源的输出功率；
设置约束条件，其中，a ij 是系数，b i 是右侧的常数，表示约束条件，m和n表示索引；
使用线性规划求解器，求解最终的决策变量取值，以满足约束条件下最终的目标函数的解；
根据最终的目标函数的解，调整电源的输出，以得到在目标函数下的最终的电源分配策略。
4.根据权利要求3所述的配电柜智能配电控制方法，其特征在于，根据所述电源分配策略，对配电柜内的分布式电源进行调整，以得到调整结果，包括：
通过通信接口，将最终的电源分配策略发送至配电柜内的控制系统，以使控制系统根据接收到的最终的电源分配策略，协调各个分布式电源的工作状态和输出功率，以实现电源按照预定的比例进行分配；
通过传感器网络实时监测各设备的工作状态和电源分配情况，将监测数据反馈给控制系统，以使控制系统根据实时监测数据和反馈信息，动态调整分布式电源的工作参数和输出。
5.根据权利要求4所述的配电柜智能配电控制方法，其特征在于，在根据所述调整结果以及预设的控制策略，自动调整配电柜内的电源分配之后，还包括：
实时监测配电柜内电器设备的工作状态以及电源分配情况；
将实时监测到的电器设备工作状态和电源分配情况与预设的工作状态和电源分配策略进行比对，以判断当前的电源分配是否达到预设条件；
若判断当前的电源分配未达到预设条件，则重新获取配电柜内各电器设备的实时工作状态数据，并根据新的数据重新进行电力需求预测、电源分配策略生成以及电源分配调整，形成闭环优化；
若判断当前的电源分配达到预设条件，则继续实时监测，并在检测到新的变化时重复操作。
6.根据权利要求4所述的配电柜智能配电控制方法，其特征在于，在根据所述调整结果以及预设的控制策略，自动调整配电柜内的电源分配之后，还包括：
通过云计算平台，将多个配电柜的实时工作状态数据、电力需求预测模型以及电源分配策略进行共享和协同；
通过分析方法，对历史的工作状态数据和电源分配策略进行分析，以获取电器设备的分析结果。
7.根据权利要求6所述的配电柜智能配电控制方法，其特征在于，通过分析方法，对历史的工作状态数据和电源分配策略进行分析，以获取电器设备的分析结果，包括：
对历史工作状态数据进行时间序列分析，以识别出电器设备的运行周期和季节性变化；
对历史数据进行模式识别，以捕捉电器设备的能耗模式；
分析历史数据中不同电器设备之间的关联性，以得到分析结果。
8.一种配电柜智能配电控制装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于根据电器设备的布局和工作特性，以及配电柜内的空间限制确定传感器位置，以及对应的监测覆盖评估函数；根据监测覆盖评估函数，通过优化传感器位置组合，以获得最终的传感器位置组合，根据最终的传感器位置组合，定期获取电器设备的实时工作状态数据；对所述实时工作状态数据进行处理，以得到处理结果；通过神经网络模型，对所述处理结果进行训练，并建立电力需求预测模型；
处理模块，用于根据电器设备的实时工作状态数据以及电力需求预测模型，预测未来的电力需求，以得到预测结果；根据所述预测结果，通过优化算法，生成对应的电源分配策略；根据所述电源分配策略，对配电柜内的分布式电源进行调整，以得到调整结果；根据所述调整结果以及预设的控制策略，自动调整配电柜内的电源分配。
9.一种计算设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
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