[發(fā)明專利]一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電力能源智能管控方法、裝置及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211052303.9
• 申請(qǐng)日: 2022-09-01
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115423301B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-04-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫偉仁;鄧濤;尹貴柱
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 杭州達(dá)中科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/0631
• 分類號(hào): G06Q10/0631;G06Q50/06;G06F16/215;G06N3/006;G06N3/04;G06N3/08;G16Y10/35;G16Y20/10;G16Y40/10
• 代理公司: 杭州潤(rùn)淶知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33358
• 代理人: 李磊

本發(fā)明涉及能源管控技術(shù)領(lǐng)域，解決了社區(qū)電力能源用量預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確的技術(shù)問(wèn)題，尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電力能源智能管控方法，包括：根據(jù)當(dāng)日有效溫度數(shù)據(jù)、社區(qū)住戶數(shù)據(jù)和日期類型數(shù)據(jù)，通過(guò)電能用量預(yù)測(cè)模型得到電能總用量預(yù)測(cè)值；根據(jù)所采集的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集計(jì)算電能總用量實(shí)際值；根據(jù)電能總用量實(shí)際值和電能總用量預(yù)測(cè)值，計(jì)算電能用量預(yù)測(cè)誤差，根據(jù)預(yù)測(cè)誤差發(fā)送預(yù)警信息并采取相應(yīng)的電力能源管控策略。本發(fā)明通過(guò)采用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和蟻群優(yōu)化算法構(gòu)建了穩(wěn)定性強(qiáng)且預(yù)測(cè)精度高的電能用量預(yù)測(cè)模型，并使用清洗后的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)電能用量預(yù)測(cè)模型進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，提高預(yù)測(cè)精度，從而便于對(duì)社區(qū)的電力能源進(jìn)行智能管控。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及能源管控技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電力能源智能管控方法、裝置及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與能源管控相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)社區(qū)電力能源的使用進(jìn)行高效、安全及智能的控制，用以降低社區(qū)能耗水平，對(duì)全社會(huì)的節(jié)能減排以及降低社區(qū)用能成本是非常有必要的。

目前，現(xiàn)有的能源智能管控方法通常是基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力能源生產(chǎn)及用量的智慧化管理，但是，面向海量的歷史數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的電力能源用量預(yù)測(cè)方法處理非常緩慢，往往需要花費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間，甚至有時(shí)會(huì)因預(yù)測(cè)模型穩(wěn)定性差，而導(dǎo)致預(yù)測(cè)失真，從而無(wú)法對(duì)電力能源進(jìn)行合理的管控，進(jìn)而導(dǎo)致電力能源利用率低。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電力能源智能管控方法、裝置及系統(tǒng)，解決了社區(qū)電力能源用量預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確的技術(shù)問(wèn)題，達(dá)到了在充分滿足、完善社區(qū)電力用能要求的前提下，減少電力能源消耗，提高利用率的目的。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供了如下技術(shù)方案：一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電力能源智能管控方法，包括以下步驟：

S1、根據(jù)社區(qū)所在區(qū)域位置的當(dāng)日氣象數(shù)據(jù)計(jì)算當(dāng)日有效溫度數(shù)據(jù)；

S2、獲取社區(qū)住戶數(shù)據(jù)和日期類型數(shù)據(jù)，其中，所述日期類型數(shù)據(jù)包括節(jié)假日和工作日；

S3、根據(jù)所述當(dāng)日有效溫度數(shù)據(jù)、社區(qū)住戶數(shù)據(jù)和日期類型數(shù)據(jù)，通過(guò)預(yù)先構(gòu)建的電能用量預(yù)測(cè)模型得到社區(qū)當(dāng)日的電能總用量預(yù)測(cè)值，其中，所述電能用量預(yù)測(cè)模型是根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)中儲(chǔ)存的歷史數(shù)據(jù)集構(gòu)建；

S4、獲取電能數(shù)據(jù)采集設(shè)備所采集的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集，其中，所述實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包括家庭用能監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、樓道照明用能監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和路燈用能監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；

S5、根據(jù)所述實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集計(jì)算社區(qū)當(dāng)日的電能總用量實(shí)際值；

S6、根據(jù)所述電能總用量實(shí)際值和電能總用量預(yù)測(cè)值，計(jì)算電能用量預(yù)測(cè)誤差；

S7、判斷預(yù)測(cè)誤差是否在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，如果預(yù)測(cè)誤差在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，則判定為社區(qū)電能用量正常；如果預(yù)測(cè)誤差不在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，則判定為社區(qū)電能用量異常并向能源管控中心發(fā)送預(yù)警信息；

S8、根據(jù)所述預(yù)警信息能源管控中心采取相應(yīng)的能源管控策略。

進(jìn)一步地，所述步驟S6和S7之間還包括：

S9、根據(jù)所述預(yù)測(cè)誤差對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗；

S10、根據(jù)清洗后的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)所述電能用量預(yù)測(cè)模型進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化。

進(jìn)一步地，所述步驟S3具體包括：

S31、根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)中儲(chǔ)存的歷史用能樣本集，構(gòu)建電能用量預(yù)測(cè)模型；

S32、采用所述電能用量預(yù)測(cè)模型根據(jù)所述當(dāng)日有效溫度數(shù)據(jù)、社區(qū)住戶數(shù)據(jù)和日期類型數(shù)據(jù)，得到社區(qū)當(dāng)日的電能總用量預(yù)測(cè)值。

進(jìn)一步地，所述步驟S31具體包括：