CN112130541A - 一种基于物联网的能源综合管理控制*** - Google Patents

一种基于物联网的能源综合管理控制*** Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种基于物联网的能源综合管理控制***，包括实时能源数据感知与采集层，数据传输层，云服务层和执行层。实时能源数据感知与采集层，能够将现有的信息技术、传感技术以及物联网技术应用到能源管理企业中，实现对用户能源数据的实时感知与采集；数据传输层进而通过有线或无线的传输方式，将采集到的实时能源数据传送至云服务层；执行层通过基于关联规则的数据挖掘方法，基于实时能源数据对用户行为进行预测，最终实现用户能源的智能管理和控制。本申请中提供的***不仅能够对用户能源使用的管理，而且能够通过数据挖掘技术对用户能源使用进行主动智能控制。

Description

一种基于物联网的能源综合管理控制***
技术领域
本申请涉及能源控制***技术领域，尤其涉及一种基于物联网的能源综合管理控制***。
背景技术
随着能源日益紧张和环境恶化,获得经济方便环保的能源变成一个关系人类生存与可持续发展的急迫问题,寻找提高能源利用效率的解决之道成为小到社会家庭,大到企业与政府等全社会的共同责任。各类水、电、气设备与分类能耗是工业设施、社会基础设施与各类建筑建设投资和日常运营成本的主要构成部分之一，合理布局能源设施配置和管控功能可以显著提高设施与能源利用效率并降低成本。
能源管理***采用分层分布式***体系结构，对建筑的电力、燃气、水等各分类能耗数据进行采集、处理，并分析建筑能耗状况，实现建筑节能应用等。通过能源计划，能源监控，能源统计，能源消费分析，重点能耗设备管理，能源计量设备管理等多种手段，使企业管理者对企业的能源成本比重，发展趋势有准确的掌握，并将企业的能源消费计划任务分解到各个生产部门车间，使节能工作责任明确，促进企业健康稳定发展。
现有能源管理***一般只能实现使用者对能耗情况的可视化，例如在智能终端上观测到用电量信息、水/气/热消耗信息。然而无法根据使用者的能源使用习惯，实现对能源设备的主动控制。
发明内容
本申请提供了一种可防止提前释放的夹子，以解决传统夹闭装置在夹闭动作未完成时，钳夹部件与导入部件提前发生分离，致使夹闭动作失败。
本申请解决上述技术问题所采取的技术方案如下：
一种基于物联网的能源综合管理控制***，包括实时能源数据感知与采集层，数据传输层，云服务层和执行层；
所述实时能源数据感知与采集层，用于对用户能源数据的实时感知与采集；
所述数据传输层，用于将实时接收到的所述用户能源数据接入到通信网络中，通过有线或无线的传输方式，实现实时信息的交互和共享，并将其传输至云服务层；
所述云服务层，用于对实时感知及采集的能源数据进行数据存储和数据处理，并基于关联规则的数据挖掘算法对用户行为进行预测，得出预测结果；
所述执行层，用于根据所述预测结果，通过闭环控制***的建立，对执行机构进行调节，以实现对用户能源使用的智能控制。
可选的，所述实时能源数据感知与采集层包括区别标记单元，主动感知单元和采集与传输单元；
所述区别标记单元，用于通过软件对用户环境中配置的智能传感装置进行注册，实现对传感数据的区别标记；
所述主动感知单元，用于通过监测和控制每个注册的所述智能传感器的状态，实现对能源数据的主动感知；
所述采集与传输单元，用于通过数据通讯装置，实现对所述能源数据的采集与传输。
可选的，所述云服务层包括数据存储单元、数据处理单元和用户行为预测单元；
所述数据存储单元，用于在云服务端采用MySQL数据库进行数据存储；
所述数据处理单元，用于将存储的数据进行数据处理；
所述用户行为预测单元，用于基于处理后的数据，采用基于关联规则的数据挖掘算法对用户行为进行预测。
可选的，所述用户行为预测单元包括频繁项集获取单元、强关联规则获取单元和用户行为获取单元；
所述频繁项集获取单元，用于基于数据库中的数据，根据关联规则最小支持度找出频繁项集；
所述强关联规则获取单元，用于根据关联规则最小置信度生成强关联规则；
所述用户行为获取单元，用于通过相似度挖掘，即可得到用户不同行为之间的关联，根据行为历史来预测用户即将发生的行为。
可选的，所述数据传输层还包括二次封装单元，所述二次封装单元用于对实时接收到的所述用户能源数据进行二次封装，并将二次封装的数据通过LoRa或以太网传送至云服务层。
可选的，所述实时能源数据感知与采集层包括智能传感器或智能仪器仪表。
可选的，所述有线或无线的传输方式，包括通过蓝牙、ZigBee或现场总线对实时能源数据和智能设备数据进行传输。
可选的，所述智能仪器仪表包括智能电表、智能水表或智能热量表；
所述智能传感器包括温度传感器、湿度传感器或PM2.5传感器。
本申请提供的技术方案包括以下有益技术效果：
本申请提供了一种基于物联网的能源综合管理控制***，包括实时能源数据感知与采集层，数据传输层，云服务层和执行层。实时能源数据感知与采集层，能够将现有的信息技术、传感技术以及物联网技术应用到能源管理企业中，实现对用户能源数据的实时感知与采集；数据传输层进而通过有线或无线的传输方式，将采集到的实时能源数据传送至云服务层；执行层通过基于关联规则的数据挖掘方法，基于实时能源数据对用户行为进行预测，最终实现用户能源的智能管理和控制。本申请中提供的***不仅能够对用户能源使用的管理，而且能够通过数据挖掘技术对用户能源使用进行主动智能控制。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的基于物联网的能源综合管理控制***总体流程图；
图2是本申请实施例提供的数据感知与采集过程的流程图；
图3是本申请实施例提供的能源数据传输的流程图；
图4是本申请实施例提供的云服务层数据存储、数据处理和行为预测的流程图。
具体实施方式
为了使本领域技术人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述；显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
近年来，随着先进信息技术的高速发展，物联网得到了越来越多专家学者的关注。在物联网技术的驱动下，借助智能仪器仪表术以及智能传感器在能源管理***中的应用，使设备具有主动感知的能力，以获取用户环境的实时能源数据，在此基础上将数据传输将实时能源数据传送至云端，进而对用户行为预测，以实现对能源总量控制、供需双向调节、个性化管理的目标。因此，在物联网环境下有效利用用户环境中的实时能源数据，通过合理而有效的数据传输方法和用户行为预测方法来提升用户能源使用的效率，具有重要的实际意义：增强企业对用户能源使用的管理能力，从而提高提高能源利用效率、降低能源消耗，为国家建立可持续发展社会提供技术支持。
本申请实施例提供了一种基于物联网的能源综合管理控制***，包括实时能源数据感知与采集层，数据传输层，云服务层和执行层；
所述实时能源数据感知与采集层，用于对用户能源数据的实时感知与采集；
所述数据传输层，用于将实时接收到的所述用户能源数据接入到通信网络中，通过有线或无线的传输方式，实现实时信息的交互和共享，并将其传输至云服务层；
所述云服务层，用于对实时感知及采集的能源数据进行数据存储和数据处理，并基于关联规则的数据挖掘算法对用户行为进行预测，得出预测结果；
所述执行层，用于根据所述预测结果，通过闭环控制***的建立，对执行机构进行调节，以实现对用户能源使用的智能控制。
作为一种实施方式，所述实时能源数据感知与采集层包括区别标记单元，主动感知单元和采集与传输单元；
所述区别标记单元，用于通过软件对用户环境中配置的智能传感装置进行注册，实现对传感数据的区别标记；
所述主动感知单元，用于通过监测和控制每个注册的所述智能传感器的状态，实现对能源数据的主动感知；
所述采集与传输单元，用于通过数据通讯装置，实现对所述能源数据的采集与传输。
所述云服务层包括数据存储单元、数据处理单元和用户行为预测单元；
所述数据存储单元，用于在云服务端采用MySQL数据库进行数据存储；
所述数据处理单元，用于将存储的数据进行数据处理；
所述用户行为预测单元，用于基于处理后的数据，采用基于关联规则的数据挖掘算法对用户行为进行预测。
所述用户行为预测单元包括频繁项集获取单元、强关联规则获取单元和用户行为获取单元；
所述频繁项集获取单元，用于基于数据库中的数据，根据关联规则最小支持度找出频繁项集；
所述强关联规则获取单元，用于根据关联规则最小置信度生成强关联规则；
所述用户行为获取单元，用于通过相似度挖掘，即可得到用户不同行为之间的关联，根据行为历史来预测用户即将发生的行为。
所述数据传输层还包括二次封装单元，所述二次封装单元用于对实时接收到的所述用户能源数据进行二次封装，并将二次封装的数据通过LoRa或以太网传送至云服务层。
以下以一种具体的实施方法对本申请中的技术方案做进一步的解释说明。
如图1所示为本申请实施例提供的基于物联网的能源综合管理控制***总体流程图，本申请实施例设计了一种基于物联网的能源综合管理控制***，目的是在建立互联互感用户环境的基础上，实现能源总量控制、供需双向调节、个性化服务等目的，以提高能源利用效率、降低能源消耗。通过本申请实施例提供的基于物联网的能源综合管理控制***实现对用户能源使用的管理，以及通过数据挖掘技术对用户能源使用进行主动智能控制，主要通过以下步骤流程：
S1：首先获取用户能源使用过程的实时数据，本步骤在实时能源数据感知与采集层进行实施。
参见图2，将智能传感技术、无线传感网络技术应用到能源综合管理***中，对用户环境(如水、电、气、温湿度等)配置智能仪器仪表和智能传感器，采集用户能源使用过程中的实时数据，具体包括以下步骤：
S11：对水、电、气配置智能仪器仪表(智能电表、智能水表、智能热量表)，实时获取用户能源使用数据；对用户环境(温度、湿度、空气质量等)配置智能传感器(温度传感器、湿度传感器、PM2.5传感器)，对其环境中温度、湿度、空气质量数据进行主动感知；
S12：在智能传感器主动感知过程中，首先，通过软件对用户环境中配置的智能传感装置进行注册，实现对传感数据的区别标记；其次，通过监测和控制每个注册传感器的状态，实现对相关能源数据的主动感知；最后，通过数据通讯装置，实现能源数据的采集与传输。
S2：将该实时能源数据进行传输，本步骤在数据传输层进行实施，所述数据传输层，还用于对实时接收到的所述用户能源数据进行二次封装，并将二次封装的数据通过LoRa或以太网传送至云服务层，以此来减少云服务层中的数据冗余。
参照图3，给出了能源数据传输的方法。基于数据感知与采集将获取的实时能源数据接入到通信网络中，依靠有线或无线的传输方式，实现实时信息的交互和共享。在基于物联网的能源综合管理控制***中，利用蓝牙、ZigBee、现场总线对实时能源数据和智能设备数据进行传输，同时将二次封装的数据通过LoRa或以太网传送至云端，具体包括以下方面：
S21：在能源综合管理控制***中，采用蓝牙技术对用户智能终端的数据进行双向实时传输，即能源综合管理控制***的数据与智能终端可进行交互。蓝牙传输模块主要由数据采集、信号处理、传输、供电四部分组成。其中数据采集部分负责采集智能终端的数据，信号处理部分对采集的数据进行放大、滤波，传输部分基于CC2541对数据进行传输。
S22：在能源综合管理控制***中，采用ZigBee技术对智能传感网络中传感器的数据进行实时传输。ZigBee传输模块利用CC2530为主控芯片，通过建立网状网络拓扑结构，结合ZigBee协议栈，实现采集节点与智能传感器之间的通信。
S23：在能源综合管理控制***中，采用LoRa技术对二次封装数据进行实时传输，通过4G/5G模块将数据上传至云端。LoRa传输模块采用SX1278为主控芯片，基于FSK的调制方式实现控制***与云端数据的双向连通。
S24：在能源综合管理控制***中，采用CAN总线和Modbus总线连接相关设备，实现对设备的通信和控制。在CAN总线使用中，将嵌入式MCU与CAN收发器相连，然后连接到CAN总线上，实现对设备的控制。在Modbus总线使用中，将各个智能设备作为从设备，嵌入式MCU作为主设备，通过嵌入式MCU定时向从设备发送命令，进行数据的读取。
S25：在能源综合管理控制***中，采用以太网实现二次封装数据的上传与下载。在使用以太网时，首先将MQTT物联网通讯协议移植到嵌入式MCU上，其次通过RJ45接口连接至网络服务器，即云服务层。
S3：通过该实时能源数据来预测用户能源使用行为，得到预测结果，本步骤在云服务层进行实施。
参照图4，给出了一种用户行为预测方法。为了在云服务端对用户行为进行预测，首先需要对原始数据进行数据存储和数据处理；然后采用基于关联规则的数据挖掘算法对用户行为进行预测，具体包括以下步骤：
S31：在云服务端采用MySQL数据库进行数据存储。通过建立实体-数据属性关系，来展现用户能源使用过程中各个实体与数据之间的关系。该关系能充分反映现实世界，将现实的事物以信息结构(结构化数据和非结构化数据)的形式进行表示；
S32：将存储的数据进行数据处理，首先基于过滤规则的多级优化组合方法，通过多级过滤结构优化实现数据的清洗；然后通过本体构建定义数据的多维度语境与相应度量值，实现数据的集成；进而利用属性子集选择的方法，将数据中不相关、弱相关、或冗余的属性删除，实现数据的归约；最后运用光滑、属性构造、聚集和规范化的方法，实现数据的变换；
S33：在对用户行为进行预测时，采用基于关联规则的数据挖掘算法对用于行为进行预测。基于数据库中的数据，首先根据关联规则最小支持度找出频繁项集，即搜索不小于最小支持度的所有项集；其次根据关联规则最小置信度生成强关联规则，即搜索不小于最小置信度的所有频繁项集；最后通过相似度挖掘，即可发现用户不同行为之间的关联，根据行为历史来预测用户即将发生的行为。此外，对于行为异常的出现，则可通过专家***进行人为干预。
S4：根据所述预测结果，通过闭环控制***的建立，对执行机构进行调节，以实现对用户能源使用的智能控制。
结果输出完成后，根据输出结果判断该能源综合管理控制***是否关闭，若关闭，则本次流程结束，若不关闭，则返回执行第一步，进行下一流程的步骤循环。
本申请实施例提供的基于物联网的能源综合管理控制***，包括实时能源数据感知与采集层，数据传输层，云服务层和执行层。实时能源数据感知与采集层，能够将现有的信息技术、传感技术以及物联网技术应用到能源管理企业中，实现对用户能源数据的实时感知与采集；数据传输层进而通过有线或无线的传输方式，将采集到的实时能源数据传送至云服务层；执行层通过基于关联规则的数据挖掘方法，基于实时能源数据对用户行为进行预测，最终实现用户能源的智能管理和控制。该***不仅能够对用户能源使用的管理，而且能够通过数据挖掘技术对用户能源使用进行主动智能控制。
需要说明的是，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的内容，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (8)

1.一种基于物联网的能源综合管理控制***，其特征在于，包括实时能源数据感知与采集层，数据传输层，云服务层和执行层；
所述实时能源数据感知与采集层，用于对用户能源数据的实时感知与采集；
所述数据传输层，用于将实时接收到的所述用户能源数据接入到通信网络中，通过有线或无线的传输方式，实现实时信息的交互和共享，并将其传输至云服务层；
所述云服务层，用于对实时感知及采集的能源数据进行数据存储和数据处理，并基于关联规则的数据挖掘算法对用户行为进行预测，得出预测结果；
所述执行层，用于根据所述预测结果，通过闭环控制***的建立，对执行机构进行调节，以实现对用户能源使用的智能控制。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的能源综合管理控制***，其特征在于，所述实时能源数据感知与采集层包括区别标记单元，主动感知单元和采集与传输单元；
所述区别标记单元，用于通过软件对用户环境中配置的智能传感装置进行注册，实现对传感数据的区别标记；
所述主动感知单元，用于通过监测和控制每个注册的所述智能传感器的状态，实现对能源数据的主动感知；
所述采集与传输单元，用于通过数据通讯装置，实现对所述能源数据的采集与传输。
3.根据权利要求1所述的基于物联网的能源综合管理控制***，其特征在于，所述云服务层包括数据存储单元、数据处理单元和用户行为预测单元；
所述数据存储单元，用于在云服务端采用MySQL数据库进行数据存储；
所述数据处理单元，用于将存储的数据进行数据处理；
所述用户行为预测单元，用于基于处理后的数据，采用基于关联规则的数据挖掘算法对用户行为进行预测。
4.根据权利要求3所述的基于物联网的能源综合管理控制***，其特征在于，所述用户行为预测单元包括频繁项集获取单元、强关联规则获取单元和用户行为获取单元；
所述频繁项集获取单元，用于基于数据库中的数据，根据关联规则最小支持度找出频繁项集；
所述强关联规则获取单元，用于根据关联规则最小置信度生成强关联规则；
所述用户行为获取单元，用于通过相似度挖掘，即可得到用户不同行为之间的关联，根据行为历史来预测用户即将发生的行为。
5.根据权利要求1所述的基于物联网的能源综合管理控制***，其特征在于，所述数据传输层还包括二次封装单元，所述二次封装单元用于对实时接收到的所述用户能源数据进行二次封装，并将二次封装的数据通过LoRa或以太网传送至云服务层。
6.根据权利要求1所述的基于物联网的能源综合管理控制***，其特征在于，所述实时能源数据感知与采集层包括智能传感器或智能仪器仪表。
7.根据权利要求6所述的基于物联网的能源综合管理控制***，其特征在于，所述有线或无线的传输方式，包括通过蓝牙、ZigBee或现场总线对实时能源数据和智能设备数据进行传输。
8.根据权利要求1所述的基于物联网的能源综合管理控制***，其特征在于，所述智能仪器仪表包括智能电表、智能水表或智能热量表；
所述智能传感器包括温度传感器、湿度传感器或PM2.5传感器。
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