CN114143341A - 用于智能能源的现代建筑数据收集平台 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于智能能源的现代建筑数据收集平台，地区内建筑物电力数据采集设备进行建筑物实时电气测量，供电源电力数据采集设备采集建筑物供电电力数据，收集绿色供电源相关的天气数据；通过数据收集器读取数据，并对数据进行过滤和预处理后转发至后端物联网平台，后端物联网平台确定整个数据收集平台的数据模型，实现收集数据的可视化。本发明可以将现代建筑物与智能电网紧密联系起来，实现对能源的监视和控制，提高能源利用率，让建筑更加智能。该发明符合现阶段及未来电力***的发展趋势，实用性强，可广泛应用于现代建筑物的数据收集和智能能源应用的开发。

Description

用于智能能源的现代建筑数据收集平台
技术领域
本发明涉及一种监测技术，特别涉及一种用于智能能源的现代建筑数据收集平台。
背景技术
智能能源应用旨在提高能源供应的安全性，并帮助人们应对气候变化，可以提高人们对电力网络状态的认识，并促进对网络和与其连接的分布式能源(DER)的有效利用。另外，需要智能能源应用来利用智能电网中的可用测量，例如：建筑物的数据，并允许客户积极参与电力市场。建筑物消耗了全球总能源的40％，是智能能源应用的重要目标。
智能能源应用需要大量的数据测量和数据的快速传送，测量点的增加为数据收集提出了挑战，因为数据源使用不同的数据模型和通信方法，并且涉及各种类型的测量；大量的测量可能会阻塞数据收集平台的输入，需要强大的计算能力并完成数据存储；最后，能源供应和需求的智能响应可能需要快速的反应，从而通信和数据处理延迟都面临着问题。
总体而言，智能能源应用建立了一个具有挑战性的研发领域，其中对大量数据，短暂延迟和快速反应的需求可能会带来前所未有的问题。本发明通过设计和实现数据收集平台来解决智能能源应用所面临的挑战。
发明内容
针对多种能源安全监测问题，提出了一种用于智能能源的现代建筑数据收集平台，过建立现代建筑的数据收集平台，从建筑物的不同类型的数据源收集数据，并统一数据以进行应用开发，实现对建筑物的电力***进行全面的监控，以使建筑更加智能化。
本发明的技术方案为：一种用于智能能源的现代建筑数据收集平台，包括数据源、数据收集器、数据存储端和数据监控处理端；
数据源包括地区内建筑物电力数据采集设备、供电源电力数据采集设备、与绿色供电源相关的天气数据；
数据收集器包括各种适配器和一个多路复用器，适配器与设备和数据源配套设置，分别接收各类数据，适配器将接收的数据转换后送多路复用器，被多路复用器打包后，分别送数据存储端或数据监控处理端；
数据监控处理端包括各种可视化模块，可视化模块采用各种模型对数据特征进行提取展示，可视化模块调用数据存储端数据进行分析，可视化模块将需实时监测和可视数据要求反馈回数据收集器，多路复用器根据反馈对数据打包进行限定。
进一步，所述地区内建筑物电力数据采集设备进行建筑物实时电气测量，采集电力数据通过数据收集器送数据监控处理端，数据监控处理端监视电力***的行为。
进一步，所述数据收集器多个适配器分别连接各类数据源，使用特定于数据源的协议读取数据，将数据转换为ProCem数据模型并将数据转发给多路复用器；多路复用器从多个适配器收集数据，将数据打包成块，所需块发送到后端数据监控处理端，同时所有数据被定向到多路复用器的本地数据存储。
进一步，所述数据监控处理端为物联网平台，物联网平台确定整个数据收集平台的数据模型，实现收集数据的可视化。
进一步，所述物联网平台上每个测量值作为值-时间戳对的列表保存到IoT-Ticket中的数据节点；在物联网平台中，给所有数据节点都设置一个名称和一个路径，以便通过名称和路径找到测量值，允许浏览测量值；通过物联网平台可视化仪表板创建所收集数据的可视化。
进一步，所述数据收集器通过供电源电力数据采集设备采集连续数星期的太阳能发电厂逆变器每秒输出的三相20阶电压谐波有效值的测量值，数据收集器将数据送数据监控处理端，数据监控处理端将测试值用作训练机器学***方根值；训练后模型提供显示导致电压失真的谐波的可能来源的重要性清单。
本发明的有益效果在于：本发明用于智能能源的现代建筑数据收集平台，全面详细地采集整个建筑物中电力***的各设备的运行数据，监视其运行状态，以可视化的方式让管理者观察到建筑物的能耗等信息，加强了建筑物与智能电网的联系，使建筑更加智能化。
附图说明
图1为本发明用于智能能源的现代建筑数据收集平台运行流程图；
图2为本发明用于智能能源的现代建筑数据收集平台架构图；
图3为可视化仪表板显示图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
如图1所示用于智能能源的现代建筑数据收集平台运行流程图，运行包括以下步骤：
S1利用智能电表对建筑物进行实时电气测量，监视电力***的行为。
S11：使用主配电模块上的原始电表监控建筑物的电气***，包括功率，电压，电流和其他电气测量；
S12：使用具有先进电能质量功能的改进电表分别监控每个主要负载，例如：通风，制冷和电梯。
S2数据收集器读取电气测量数据，并对数据进行过滤和预处理。
S21：适配器连接步骤S1数据源，使用特定于数据源的协议读取数据、将数据转换为ProCem数据模型并将数据转发给多路复用器；
S22：多路复用器从多个适配器收集数据，将数据打包成更大的块，然后将所需块发送到后端，同时所有数据被定向到多路复用器的本地数据存储，按需发送以减少到后端的通信量，又保存了所有时间数据用于分析调用。
S3将处理后的数据转发至IoT-Ticket(后端物联网平台)，后端物联网平台确定整个数据收集平台的数据模型，实现收集数据的可视化。
S31：每个测量值作为值-时间戳对的列表保存到IoT-Ticket中的数据节点；
S32：在IoT-Ticket中，给所有数据节点都设置一个名称和一个路径，以便可以通过名称和路径找到测量值，允许更方便地浏览测量值。
名称和路径与许多文件***的命名层次结构的设计类似：例如/system/subsystem/location/type，stystem标识测量的主要类别，如电或天气。subsystem提供有关目标的更多信息，如通风。location给出测量的物理位置，例如房间号，type说明数据节点包括的测量值类型，例如温度或电压；
S33：通过IoT-Ticket利用可视化仪表板创建所收集数据的可视化，可视化仪表板可以通过使用图形用户界面连接不同的组件来创建，无需编程技能；此外，外部应用程序可以使用IoT-Ticket的内置REST API访问测量值，也可以从浏览器界面导出测量值。
如图2所示用于智能能源的现代建筑数据收集平台架构图，包括数据源、数据收集器、数据存储端和数据监控处理端。设备和数据源包括地区内建筑物电力数据采集设备、供电源电力数据采集设备、与绿色供电源相关的天气数据；数据收集器包括各种适配器和一个多路复用器，适配器与设备和数据源配套设置，分别接收各类数据，适配器将接收的数据转换后送多路复用器，被多路复用器打包后，根据数据属性，适用于数据分析的送数据存储端(当地数据存储)，适用于实时监测的送后台数据监控处理端(物联网平台)，数据监控处理端开发各种功能可视化模块，采用各种模型对数据特征进行提取，开发时可调用数据存储端数据进行分析，开发后将需实时监测和可视数据要求反馈回数据收集器，多路复用器对数据打包进行限定。
实施例：该数据收集平台所属的现代建筑信息如下：该建筑有八层楼，有一座太阳能发电厂，逆变器的额定功率为57kw。该建筑采用区域供暖，采用两台170千瓦和226千瓦的电动冷却机进行制冷。此外，通风的峰值功率约为100千瓦。大楼的其他用电负荷包括两部电梯、五个电动汽车充电桩和大楼的租户。该建筑通过其400V变压器与20千伏中压配电网相连。建筑物的数据源信息如下所示，表1中列出了平台的数据源，其中包括用于每个数据源的连接技术和通信协议。表2列出了数据源的变量数量及其更新间隔。
表1
Figure BDA0003368944250000051
表2
Figure BDA0003368944250000052
如表2中所示，楼宇自动化***提供了2883个变量，例如建筑物的通风，供暖和制冷。大楼中安装了九个具有先进电能质量功能的电表，每个电表提供179个测量变量，包括20阶谐波。通过建筑物的电气***的测量中心读取了三个原始电表，以获取有关总功耗的更多信息。从太阳能逆变器收集建筑物中安装的光伏发电的测量数据。从附近建筑物屋顶的气象站获取准确的当地天气信息。此外，利用了三个外部数据源：天气预报，每小时的电力市场现货价格和国家电网的开放数据。
适配器连接数据源，使用特定于数据源的协议读取数据、将数据转换为ProCem数据模型并将数据转发给多路复用器；多路复用器从多个适配器收集数据，将数据打包成更大的块，然后将这些块发送到后端，在此过程中，数据被定向到多路复用器的本地数据存储，以减少到后端的通信量，从而仅将收集到的约30％的数据发送到后端；一些过滤后的数据被认为是客户的机密数据，因此这些数据只保存在本地存储器中。本地储存中的数据将可用于数据分析或供决策者使用。适配器与多路复用器分离，以便于运行时选择和重新配置适配器。UDP(UDP多路复用，被用来处理共享同一个UDP端口的多个并发的UDT连接)被用于适配器和多路复用器之间的通信。这是将适配器程序与多路复用程序分离的最简单的方法，并允许适配器的灵活更新：可以简单地启动和停止数据收集器的Linux计算机上的适配器进程，而不会对数据收集器的功能产生任何直接的影响。与TCP等协议相比，UDP简化并加快了通信。
数据监控处理端开发了一个简单的基于区块链的示范应用。该应用利用该数据收集平台，并且基于一个假想的场景，在该场景中，建筑物的太阳能发电厂产生的能量仅在两部电梯中就地使用。能量在各电梯之间平均分配，并且在特定时间段内保持能量使用记录，即每台电梯使用多少能量以及每小时的本地太阳能发电厂产生的能量是多少。
该应用包括三个部分：智能合约，能源报告程序和网页。每个参与者(2部电梯和太阳能发电厂)由一个能源报告器代表。它从数据收集平台获取参与者的累积能量，并据此计算时间段的能量。该能量将报告给部署在私人网络中的智能合约。合约计算每个报告期后的能源份额，可以从网页检查合同的状态及其产生的事件。该应用表明开发的数据收集平台可以与区块链技术相结合进行去中心化的能源交易，为区块链能源交易提供真实数据和测试场景。
数据监控处理端开发在另一实施例中，在建筑物公共区域的屏幕上显示仪表板，可视化仪表板为日常用户描绘简单易懂的信息，以增加用户对建筑物及其环境影响和太阳能经济性的了解。还为业主设计了一些更专业的仪表板，以演示如何基于多个数据源监视和操作建筑物。随着新数据从数据收集器到达，仪表板会每秒更新一次，因此可以从仪表板观察建筑物的接近实时的状态。
如图3所示，此可视化仪表板显示了建筑物所需能量中太阳能发电厂提供的能量以及电网的供电量，并以百分比的形式形象地显示了光伏发电所占比例；仪表板显示了每面墙的太阳能电池板产生的能量，以及当天的太阳能曲线；此外，该仪表板还显示了电动汽车利用太阳能发电厂产生的能量，以平均能耗计算的可行驶公里数，以及以平均客机每公里排放的二氧化碳量衡量的太阳能发电厂减少的二氧化碳排放量。
数据监控处理端开发在另一实施例中，用于为通过机器学***台中负责太阳能发电厂逆变器电能质量检测的电表提供。训练所得的电压失真预测模型由电压失真度(20次谐波电压有效值之和与基波电压有效值之比的平方根值)衡量该建筑物的电压失真程度。通过大量对比某一时刻电压失真度的预测值与实际计算值，经过训练的模型能够以0.008左右的均方根精度预测电压失真，并能提供显示导致电压失真的谐波的可能来源的重要性清单，通过该重要性清单可有针对性的改善电压失真度，从而证明了该模型的训练是成功的，显示了该现代建筑的数据收集平台提供的太阳能发电厂逆变器电能质量数据的重要性以及模型的准确性。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (6)

1.一种用于智能能源的现代建筑数据收集平台，其特征在于，包括数据源、数据收集器、数据存储端和数据监控处理端；
数据源包括地区内建筑物电力数据采集设备、供电源电力数据采集设备、与绿色供电源相关的天气数据；
数据收集器包括各种适配器和一个多路复用器，适配器与设备和数据源配套设置，分别接收各类数据，适配器将接收的数据转换后送多路复用器，被多路复用器打包后，分别送数据存储端或数据监控处理端；
数据监控处理端包括各种可视化模块，可视化模块采用各种模型对数据特征进行提取展示，可视化模块调用数据存储端数据进行分析，可视化模块将需实时监测和可视数据要求反馈回数据收集器，多路复用器根据反馈对数据打包进行限定。
2.根据权利要求1所述用于智能能源的现代建筑数据收集平台，其特征在于，所述地区内建筑物电力数据采集设备进行建筑物实时电气测量，采集电力数据通过数据收集器送数据监控处理端，数据监控处理端监视电力***的行为。
3.根据权利要求1所述用于智能能源的现代建筑数据收集平台，其特征在于，所述数据收集器多个适配器分别连接各类数据源，使用特定于数据源的协议读取数据，将数据转换为ProCem数据模型并将数据转发给多路复用器；多路复用器从多个适配器收集数据，将数据打包成块，所需块发送到后端数据监控处理端，同时所有数据被定向到多路复用器的本地数据存储。
4.根据权利要求1所述用于智能能源的现代建筑数据收集平台，其特征在于，所述数据监控处理端为物联网平台，物联网平台确定整个数据收集平台的数据模型，实现收集数据的可视化。
5.根据权利要求4所述用于智能能源的现代建筑数据收集平台，其特征在于，所述物联网平台上每个测量值作为值-时间戳对的列表保存到IoT-Ticket中的数据节点；在物联网平台中，给所有数据节点都设置一个名称和一个路径，以便通过名称和路径找到测量值，允许浏览测量值；通过物联网平台可视化仪表板创建所收集数据的可视化。
6.根据权利要求4所述用于智能能源的现代建筑数据收集平台，其特征在于，所述数据收集器通过供电源电力数据采集设备采集连续数星期的太阳能发电厂逆变器每秒输出的三相20阶电压谐波有效值的测量值，数据收集器将数据送数据监控处理端，数据监控处理端将测试值用作训练机器学***方根值；
训练后模型提供显示导致电压失真的谐波的可能来源的重要性清单。
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