[實用新型]一種基于可變電價模式下的家域網電器控制系統有效
| 申請號: | 201621126446.X | 申請日: | 2016-10-13 |
| 公開(公告)號: | CN206133240U | 公開(公告)日: | 2017-04-26 |
| 發明(設計)人: | 李曉卉;肖崇坤;劉樂樂 | 申請(專利權)人: | 武漢科技大學 |
| 主分類號: | G05B19/042 | 分類號: | G05B19/042 |
| 代理公司: | 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙)11350 | 代理人: | 傅海鵬 |
| 地址: | 430000 湖北省武*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 可變 電價 模式 家域網 電器 控制系統 | ||
技術領域
本實用新型涉及一種控制系統,具體是一種基于可變電價模式下的家域網電器控制系統。
背景技術
電的發現可以說是人類歷史的革命,由它產生的動能每天都在源源不斷的釋放,人對電的需求夸張的說其作用不亞于人類世界的氧氣,如果沒有電,人類的文明還會在黑暗中探索。當今社會,人們的衣食住行都離不開電,人們使用電需要付費,電價是指在人們日常生活中每耗費1千瓦時電量所應支付的人民幣的價格。目前我國的電價模式還是傳統的階梯電價模式,但是電價的成本受到各種因素的影響,傳統的固定電價模式并不能有效的滿足當前日益復雜的家庭用電需求.跟隨著成本、市場實時浮動改變的電價是未來電力市場的發展方向。
實用新型內容
本實用新型的目的在于提供一種基于可變電價模式下的家域網電器控制系統,以解決上述背景技術中提出的問題。
為實現上述目的,本實用新型提供如下技術方案:
一種基于可變電價模式下的家域網電器控制系統,包括數據儲存器、GPS時間服務器、數字網絡通信模塊、專用高速處理器和家域網硬件平臺;所述數據儲存器、GPS時間服務器、數字網絡通信模塊和家域網硬件平臺均與專用高速處理器通信連接;所述家域網硬件平臺包括家域網內的所有電器設備。
作為本實用新型進一步的方案:所述GPS時間服務器采用北斗/GPS雙模定位芯片。
作為本實用新型再進一步的方案:所述數字網絡通信模塊接收輸入的電價數據和新增電器設備數據信息,并將輸入的電價數據和新增電器設備數據信息傳遞至專用高速處理器。
作為本實用新型再進一步的方案:所述專用高速處理器接收輸入的電價數據和新增電器設備數據信息,通過嵌入建模系統預測下一時刻電價金額,并控制家域網硬件平臺進行工作狀態配置。
與現有技術相比,本實用新型的有益效果是:
該基于可變電價模式下的家域網電器控制系統設計合理,利用現有的預測算法及相關技術將歷史電價數據當作訓練樣本,建立未來電價預測模型,并指導家域網硬件平臺進行工作,可以在不影響用戶使用質量的前提下,減少電價高峰期用電量,增加電價低谷時期用電量,以利于更加科學的使用電能,達到減少電費支出的效果。
附圖說明
圖1為基于可變電價模式下的家域網電器控制系統的結構示意圖。
其中:1-數據儲存器;2-GPS時間服務器;3-數字網絡通信模塊;4-專用高速處理器;5-家域網硬件平臺。
具體實施方式
下面結合具體實施方式對本專利的技術方案作進一步詳細地說明。
請參閱圖1,一種基于可變電價模式下的家域網電器控制系統,包括數據儲存器1、GPS時間服務器2、數字網絡通信模塊3、專用高速處理器4和家域網硬件平臺5;所述數據儲存器1、GPS時間服務器2、數字網絡通信模塊3和家域網硬件平臺5均與專用高速處理器4通信連接;數據儲存器1,用于存儲初始輸入歷史電價數據,作為訓練樣本,到后續隨著時間的推移,再將實時電價自動輸入更新;GPS時間服務器2采用北斗/GPS雙模定位芯片,保持時鐘源的準確性,確保整個通信系統的時間精準度;數字網絡通信模塊3采用高速數字通信芯片,支持接入有線/無線數字通信網絡,實現雙向高速數字通訊,接收輸入的電價數據和新增電器設備數據信息,并將輸入的電價數據和新增電器設備數據信息傳遞至專用高速處理器4,專用高速處理器4采用高速處理芯片,通過嵌入專用建模系統,可實時預測下一時刻電價金額,指導家域網硬件平臺5進行工作狀態配置;所述家域網硬件平臺5包括家域網內的所有電器設備,包括電燈、空調、洗碗機、電視等。
本實用新型的工作原理是:數據儲存器1用于存儲初始輸入歷史電價數據,作為訓練樣本,到后續隨著時間的推移,再將實時電價自動輸入更新;GPS時間服務器2采用北斗/GPS雙模定位芯片,用GPS時間服務器2進行同步時間,可以保障預測時間節點的正確性,確保整個通信系統的時間精準度;通過網絡通信模塊3進行數據傳輸,數字網絡通信模塊3采用高速數字通信芯片,支持接入有線/無線數字通信網絡,實現雙向高速數字通訊,接收輸入的電價數據和新增電器設備數據信息,并將輸入的電價數據和新增電器設備數據信息傳遞至專用高速處理器4,專用高速處理器4選取不同的預算算法(神經網絡、混沌理論、小波理論、免疫算法等),對輸入數據進行訓練預測,專用高速處理器4采用高速處理芯片,可實時快速預測下一時刻電價金額,指導家域網硬件平臺5進行工作狀態配置。
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