CN111550915A - 一种基于非侵入式量测的空调智能控制*** - Google Patents
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Abstract
一种基于非侵入式量测的空调智能控制***,包括非侵入式量测模块、边缘计算数据处理模块、空调控制模块和云平台;非侵入式量测模块、空调控制模块和云平台分别与边缘计算数据处理模块连接;非侵入式量测模块将测量得到的数据发送给边缘计算数据处理模块;边缘计算数据处理模块将接收到的测量数据传输至云平台;云平台对接收到的数据进行处理及分析,生成优化的用电策略供用户参考;云平台还可以直接发出控制命令给边缘计算数据处理模块,经边缘计算数据处理模块将命令解析转送到空调控制模块后,由空调控制模块具体执行。使用本发明的控制***,可以合理减少空调电力浪费,帮助用户有效提升能源利用率。
Description
技术领域
本发明涉及智能设备管理技术领域,具体涉及一种基于非侵入式量测的空调智能控制***。
背景技术
空调是可以对空气的温度、湿度、纯净度及气流速度进行处理的设备,目前广泛用于人们生产及生活需要,已经成为家庭、办公场所、科研实验室、生产车间及工业厂房里常见的电器设备。目前的空调普遍采用现场控制,一般是需要用户通过空调上的按键或通过红外遥控器遥进行温度、通风及除湿等工作模式的切换及工作参数设置,空调的工作状态只能依赖于用户的操作,控制途径单一不够灵活;且空调工作参数的选择主要依靠用户个体的感官,当用户感觉到不适时或者产生新需求时,还要再次对空调进行调节,导致用户在使用过程中需要多次对空调的工作参数进行修正和调整,用户体验不够完美。
另外,空调***的耗电量是巨大的,家用电器耗电排行榜上,空调、冰箱、热水器是排名前三的设备,而空调排在首位;据统计,在我国部分大中城市,夏季高峰时段的空调负荷比例可达30%~40%,个别城市甚至超过50%,给电力***的安全、经济运行造成较大影响。可见对空调***电量进行重点监测,实现空调能耗的优化,对能源节约有重要意义。目前比较普遍的作法是采用非侵入式量测的监测设备对空调***电路进行监测,这种方法还大都只是停留在对空调***工作电路的电性特征、用电量、空调工作时长及工作效率的记录上,数据分析的结果也不够直接,往往需要用户对监测所得数据自行进行分析,要求用户还需具备一定的专业知识,因此其对于辅助用户改进用电策略帮助有限,并且监测***不能直接对空调***进行控制,只能给出优化后的用电策略及使用建议供用户查看参考,需等待用户选择后采用其它手段执行,导致用电策略的执行会出现一定时间的迟滞,不利于提高能源利用率。
因此,有必要发明一种空调智能控制***,实现对空调***的精确控制,提升用户体验,同时监测并分析空调设备的用电行为,为用户制定空调用电策略,提升设备使用效率,并节省能源。
发明内容
本发明的目的是:解决前述问题提供一种基于非侵入式量测的空调智能控制***,能够智能地对空调进行控制,提升用户体验效果;实时对空调***的电路进行电力监测,分析空调***的用电情况,生成优化的用电策略并且能够自动执行,使空调合理使用电力,减少不必要的电力支出,实现合理分配能源及节约能源的目的。
本发明解决上述问题的技术方案为:一种基于非侵入式量测的空调智能控制***,包括非侵入式量测模块、边缘计算数据处理模块、空调控制模块和云平台;非侵入式量测模块、空调控制模块和云平台分别与边缘计算数据处理模块连接;非侵入式量测模块将测量得到的数据发送给边缘计算数据处理模块;边缘计算数据处理模块将接收到的测量数据传输至云平台;云平台对接收到的数据进行处理及分析,生成用电策略;云平台还可以直接发出控制命令给边缘计算数据处理模块,经边缘计算数据处理模块将命令解析转送到空调控制模块后,由空调控制模块具体执行。
进一步的,非侵入式量测模块、空调控制模块与边缘计算数据处理模块间的连接均采用电力载波通讯技术实现,应用电力载波通讯技术,可以实现在有电力线的地方就能够进行通信,不需要在现场增设其他网络,使用方便。
进一步的,非侵入式量测模块包括数据采集模块和数据预处理模块,所述数据采集模块以非侵入方式收集待测电路上的特征信息数据,并将特征信息数据发送到数据预处理模块;特征信息数据包括电流、电压和谐波等数据;数据预处理模块对数据采集模块收集的数据进行初步处理,比如根据电流和电压计算出负荷功率,将处理后的数据发送到云平台。
进一步的,空调控制模块采用红外、蓝牙及无线电技术中的一种或几种来实现对空调设备的控制,优选的,采用红外技术实现对空调设备进行控制,红外控制器通用性强,市场上大部分空调均可以直接匹配使用。
进一步的,数据采集模块还包括温度监测模块,用于收集待测电路的温度信息;当温度数据异常时,云平台向移动端和PC端发送预警通知,能够及时发现火情并通知相关人员,有效减少因火灾引起的人员伤亡和财产损失。
进一步的,非侵入式量测模块包括电路保护模块,当采集模块监测到电路***发生严重异常时,电路保护模块自动执行断开电路操作,以避免发生火灾等事故,预防损失;同时通过云平台发送相关异常信息给相关人员,通知管理人员检修。
进一步的,云平台可以实现负荷特征提取、事件检测、负荷识别及智能用电分析和智能控制功能;云平台接收到边缘计算数据处理设备传输的数据后,使用负荷特征提取功能提取负荷特征,再通过事件检测功能根据获得的负荷电路数据判断空调是否存在启动或停止操作,即通过负荷电路数据产生的变化,判断监测电路中的空调设备是否存在启动或停止事件。负荷识别功能根据已有的负荷特征数据库进行负荷识别,得出当前空调设备的品牌型号信息。智能用电分析和智能控制功能可以根据历史记录的设备用电情况给出智能分析结果及用电指导方案及用电策略,在必要时可以下发智能控制指令,自动对空调设备进行调控。
进一步的,边缘计算数据处理模块也可以实现负荷特征提取和事件检测功能,为云平台分担部分计算压力,提高云平台的工作效率。
进一步的,云平台通过互联网将经其分析生成的用电策略发送至移动端或PC端,移动端或PC端也可以通过互联网访问云平台查看相关数据信息。
进一步的,控制***可同时与多个空调设备连接,实现对多个空调设备监测,多个空调设备共用一套控制***,节省了成本,并可以实现统一管理,有利于电网电力的整体调控,比如在用电高峰区,可以实现将某一区域内的所有空调的温度上调一度,节省的电能用于支援其它区域。
本发明的有益效果:本发明采用非侵入方式对空调设备进行监测,不需要对空调设备的原有电路进行破坏和改造,量测模块能够实现不断电接入,安装维护方便;***扩展性良好,多个空调***可以共用一个电力监测设备,有效降低了***的硬件成本;模块间采用了电力载波通讯技术进行数据传送,数据信号传输速度快,且不需要架设网络,降低安装成本;云平台对被监测设备的用电情况进行智能处理与分析,给出科学有效的电力使用建议,用户可以通过查看用电情况和根据智能分析得出的用电建议,优化电力使用;云平台也可以根据实际情况发送智能控制指令,自动对空调进行控制,指令包括开机、关机、切换模式、调节温度和风力等,无需人工使用遥控操作,实现远程控制;本发明的控制***中还可以增加温度监测模块及电路保护模块,当检测到温度数值导常时,可以发出预警通知,出现严重异常情况时,电路保护模块可以自动断电,提前避免事故发生。
附图说明
图1是本发明的实施例的流程示意图;
图2是本发明的控制***连接多个空调设备的示意图;
图3 是本发明云平台的流程图。
具体实施方式
以下结合附图及实施例对本发明作进一步说明。
实施例
如图1-3所示,本实施例是一种基于非侵入式量测的空调智能控制***,包括非侵入式量测模块、边缘计算数据处理模块、空调控制模块和云平台;非侵入式量测模块、空调控制模块和云平台分别与边缘计算数据处理模块连接;非侵入式量测模块将测量得到的数据发送给边缘计算数据处理模块;边缘计算数据处理模块将接收到的测量数据传输至云平台;云平台对接收到的数据进行处理及分析,生成用电策略;云平台还可以直接发出控制命令给边缘计算数据处理模块,经边缘计算数据处理模块将命令解析转送到空调控制模块后,由空调控制模块具体执行。
非侵入式量测模块、空调控制模块与边缘计算数据处理模块间的连接均采用电力载波通讯技术实现,应用电力载波通讯技术,可以实现在有电力线的地方就能够进行通信,不需要在现场增设其他网络,使用方便。
非侵入式量测模块包括数据采集模块和数据预处理模块,所述数据采集模块以非侵入方式收集待测电路上的特征信息数据,并将特征信息数据发送到数据预处理模块;本实施例的数据采集模块采用电流互感器、霍尔传感器等仪器测量或记录电路中的电流、电压、磁场和谐波等数据;数据预处理模块对数据采集模块收集的数据进行初步处理,比如根据电流和电压计算出负荷功率,将处理后的数据发送到云平台,数据预处理模块可以采用单片机。
本实施例的空调控制模块采用红外技术实现对空调设备进行控制,红外控制器通用性强,市场上大部分空调均可以直接匹配使用,本实施例的空调控制模块组成及原理与现有普通红外遥控器相同,在此不做赘述。
本实施例的数据采集模块还包括温度监测模块,用于收集待测电路的温度信息;温度监测模块利用温度传感器实现其功能,当温度数据异常时,云平台向移动端和PC端发送预警通知,能够及时发现火情并通知相关人员,有效减少因火灾引起的人员伤亡和财产损失。
本实施例的非侵入式量测模块还包括电路保护模块,当采集模块监测到电路***发生严重异常时,电路保护模块自动执行断开电路操作,以避免发生火灾等事故,预防损失;同时通过云平台发送相关异常信息给相关人员,通知管理人员检修。
云平台可以实现负荷特征提取、事件检测、负荷识别及智能用电分析和智能控制功能;云平台接收到边缘计算数据处理设备传输的数据后,使用负荷特征提取功能提取负荷特征,再通过事件检测功能根据获得的负荷电路数据判断空调是否存在启动或停止操作,即通过负荷电路数据产生的变化,判断监测电路中的空调设备是否存在启动或停止事件。负荷识别功能根据已有的负荷特征数据库进行负荷识别,得出当前空调设备的品牌型号信息。智能用电分析和智能控制功能可以根据历史记录的设备用电情况给出智能分析结果及用电指导方案及用电策略,在必要时可以下发智能控制指令,自动对空调设备进行调控。
本实施例的边缘计算数据处理模块也可以实现负荷特征提取和事件检测功能,为云平台分担部分计算压力,提高了云平台的工作效率。云平台通过互联网将经其分析生成的用电策略发送至移动端或PC端,移动端或PC端也可以通过互联网访问云平台查看相关数据信息。
如图2所示,本实施例的控制***可以同时与多个空调设备连接,实现对多个空调设备的监测,多个空调设备共用一部分硬件设备,节省了成本,并可以实现统一管理,有利于电网电力的整体调控和用电配置,比如在用电高峰区,可以实现将某一区域内的所有空调的温度上调一度,节省的电能用于支援其它区域,特别适用于学校宿舍等实行统一管理的场所。
显然,以上仅为本发明的部分实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有前述各种技术特征的组合和变型,本领域的技术人员在不脱离本发明的精神和范围的前提下,对本发明的改进、变型、等同替换,或者将本发明的结构或方法用于其它领域以取得同样的效果,都属于本发明包括的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于非侵入式量测的空调智能控制***,包括非侵入式量测模块、边缘计算数据处理模块、空调控制模块和云平台;非侵入式量测模块收集的数据,经边缘计算数据处理模块处理后,发送至云平台,云平台分析数据,生成用电策略并下发控制命令至边缘计算数据处理模块,其特征在于:边缘计算数据处理模块将命令转送到空调控制模块,由空调控制模块具体执行。
2.如权利要求1所述的一种基于非侵入式量测的空调智能控制***,其特征在于:所述非侵入式量测模块、空调控制模块与边缘计算数据处理模块间的连接均采用电力载波通讯技术实现。
3.如权利要求1所述的一种基于非侵入式量测的空调智能控制***,其特征在于:所述非侵入式量测模块包括数据采集模块和数据预处理模块,所述数据采集模块以非侵入方式收集待测电路上的特征信息数据并发送给数据预处理模块,所述特征信息数据包括电流、电压和谐波数据,数据预处理模块对数据采集模块收集的数据进行初步处理,比如根据电流和电压计算负荷功率。
4.如权利要求3所述的一种基于非侵入式量测的空调智能控制***,其特征在于:所述空调控制模块采用红外、蓝牙及无线电技术中的一种或几种来实现对空调设备的控制。
5.如权利要求4所述的一种基于非侵入式量测的空调智能控制***,其特征在于:所述数据采集模块包括温度监测模块,温度监测模块用于收集待测电路的温度信息;当温度数据异常时,云平台向移动端和PC端发送预警通知。
6.如权利要求5所述的一种基于非侵入式量测的空调智能控制***,其特征在于:所述非侵入式量测模块包括电路保护模块,当采集模块监测到电路***发生严重异常时,电路保护模块自动执行断开电路操作以避免损失,同时通过云平台发送相关异常通知给用户。
7.如权利要求1所述的一种基于非侵入式量测的空调智能控制***,其特征在于:所述云平台实现负荷特征提取、事件检测、负荷识别及智能用电分析和智能控制功能。
8.如权利要求7所述的一种基于非侵入式量测的空调智能控制***,其特征在于:所述边缘计算数据处理模块实现负荷特征提取和事件检测功能,分担云平台计算压力。
9.如权利要求8所述的一种基于非侵入式量测的空调智能控制***,其特征在于:云平台通过无线互联网将经其分析生成的用电策略发送至移动端或PC端。
10.如权利要求1所述的一种基于非侵入式量测的空调智能控制***,其特征在于:控制***同时与多个空调设备连接,实现同时对多个空调设备的监测,多个空调设备共用一套控制***,节省了成本,并实现统一管理,特别适用于统一管理的场所,比如用于学生宿舍的空调管理。
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