[發(fā)明專利]一種基于人工智能機器學習的電能采集終端

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010528137.X
• 申請日: 2020-06-11
• 公開（公告）號: CN111562459A
• 公開（公告）日: 2020-08-21
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王明晨;于承東;張力文;高西偉;王爽;李偉;王子琦;鐘原
• 申請（專利權(quán)）人: 國家電網(wǎng)有限公司;國網(wǎng)吉林省電力有限公司通化供電公司
• 主分類號: G01R31/00
• 分類號: G01R31/00;G01R22/06
• 代理公司: 通化旺維專利商標事務所有限公司 22205
• 代理人: 王偉

一種基于人工智能機器學習的電能采集終端，它包括主控CPU，主控CPU有五個雙向端口，一個輸入端口。其中雙向端口分別與通訊電氣隔離模塊，高速外部SPI通訊模塊、USB串行通訊模塊、JTAG連接器模塊和拓展接口相連接；一個輸入端口連接到電源管理模塊，用來接收平穩(wěn)的直流電源，主控CPU通過對電源管理器的協(xié)調(diào)管理，實現(xiàn)整個系統(tǒng)的電源供應穩(wěn)定運行。主控CPU用來接收RN7302電能采集芯片的數(shù)據(jù)，通過總線收發(fā)器模塊、通訊電氣隔離模塊之后利用SPI通訊技術(shù)，將RN7302電能采集芯片處理后的數(shù)據(jù)進行處理分析。RN7302電能采集芯片通過三相電流互感器和電壓處理電流、電流處理電路，采集各種電參數(shù)。最后主控CPU得出相應的應對措施和用能方案。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及供電配電網(wǎng)實時監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，即一種基于人工智能機器學習的電能采集終端。特別是涉及低壓用戶用電分析、電能分析的系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在現(xiàn)有技術(shù)中，國內(nèi)對于電網(wǎng)的采集與監(jiān)測正朝著智能化、高精度化、人機交互化發(fā)展。現(xiàn)階段人工智能技術(shù)在各項領(lǐng)域的運用越發(fā)廣泛，一些機器學習的算法已經(jīng)深入到電網(wǎng)領(lǐng)域。但是一般都是應用在電網(wǎng)能智能監(jiān)控、電網(wǎng)的智能調(diào)度、電網(wǎng)的故障預測等方面，應用在電網(wǎng)的采集技術(shù)方面仍然處于起步階段，并沒有相應的設(shè)備與裝置。同時電網(wǎng)的采集終端一般都是互感器對電壓電流等參數(shù)進行監(jiān)測，有極個別的設(shè)備可以進行電能質(zhì)量等參數(shù)的監(jiān)測，并沒有將其與人工智能技術(shù)、機器學習算法相結(jié)合。其中對于分析電能用戶的用能情況也是基于智能電網(wǎng)的不可或缺的一部分，對可以實現(xiàn)各種電參數(shù)與電能質(zhì)量參數(shù)的測量與采集，可以實現(xiàn)智能用能分析的電網(wǎng)在線監(jiān)測設(shè)備是亟待開發(fā)的。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明主要解決的技術(shù)問題是提供一種基于人工智能機器學習的電能采集終端，它可以實現(xiàn)各種電參數(shù)與電能質(zhì)量參數(shù)的測量與采集，也可以實現(xiàn)智能用能分析的電網(wǎng)在線監(jiān)測設(shè)備。

一種基于人工智能機器學習的電能采集終端，其特征在于：包括主控CPU、RN7302電能采集芯片、高速外部SPI通訊、USB串行通訊、JTAG連接器、拓展接口、電源管理模塊、隔離電源、通訊電氣隔離模塊、總線收發(fā)器、三相電流互感器、三相電壓處理電路和三相電流處理電路共13個模塊組成；主控CPU有五個雙向端口，一個輸入端口；其中雙向端口分別與通訊電氣隔離模塊、高速外部SPI通訊模塊、USB串行通訊模塊、JTAG連接器模塊和拓展接口相連接；一個輸入端口連接到電源管理模塊，用來接收平穩(wěn)的直流電源，主控CPU通過對電源管理器的協(xié)調(diào)管理，實現(xiàn)整個系統(tǒng)的電源供應穩(wěn)定運行；主控CPU用來接收RN7302電能采集芯片的數(shù)據(jù)，通過總線收發(fā)器模塊、通訊電氣隔離模塊之后利用SPI通訊技術(shù)，將RN7302電能采集芯片處理后的數(shù)據(jù)進行處理分析；RN7302電能采集芯片通過三相電流互感器和電壓處理電流、電流處理電路，采集各種電參數(shù)，例如電壓、電流、頻率、有功、無功、相位、全波采集與電能質(zhì)量參數(shù)等電參數(shù)；最后主控CPU利用人工智能與機器學習算法，達到智能分析用電情況，分析用電器類別、分析電能質(zhì)量、得出相應的應對措施和用能方案。

所述的主控單片機包括ARM cortex-M3芯片，其最小系統(tǒng)電路，時鐘電路、復位電路，分別與主控單片機ARM cortex-M3相連接。

所述的主控單片機包括ARM cortex-M3芯片使用的是ST公司STM32F103RET6芯片。

所述的RN7302電能采集芯片使用的是艾瑞達光電有限公司RN7302三相電參數(shù)采集芯片。

所述的USB串行通訊使用的是CH340-G USB控制芯片組成的應用電路。

所述的電源管理模塊是TI（德州儀器）公司生產(chǎn)的AMS1117-3.3 LDO電源管理芯片的應用電路。

所述的隔離電源使用的是BS0505-1W隔離電源模塊。

所述的通訊電氣隔離模塊使用的是（AD）美國亞諾德半導體公司ADuM1401芯片。