CN106055696A - 通过数据挖掘技术实现能效管理和节能的电机保护控制器 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种通过数据挖掘技术实现能效管理和节能的电机保护控制器,其使用方法包括如下步骤:1)开始:检测是否到能耗采样周期,若是已经进入下一个步骤,若否,则重复进行本次步骤;2)进行能耗数据采集与监测、能耗数据挖掘、能耗数据预处理,并建立能耗模式和能耗数据孤立点挖掘分析;3)对能耗是否正常进行判断。本发明的有益技术效果是:在能耗数据采集和监测以及能耗数据挖掘的基础上,该电机智能保护控制器进行相关能耗管理,并做出预制定节能策略,供企业选用,从而实现节能降效。
Description
技术领域
本发明涉及一种通过数据挖掘技术实现能效管理和节能的电机保护控制器。
背景技术
现有低压电动机智能保护控制器,一方面实现电动机全面的保护,在电动机出现超时启动、过流、欠流、断相、堵转、短路、过压、欠压、漏电(接地)、三相不平衡、过热、轴承磨损、定转子偏心、外部故障、来电自启动、反时限时,予以报警或保护的装置;另一方面是实现电动机的控制,主要有直接启动、双向启动、星/三角启动、自耦变压器启动等多种启动控制方式。目前我国工业能耗约占总能耗的70%,其中电机能耗约占工业能耗的60%~70%,加上非工业电机能耗,电机实际能耗约占总能耗的50%以上。现有的低压电动机智能保护控制器几乎没有对电动机能耗数据的监测,更没有对能耗实时监测数据的挖掘,从而无法根据能耗数据做出电动机的能效管理与节能策略。
发明内容
本发明的目的在于提供一种通过数据挖掘技术实现能效管理和节能的电机保护控制器,解决现有技术存在的缺憾。
本发明采用如下技术方案实现:
一种通过通过数据挖掘技术实现能效管理和节能的电机保护控制器,其特征在于,其使用方法包括如下步骤:
1)开始:检测是否到能耗采样周期,若是已经进入下一个步骤,若否,则重复进行本次步骤;
2)进行能耗数据采集与监测、能耗数据挖掘、能耗数据预处理,并建立能耗模式和能耗数据孤立点挖掘分析;
其中,所述能耗数据采集与监测包括:电动机智能保护控制器按照1ms的采样间隔采集电流I、电压U;按照5ms的采样间隔采集有功功率P、无功功率Q、功率因数Cosφ、有功电度,无功电度;
所述能耗数据挖掘包括:电机能耗数据预处理及特征提取和电机能耗模式建立及孤立点挖掘分析,所述电机能耗数据预处理及特征提取是对电动机的能耗进行分项计量,每隔10min对能耗数据采样计算一次,以耗电量为主要研究对象为了使用聚类分析发现电动机的潜在能耗模式,需要从能耗时间序列数据中提取处反映能耗情况的重要特征向量:每小时平均能耗Cavg和每小时最高能耗Cmax;
所述能耗模式和能耗数据孤立点挖掘分析指的是:经过对能耗数据的预处理,提取出电动机的主要能耗特征,从而建立该电动机的能耗模式,并在数据中进行标记。接着根据标记结果对历史能耗数据进行分类训练,建立能耗模式判定树,当采集到新数据时,对当前能耗数据判定所属能耗模式,与相同能耗模式的历史数据进行孤立点分析,判断当前能耗数据是否为孤立点,若是则表明能耗异常,则报警并记录。当未采集到能耗数据时,则判断是否到达重建周期,若到达则执行前述识别能耗模式和重建能耗模式判定树的过程。
3)对能耗是否正常进行判断,若正常,则进行能耗管理并进一步判断是否成功预制定节能策略,若成功预制定节能策略,则上传电机节能与能效管理控制***并返回步骤1),若未能成功预制定节能策略,则返回步骤1),若对能耗是否正常时行判断的结果是异常,则进行记录和/或报警并返回步骤1)。
进一步的,在步骤2)中,在能耗模式建立之后的数据比较分析过程中,使用孤立点挖掘算法LOF,LOF算法的步骤是:
A、对数据集的中每个对象进行领域查找,计算MinPts邻域,并存储每个对象与其邻域中对象的距离;
B、计算每个对象的局部可达密度和局部离群点因子LOF;
C、根据设定的LOF阈值,将LOF值大于该阈值的对象判定为孤立点。
本发明的有益技术效果是:在能耗数据采集和监测以及能耗数据挖掘的基础上,该智能电机保护控制器进行相关能耗管理,并做出预制定节能策略,供企业选用,从而实现节能降效。
附图说明
图1是本发明的流程图。
具体实施方式
通过下面对实施例的描述,将更加有助于公众理解本发明,但不能也不应当将申请人所给出的具体的实施例视为对本发明技术方案的限制,任何对部件或技术特征的定义进行改变和/或对整体结构作形式的而非实质的变换都应视为本发明的技术方案所限定的保护范围。
一种通过数据挖掘技术实现能效管理和节能的电机保护控制器,其特征在于,其使用方法包括如下步骤:
1)开始:检测是否到能耗采样周期,若是已经进入下一个步骤,若否,则重复进行本次步骤;
2)进行能耗数据采集与监测、能耗数据挖掘、能耗数据预处理,并建立能耗模式和能耗数据孤立点挖掘分析;
其中,所述能耗数据采集与监测包括:电动机智能保护控制器按照1ms的采样间隔采集电流I、电压U;按照5ms的采样间隔采集有功功率P、无功功率Q、功率因数Cosφ、有功电度,无功电度;这些数据一方面进行能耗数据挖掘使用,另一方面上传低压电机能耗数据监测和节能***,供运行人员监测使用。
所述能耗数据挖掘包括:电机能耗数据预处理及特征提取和电机能耗模式建立及孤立点挖掘分析,所述电机能耗数据预处理及特征提取是对电动机的能耗进行分项计量,每隔10min对能耗数据采样计算一次,以耗电量为主要研究对象为了使用聚类分析发现电动机的潜在能耗模式,需要从能耗时间序列数据中提取处反映能耗情况的重要特征向量:每小时平均能耗Cavg和每小时最高能耗Cmax,即特征向量C=(Cavg,Cmax)。
由于能耗数据数值较大,且不同时间段能耗值可能变化较大,因此在聚类之前使用z-score方法,进行规范化处理。在z-score规范化中,属性A的值基于A的均值和标准差规范化。A的值v规范化为v′,由下式计算:
式中和δA分别为属性A的的均值和标准差。
对于能耗时序数据中可能存在的缺失值,为简便起见,采取丢弃处理。
所述能耗模式和能耗数据孤立点挖掘分析指的是:经过对能耗数据的预处理,提取出电动机的主要能耗特征,从而建立该电动机的能耗模式,并在数据中进行标记。接着根据标记结果对历史能耗数据进行分类训练,建立能耗模式判定树,当采集到新数据时,对当前能耗数据判定所属能耗模式,与相同能耗模式的历史数据进行孤立点分析,判断当前能耗数据是否为孤立点,若是则表明能耗异常,则报警并记录。当未采集到能耗数据时,则判断是否到达重建周期,若到达则执行前述识别能耗模式和重建能耗模式判定树的过程。
3)对能耗是否正常进行判断,若正常,则进行能耗管理并进一步判断是否成功预制定节能策略,若成功预制定节能策略,则上传电机节能与能效管理控制***并返回步骤1),若未能成功预制定节能策略,则返回步骤1),若对能耗是否正常时行判断的结果是异常,则进行记录和/或报警并返回步骤1)。
进一步的,在步骤2)中,在能耗模式建立之后的数据比较分析过程中,使用孤立点挖掘算法LOF,LOF算法的步骤是:
A、对数据集的中每个对象进行领域查找,计算MinPts邻域,并存储每个对象与其邻域中对象的距离;
B、计算每个对象的局部可达密度和局部离群点因子LOF;
C、根据设定的LOF阈值,将LOF值大于该阈值的对象判定为孤立点。
当然,本发明还可以有其他多种实施例,在不背离本发明精神及其实质的情况下,熟悉本领域的技术人员可以根据本发明做出各种相应的改变和变形,但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (2)
1.通过数据挖掘技术实现能效管理和节能的电机保护控制器,其特征在于,其使用方法包括如下步骤:
1)开始:检测是否到能耗采样周期,若是已经进入下一个步骤,若否,则重复进行本次步骤;
2)进行能耗数据采集与监测、能耗数据挖掘、能耗数据预处理,并建立能耗模式和能耗数据孤立点挖掘分析;
其中,所述能耗数据采集与监测包括:电动机智能保护控制器按照1ms的采样间隔采集电流I、电压U;按照5ms的采样间隔采集有功功率P、无功功率Q、功率因数Cosφ、有功电度,无功电度;
所述能耗数据挖掘包括:电机能耗数据预处理及特征提取和电机能耗模式建立及孤立点挖掘分析,所述电机能耗数据预处理及特征提取是对电动机的能耗进行分项计量,每隔10min对能耗数据采样计算一次,以耗电量为主要研究对象为了使用聚类分析发现电动机的潜在能耗模式,需要从能耗时间序列数据中提取出反映能耗情况的重要特征向量:每小时平均能耗Cavg和每小时最高能耗Cmax;
所述能耗模式和能耗数据孤立点挖掘分析指的是:经过对能耗数据的预处理,提取出电动机的主要能耗特征,从而建立该电动机的能耗模式,并在数据中进行标记。接着根据标记结果对历史能耗数据进行分类训练,建立能耗模式判定树,当采集到新数据时,对当前能耗数据判定所属能耗模式,与相同能耗模式的历史数据进行孤立点分析,判断当前能耗数据是否为孤立点,若是则表明能耗异常,则报警并记录。当未采集到能耗数据时,则判断是否到达重建周期,若到达则执行前述识别能耗模式和重建能耗模式判定树的过程。
3)对能耗是否正常进行判断,若正常,则进行能耗管理并进一步判断是否成功预制定节能策略,若成功预制定节能策略,则上传电机节能与能效管理控制***并返回步骤1),若未能成功预制定节能策略,则返回步骤1),若对能耗是否正常时行判断的结果是异常,则进行记录和/或报警并返回步骤1)。
2.根据权利要求1所述的通过数据挖掘技术实现能效管理和节能的电机保护控制器,其特征在于,在步骤2)中,在能耗模式建立之后的数据比较分析过程中,使用孤立点挖掘算法LOF,LOF算法的步骤是:
A、对数据集中的每个对象进行领域查找,计算MinPts邻域,并存储每个对象与其邻域中对象的距离;
B、计算每个对象的局部可达密度和局部离群点因子LOF;
C、根据设定的LOF阈值,将LOF值大于该阈值的对象判定为孤立点。
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