CN117689070A - 一种基于物联网设备的电表管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电表管理技术技术领域，具体公开了一种基于物联网设备的电表管理系统，包括：数据采集模块：用于获取用户信息，并获取与所述的用户相对应的过去若干个月的月度用电信息；数据处理模块：用于对用户信息与月度用电信息进行处理，获得用户的月度预测用电量；预警模块：用于获取用户当月的月度用电量与月度用电量的比对，并根据用户的月度预测用电量对用户作出相应的用电预警；根据用户的用户信息和月度用电信息，获得平均气温与用电量之间的关系式、节假日用电变化量和特殊事件用电关系式，并得到用户的月度预测用电量；获取用户当月的月度用电量，根据用户的月度预测用电量对用户作出相应的用电预警。

Description

一种基于物联网设备的电表管理系统

技术领域

本发明涉及电表管理技术领域，具体涉及一种基于物联网设备的电表管理系统。

背景技术

物联网是指通过信息传感设备，按约定的协议，将任何物体与网络相连接，物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。

电表管理系统通常指的是一种能够自动获取电能数据和分析用电行为的电能计量和管理系统，它集成了数据处理和分析等多种技术。现有电表管理系统中的数据处理与分析，常通过电表采集电力系统的用电量、电流、电压与功率因数等电量数据，将这些电量数据实时传输至数据处理单元进行处理与分析，实现对电力系统的用电情况的实时监测。

而在现有的技术中，电表管理系统中的数据处理与分析大多只针对于电力系统的实时或历史的电量数据进行分析，得出用户的用电情况，这种数据处理的方式虽然可以帮助用户了解电力系统是否在正常运行范围内，并识别潜在的电力问题，但无法预测电力系统未来的用电情况，进而无法根据预测的各个用户的用电情况对电力作出合理的分配。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于物联网设备的电表管理系统，解决上述技术问题：传统的电表管理系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于物联网设备的电表管理系统，所述的系统包括：

数据采集模块：用于获取用户信息，并获取与所述的用户相对应的过去若干个月的月度用电信息；

数据处理模块：用于对用户信息与月度用电信息进行处理，获得用户的月度预测用电量；

预警模块：用于获取用户当月的月度用电量与月度用电量的比对，并根据用户的月度预测用电量对用户作出相应的用电预警。

作为本发明进一步的方案：所述的数据采集模块还包括采集节点，所述的采集节点用于获取用户的用户信息，获取用户信息的过程包括：

所述采集节点包括输入端口与标签选择端口；

用户通过所述输入端口输入用户的用户名，并通过标签选择端口选择特殊事件标签；

记用户输入的用户名与特殊事件标签为用户信息。

作为本发明进一步的方案：用户通过所述标签选择端口选择特殊事件标签的过程包括：

所述特殊事件标签包括发生标签、出入标签和周期标签；

用户选取发生标签，所述的发生标签的选项包括“是”和“否”；

当发生标签的选项为“是”时，选取出入标签，所述的出入标签的选项包括“离家”和“不离家”，并选取周期标签，所述周期标签表示特殊事件维持的天数；

当发生标签的选项为“否”时，不再选取出入标签与周期标签。

作为本发明进一步的方案：获取用户的月度用电信息的过程包括：

获取用户每日用电量，获取每日的日期与平均气温，并将每日的用电量与对应的日期、平均气温相关联，记为月度用电信息。

作为本发明进一步的方案：所述数据处理模块对用户的月度用电信息进行处理的过程包括：

获取用户的月度用电信息与用户信息，筛选出发生标签为“否”的月份的月度用电信息，以每日的平均气温为自变量，每日的用电量为因变量，建立回归方程，得到平均气温与用电量之间的关系式，记为f(x)，其中x表示平均气温。

作为本发明进一步的方案：所述的数据处理模块还包括获得节假日用电变化量，所述的节假日用电变化量的计算过程包括：

根据月度用电信息中每日的日期，确定每日是否为节假日；

设定节假日系数，记为k，若当日为节假日，记k=1，若当日为工作日，记k=0；

并设定相似阈值区间，若存在两个平均气温，且这两个平均气温的差值位于相似阈值区间内时，记这两个平均气温相似；

获取发生标签为“否”的月份的月度用电信息，再从所述的月度用电信息中筛选出平均气温相似的日期对应的用电量，并在所筛选的用电量中分别划分出工作日的用电量与节假日的用电量，同时获得其中工作日的天数与节假日的天数；

将各个工作日的用电量进行累加，并将累加后的结果除以工作日的天数，得到平均工作日用电量，同理得到平均节假日的用电量；

进而获得平均工作日用电量与平均节假日用电量的差值，记为节假日用电变化量，标记为C。

作为本发明进一步的方案：所述的数据处理模块还包括获得节假日用电变化量，所述的特殊事件电量关系式的计算过程包括：

设定周期系数，记为T，并记周期标签为t；

当用户选择的出入标签为离家时，T=-t，当用户选择的出入标签为不离家时，T=t；

从所述的月度用电信息中获取节假日系数一致且平均气温相似的日期对应的用电量，再从所述的用电量中筛选出所处的月份对应的发生标签为“否”的用电量，并选取其中任意一日的用电量为标准用电量；

分别获取其余每日的用电量以及对应的周期系数，将这些用电量按照对应的周期系数的大小，从小到大进行排序，并依次获取这些用电量相对于标准用电量的变化量；

将这些用电量相对于标准用电量的变化量记为特殊事件用电变化量，并将各个特殊事件用电变化量与对应的周期系数相关联；

以周期系数为自变量，特殊事件用电变化量为因变量，拟合出一元一次方程，得到特殊事件电量关系式与周期系数的关系式，记为g(T)。

作为本发明进一步的方案：所述数据处理模块获得用户的月度预测用电量的过程包括：

根据平均气温与用电量之间的关系式和节假日用电变化量得到日预测用电量，计算过程为αf(x)+kβC；

对月度内的所有日预测用电量进行累加，得到累加结果，记为q，其中

；

进而根据特殊事件电量关系式得到月度预测用电量，记为Q，其中

Q=q+γg(T)；

其中，表示当月第i天的日预测用电量，s表示当月的天数，α、β、γ均为定义的权重常数，且γ＞α＞β＞0。

作为本发明进一步的方案：所述预警模块对各个用户作出相应的用电预警的过程包括：

设定预警阈值区间；

获取用户当月的月度用电量，记为月度实际用电量，并获取用户的月度预测用电量，得到月度实际用电量与月度预测用电量的差值；

将所得到的差值与预警阈值进行对比，分析对比结果；

当差值位于预警阈值区间内时，不向用户作出用电预警；

当差值不位于预警阈值区间内时，向用户发出用电预警，提示用户本月用电量超出月度预测用电量，建议合理节约用电。

本发明的有益效果：

系统中设置有标签选择端口，所述标签选择端口包括发生标签、出入标签与周期标签，用于获取用户的特殊事件标签，同时获取用户历史的用电量，将历史的用电量与对应的日期与平均气温相关联，得到月度用电信息；从月度用电信息中筛选出发生标签为“否”的月份的月度用电量，得到平均气温与用电量之间的关系式；从月度用电信息中获取发生标签为“否”的月份的用电量，并筛选出平均气温相似的用电量，获得节假日用电变化量；从月度用电信息中获取节假日系数一致且平均气温相似的用电量，再筛选出所处的月份对应的发生标签为“否”的用电量，获得特殊事件用电关系式；进而根据平均气温与用电量之间的关系式和节假日用电变化量获得日预测用电量，并将月度内所有的日预测用电量进行累加后，得到累加结果，根据特殊事件用电关系式得到月度预测用电量；获取用户当月的月度用电量，根据用户的月度预测用电量对用户作出相应的用电预警，可以帮助用户更好地规划和管理用电。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明一种基于物联网设备的电表管理系统中于月度预测用电量的计算过程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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作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。

请参阅图1所示，本发明为一种基于物联网设备的电表管理系统，所述的系统包括：

数据采集模块：用于获取用户信息，并获取与所述的用户相对应的过去若干个月的月度用电信息；

所述的数据采集模块还包括采集节点，所述的采集节点用于获取用户的用户信息，获取用户信息的过程包括：

所述采集节点包括输入端口与标签选择端口；

用户通过所述输入端口输入用户的用户名，并通过标签选择端口选择特殊事件标签；

记用户输入的用户名与特殊事件标签为用户信息；

需要进一步说明的是，所述用户名用于区分不同的用户；用户在每月的第一天通过标签选择端口选择特殊事件标签，所述特殊事件特指用户因计划，需要家庭成员离家或家中来客的情况，例如家庭旅游、举办宴会等；

在本发明一种优选的实施例中，用户通过所述标签选择端口选择特殊事件标签的过程包括：

所述特殊事件标签包括发生标签、出入标签和周期标签；

用户选取发生标签，所述的发生标签的选项包括“是”和“否”；

当发生标签的选项为“是”时，选取出入标签，所述的出入标签的选项包括“离家”和“不离家”，并选取周期标签，所述周期标签表示特殊事件维持的天数；

当发生标签的选项为“否”时，不再选取出入标签与周期标签；

需要进一步说明的是，当发生标签的选项为“否”时，所述标签选择端口自动选择对应的出入标签为“不离家”，自动选择对应的周期标签为“0天”；

在本发明一种优选的实施例中，获取用户的月度用电信息的过程包括：

获取用户每日用电量，获取每日的日期与平均气温，并将每日的用电量与对应的日期、平均气温相关联，记为月度用电信息；

可以理解的是，所述数据采集模块所获取的用户信息与月度用电信息将用作样本数据，提供至所述数据处理模块，所述数据处理模块根据样本数据预测用户的用电量；

数据处理模块：用于对用户信息与月度用电信息进行处理，获得用户的月度预测用电量；

所述数据处理模块对用户的月度用电信息进行处理的过程包括：

获取用户的月度用电信息与用户信息，筛选出发生标签为“否”的月份的月度用电信息，以每日的平均气温为自变量，每日的用电量为因变量，建立回归方程，得到平均气温与用电量之间的关系式，记为f(x)，其中x表示平均气温；

需要进一步说明的是，得到平均气温与用电量之间的关系式的过程有：

以平均气温为横坐标，每日的用电量为纵坐标，建立直角坐标系，将所筛选的月度用电信息中每一日的平均气温与用电量映射至直角坐标系中，得到散点图；

根据散点图，得到各点的横坐标的平均值，记为，并得到各点的纵坐标的平均值，记为/>，则获得散点图的中心点/>；

设散点图的回归方程为y=ax+b，其中a、b为回归方程的待定系数，进而根据散点图与中心点，获得待定系数a、b的值，其中

；

其中，表示月度内第i天的平均气温，/>表示月度内第i天的用电量，s表示月度的天数；

在本发明一种优选的实施例中，所述的数据处理模块还包括获得节假日用电变化量，所述的节假日用电变化量的计算过程包括：

根据月度用电信息中每日的日期，确定每日是否为节假日；

设定节假日系数，记为k，若当日为节假日，记k=1，若当日为工作日，记k=0；

并设定相似阈值区间，若存在两个平均气温，且这两个平均气温的差值位于相似阈值区间内时，记这两个平均气温相似；

获取发生标签为“否”的月份的月度用电信息，再从所述的月度用电信息中筛选出平均气温相似的日期对应的用电量，并在所筛选的用电量中分别划分出工作日的用电量与节假日的用电量，同时获得其中工作日的天数与节假日的天数；

将各个工作日的用电量进行累加，并将累加后的结果除以工作日的天数，得到平均工作日用电量，同理得到平均节假日的用电量；

进而获得平均工作日用电量与平均节假日用电量的差值，记为节假日用电变化量，标记为C；

在本发明一种优选的实施例中，所述的数据处理模块还包括获得节假日用电变化量，所述的特殊事件电量关系式的计算过程包括：

设定周期系数，记为T，并记周期标签为t；

当用户选择的出入标签为离家时，T=-t，当用户选择的出入标签为不离家时，T=t；

从所述的月度用电信息中获取节假日系数一致且平均气温相似的日期对应的用电量，再从所述的用电量中筛选出所处的月份对应的发生标签为“否”的用电量，并选取其中任意一日的用电量为标准用电量；

分别获取其余每日的用电量以及对应的周期系数，将这些用电量按照对应的周期系数的大小，从小到大进行排序，并依次获取这些用电量相对于标准用电量的变化量；

将这些用电量相对于标准用电量的变化量记为特殊事件用电变化量，并将各个特殊事件用电变化量与对应的周期系数相关联；

以周期系数为自变量，特殊事件用电变化量为因变量，拟合出一元一次方程，得到特殊事件电量关系式与周期系数的关系式，记为g(T)；

在本发明一种优选的实施例中，所述数据处理模块获得用户的月度预测用电量的过程包括：

根据平均气温与用电量之间的关系式和节假日用电变化量得到日预测用电量，计算过程为αf(x)+kβC；

对月度内的所有日预测用电量进行累加，得到累加结果，记为q，其中

；

值得注意的是，当日是否为节假日是影响用电量的因素之一，因此工作日的用电量与节假日的用电量各不相同，故计算过程中，若当日为工作日，则节假日系数k=0，对应的kβC=0，此时节假日用电变化量不计入计算；相反，若当日为节假日，则节假日系数k=1，此时节假日用电变化量计入计算；

进而根据特殊事件电量关系式得到月度预测用电量，记为Q，其中

Q=q+γg(T)；

其中，表示当月第i天的日预测用电量，s表示当月的天数，α、β、γ均为定义的权重常数，且γ＞α＞β＞0；

可以理解的是，特殊事件的发生也是影响用电量的因素之一，根据特殊事件电量关系式与累加结果，将特殊事件对用电量的影响计入月度预测用电量的计算，从而更准确的预测用户的用电量；

预警模块：用于获取用户当月的月度用电量与月度用电量的比对，并根据用户的月度预测用电量对用户作出相应的用电预警；

所述预警模块对各个用户作出相应的用电预警的过程包括：

设定预警阈值区间；

获取用户当月的月度用电量，记为月度实际用电量，并获取用户的月度预测用电量，得到月度实际用电量与月度预测用电量的差值；

将所得到的差值与预警阈值进行对比，分析对比结果；

当差值位于预警阈值区间内时，不向用户作出用电预警；

当差值不位于预警阈值区间内时，向用户发出用电预警，提示用户本月用电量超出月度预测用电量，建议合理节约用电；

预测用户下个月的用电量可以帮助用户更好地规划和管理用电，从而节约能源和降低用电成本，避免用电过度或不足的情况发生，实现更加智能化的用电管理。

以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (9)

1.一种基于物联网设备的电表管理系统，其特征在于,所述的系统包括：

数据采集模块：用于获取用户信息，并获取与所述的用户相对应的过去若干个月的月度用电信息；

数据处理模块：用于对用户信息与月度用电信息进行处理，获得用户的月度预测用电量；

预警模块：用于获取用户当月的月度用电量与月度用电量的比对，并根据用户的月度预测用电量对用户作出相应的用电预警。

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网设备的电表管理系统，其特征在于，所述的数据采集模块还包括采集节点，所述的采集节点用于获取用户的用户信息，获取用户信息的过程包括：

所述采集节点包括输入端口与标签选择端口；

用户通过所述输入端口输入用户的用户名，并通过标签选择端口选择特殊事件标签；

记用户输入的用户名与特殊事件标签为用户信息。

3.根据权利要求2所述的一种基于物联网设备的电表管理系统，其特征在于，用户通过所述标签选择端口选择特殊事件标签的过程包括：

所述特殊事件标签包括发生标签、出入标签和周期标签；

用户选取发生标签，所述的发生标签的选项包括“是”和“否”；

当发生标签的选项为“是”时，选取出入标签，所述的出入标签的选项包括“离家”和“不离家”，并选取周期标签，所述周期标签表示特殊事件维持的天数；

当发生标签的选项为“否”时，不再选取出入标签与周期标签。

4.根据权利要求1所述的一种基于物联网设备的电表管理系统，其特征在于，获取用户的月度用电信息的过程包括：

获取用户每日用电量，获取每日的日期与平均气温，并将每日的用电量与对应的日期、平均气温相关联，记为月度用电信息。

5.根据权利要求4所述的一种基于物联网设备的电表管理系统，其特征在于，所述数据处理模块对用户的月度用电信息进行处理的过程包括：

获取用户的月度用电信息与用户信息，筛选出发生标签为“否”的月份的月度用电信息，以每日的平均气温为自变量，每日的用电量为因变量，建立回归方程，得到平均气温与用电量之间的关系式，记为f(x)，其中x表示平均气温。

6.根据权利要求4所述的一种基于物联网设备的电表管理系统，其特征在于，所述的数据处理模块还包括获得节假日用电变化量，所述的节假日用电变化量的计算过程包括：

根据月度用电信息中每日的日期，确定每日是否为节假日；

设定节假日系数，记为k，若当日为节假日，记k=1，若当日为工作日，记k=0；

并设定相似阈值区间，若存在两个平均气温，且这两个平均气温的差值位于相似阈值区间内时，记这两个平均气温相似；

获取发生标签为“否”的月份的月度用电信息，再从所述的月度用电信息中筛选出平均气温相似的日期对应的用电量，并在所筛选的用电量中分别划分出工作日的用电量与节假日的用电量，同时获得其中工作日的天数与节假日的天数；

将各个工作日的用电量进行累加，并将累加后的结果除以工作日的天数，得到平均工作日用电量，同理得到平均节假日的用电量；

进而获得平均工作日用电量与平均节假日用电量的差值，记为节假日用电变化量，标记为C。

7.根据权利要求4所述的一种基于物联网设备的电表管理系统，其特征在于，所述的数据处理模块还包括获得节假日用电变化量，所述的特殊事件电量关系式的计算过程包括：

设定周期系数，记为T，并记周期标签为t；

当用户选择的出入标签为离家时，T=-t，当用户选择的出入标签为不离家时，T=t；

从所述的月度用电信息中获取节假日系数一致且平均气温相似的日期对应的用电量，再从所述的用电量中筛选出所处的月份对应的发生标签为“否”的用电量，并选取其中任意一日的用电量为标准用电量；

分别获取其余每日的用电量以及对应的周期系数，将这些用电量按照对应的周期系数的大小，从小到大进行排序，并依次获取这些用电量相对于标准用电量的变化量；

将这些用电量相对于标准用电量的变化量记为特殊事件用电变化量，并将各个特殊事件用电变化量与对应的周期系数相关联；

以周期系数为自变量，特殊事件用电变化量为因变量，拟合出一元一次方程，得到特殊事件电量关系式与周期系数的关系式，记为g(T)。

8.根据权利要求7所述的一种基于物联网设备的电表管理系统，其特征在于，所述数据处理模块获得用户的月度预测用电量的过程包括：

根据平均气温与用电量之间的关系式和节假日用电变化量得到日预测用电量，计算过程为αf(x)+kβC；

对月度内的所有日预测用电量进行累加，得到累加结果，记为q，其中

；

进而根据特殊事件电量关系式得到月度预测用电量，记为Q，其中

Q=q+γg(T)；

其中，表示当月第i天的日预测用电量，s表示当月的天数，α、β、γ均为定义的权重常数，且γ＞α＞β＞0。

9.根据权利要求8所述的一种基于物联网设备的电表管理系统，其特征在于，所述预警模块对各个用户作出相应的用电预警的过程包括：

设定预警阈值区间；

获取用户当月的月度用电量，记为月度实际用电量，并获取用户的月度预测用电量，得到月度实际用电量与月度预测用电量的差值；

将所得到的差值与预警阈值进行对比，分析对比结果；

当差值位于预警阈值区间内时，不向用户作出用电预警；

当差值不位于预警阈值区间内时，向用户发出用电预警，提示用户本月用电量超出月度预测用电量，建议合理节约用电。