CN115167273A - 一种工地现场的施工用电节能管理控制*** - Google Patents

一种工地现场的施工用电节能管理控制*** Download PDF

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CN115167273A CN202211075954.XA CN202211075954A CN115167273A CN 115167273 A CN115167273 A CN 115167273A CN 202211075954 A CN202211075954 A CN 202211075954A CN 115167273 A CN115167273 A CN 115167273A
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肖智中
孙梓尧
张艳芳
金树楼
陈思聪
倪娇娇
项龙康
高增孝
林佼
汪贵临
吴高峰
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    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
    • G05B19/05—Programmable logic controllers, e.g. simulating logic interconnections of signals according to ladder diagrams or function charts
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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Abstract

本发明提供了一种工地现场的施工用电节能管理控制***，包括用电管理模块和***单元，用电管理模块包括采集单元、控制单元、传输单元，采集单元包括智能电表和电柜状态采集传感器，控制单元包括PLC、模拟量采集模块、数字量采集模块、负载检测单元、以太网模块、扩展通讯模块，传输单元包括DTU和通讯电缆，***单元为互联网后台，综合分析处理经控制单元初步计算处理后的数据。本发明能够对施工用电数据进行科学化分析与决策，实现全方位用电安全管理，减少施工过程中的能耗浪费，智能化程度高且实时性好；本发明还针对各类施工设备使用过程中电力相关参数特征量进行动态提取与过程分析，建立多维度数据模型，对用电设备进行精准识别。

Description

一种工地现场的施工用电节能管理控制***
技术领域
本发明属于用电管理技术领域，尤其涉及一种工地现场的施工用电节能管理控制***。
背景技术
目前的工程项目中的电能管理主要以人工巡检记录统计分析的方式为主，存在以下问题：
（1）电能数据监测的准确性以及时效性低，存在安全隐患，且受主观影响较大，采用人工巡检记录方式可能出现记录疏忽与错误，只能记录各个巡检时间点数据，并不能反映整体电能特性曲线，对后续电能调度与分析的指导意义不强；
（2）基于这种人工巡检记录统计分析的管理方式，当电气故障发生时只能通过断路器与漏保对故障电路断开以进行保护，缺乏有效的报警机制，往往故障发生很长一段时间才被管理人员发现，这对之后的电气检修和维护十分不利。
目前工地用电智慧化管理***的研究正处于起步阶段，还没有形成较为成熟的信息化管理模式，现阶段已有的建筑工程用电管理***主要以电力参数的统计与展示为导向，功能单一，缺少对数据的科学化分析与决策；而且现阶段已有的建筑工程用电管理***缺乏对临时用电安全的信息化追踪与管控，工地现场主要的电气事故 40%以上是由于现场临时用电不规范导致的，如私拉乱接、线路虚搭、未按设备容量要求接线等，发生故障后很难进行溯源。
另外，现阶段已有的建筑工程用电管理***只对电流电压等参数进行采样，缺乏对配电柜所处环境情况的监测，现阶段已有的建筑工程用电管理***多采用有线形式传输，部署安装的成本较高，且大多采用远端逻辑控制模式，当施工现场出现严重安全隐患事故时，往往由于信号传输的延时性导致不能第一时间做出响应。
发明内容
针对现有技术中存在的不足，本发明提供了一种工地现场的施工用电节能管理控制***，能够对施工用电数据进行科学化分析与决策，实现全方位工地用电安全管理，减少项目施工过程中能耗的浪费，智能化程度高且实时性好。
本发明通过以下技术手段实现上述技术目的。
一种工地现场的施工用电节能管理控制***，包括相互连接的用电管理模块和***单元，用电管理模块包括采集单元、控制单元、传输单元，采集单元包括智能电表和电柜状态采集传感器，控制单元包括PLC、模拟量采集模块、数字量采集模块、负载检测单元、以太网模块、扩展通讯模块，传输单元包括DTU和通讯电缆；***单元综合处理采集单元采集到的数据，基于云端实现电能数据可视化展示、施工能耗管控、非施工时间现场设备管理、照明负荷调整、电气故障检修管理。
进一步地，所述电柜状态采集传感器用于采集配电柜状态参数数据，包括温度传感器、露点传感器、光照传感器、扬尘传感器、电流传感器，电柜状态采集传感器采集的数据以电流信号的形式输入至控制单元的模拟量采集模块中，经PLC通过指令读出，并存储于PLC内部专用寄存器中；智能电表用于采集配电柜下级线路中用电设备电力参数数据，智能电表检测的数据传递至控制单元中，并存储于PLC内部专用寄存器中，用于供负载检测单元使用；PLC内部预设有阈值参数，采集单元采集到的各参数数据超过相应的阈值范围时，PLC输出控制指令至相应的末端设备。
进一步地，所述传输单元的核心处理器件为DTU，DTU通过RS485基于MODBUS协议与PLC数据互通，将PLC内部专用寄存器中的数据以MODBUS-RTU格式转换至JSON格式，供***单元识别处理；DTU还与负载检测单元通过RS485通信，监测智能电表上传PLC的数据，并将其存储至负载检测单元中进行负载识别处理，负载识别处理完成后，负载检测单元中的负载检测数据回传至DTU，DTU汇总负载检测数据、电柜状态采集传感器采集的配电柜状态参数数据、智能电表采集的用电设备电力参数数据后统一传递至***单元。
进一步地，所述***单元根据施工项目实际情况将施工项目划分为多个区域，每个区域内的二级配电柜处均布置一个用电管理模块，并编号；智能电表采集二级配电柜处使用中的用电设备电力参数数据，最终上传至云端后建立基本电力数据库，用于进行电力参数直观展示；***单元通过对基本电力数据库中耗电量参数单独分析，以区域为单位，将区域中所有用电设备的耗电量求和，汇总形成区域耗电参数，将各区域耗电参数进行对比分析，形成并展示各区域用电趋势曲线图，提醒相关人员重点关注耗电量较高的区域；***单元还根据基本电力数据库中的耗电量数据进行当日、当月的电量汇总统计，直接展示当日、当月环比用电趋势，为制定每个月的用电计划提供数据指导。
进一步地，所述***单元根据施工现场常用设备的额定参数于云端建立设备空载和负载电流数据库，智能电表采集二级配电柜处使用中的用电设备电力参数数据后交由负载检测单元进行负载识别，判断接入设备的类型，***单元接收负载检测数据并对应设备空载和负载电流数据库中的电流值，筛选出设备的工作电流，与空载和负载电流进行对比，判断设备工作状态为空载或负载，当设备为空载运行状态时，再次判断该状态是否持续10分钟，若是则发出设备空闲关机提醒，否则继续通过智能电表进行实时监测，当设备为负载运行状态时，继续通过智能电表进行实时监测。
进一步地，所述***单元内输入有非施工时间区间，施工用电节能管理控制***工作时，***单元筛选非施工时间区间内传入的由智能电表采集的用电设备电力参数数据，以工作电流的大小作为判别标准，判断用电设备是否处于工作状态；若判断出用电设备处于工作状态，再次判断该工作状态是否持续10分钟，若持续10分钟则进行非施工时间关机提醒，否则继续通过智能电表进行实时监测，若判断出用电设备未处于工作状态则继续通过智能电表进行实时监测。
进一步地，施工用电节能管理控制***运行后，所述***单元建立故障信息数据库，用于储存用电管理模块控制单元计算分析出的故障预警详细信息，***单元进行故障原因分析，识别故障具体类型，并根据每条故障信息的云端发送接口识别出发生故障的对应用电设备编号，定位故障发生的区域以及该区域处的二级配电箱；***单元根据每台用电设备的历史故障记录形成单台用电设备故障清单，故障清单中记录有故障发生的频次及时间，结合每台用电设备的运行维护周期情况，确定用电设备的维护周期并派发工单至相应的维护人员。
进一步地，所述负载检测单元包括主控模块、蜂鸣器模块、电源模块、调试模块、交互模块、通信模块，通过收集已知的模型参数建立多维度模型，对工地现场设备负载进行识别，识别对象包括工程现场焊机类、卷扬机类、切割机类和大功率加热类设备四类；模型参数包括频率、相电压、线电压、相电流、中线电流、有功功率、无功功率、视在功率、功率因数、有功功率需量、无功功率需量、谐波畸变率、相角差、k个谐波含有率n、波峰系数、电话谐波波峰因数，其中，n表示次数，n为从0或从1开始的等差数列，公差为3，n小于等于30，k为等差数列的个数。
进一步地，所述负载检测单元对工地现场设备负载进行识别的过程如下：
步骤1：将已知样本数据库A中的样本数据
Figure 502612DEST_PATH_IMAGE002
进行多元线性回归计算，获得超平面
Figure 866597DEST_PATH_IMAGE004
，其中，已知样本数据库A中包含已知的四类识别对象对应的（15+k）种模型参数数据，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示频率值，
Figure 509062DEST_PATH_IMAGE006
表示相电压，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示线电压，
Figure 224077DEST_PATH_IMAGE008
表示电话谐波波峰因数，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
表示超平面
Figure 859458DEST_PATH_IMAGE010
的截距，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
表示超平面
Figure 31944DEST_PATH_IMAGE010
的法向量，
Figure 625737DEST_PATH_IMAGE012
为转置符号；超平面
Figure 968993DEST_PATH_IMAGE010
将多维空间分为两个区域，分别是
Figure DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 470382DEST_PATH_IMAGE014
，其中，
Figure 215484DEST_PATH_IMAGE013
表示大功率加热类设备区域，
Figure 462401DEST_PATH_IMAGE014
表示现场焊机类、卷扬机类、切割机类设备区域；
步骤2：将已知样本数据库A中现场焊机类、卷扬机类、切割机类设备对应的
Figure DEST_PATH_IMAGE015
进行多元线性回归计算，获得超平面
Figure DEST_PATH_IMAGE017
，其中，
Figure 620850DEST_PATH_IMAGE018
表示超平面
Figure DEST_PATH_IMAGE019
的截距，
Figure 598033DEST_PATH_IMAGE020
表示超平面
Figure 10691DEST_PATH_IMAGE019
的法向量；超平面
Figure 946286DEST_PATH_IMAGE019
按照步骤1中的方法将
Figure 264135DEST_PATH_IMAGE014
分为两个区域，分别是
Figure DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 841747DEST_PATH_IMAGE022
，其中，
Figure 561441DEST_PATH_IMAGE021
表示现场焊机类设备区域，
Figure 418670DEST_PATH_IMAGE022
表示卷扬机类、切割机类设备区域；
步骤3：将已知样本数据库A中卷扬机类、切割机类设备对应的
Figure 223815DEST_PATH_IMAGE015
进行多元线性回归计算，获得超平面
Figure 73959DEST_PATH_IMAGE024
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
表示超平面
Figure 179318DEST_PATH_IMAGE026
的截距，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
表示超平面
Figure 738607DEST_PATH_IMAGE026
的法向量；超平面
Figure 765469DEST_PATH_IMAGE026
按照步骤1中的方法将
Figure 419304DEST_PATH_IMAGE022
分为两个区域，分别是
Figure 644749DEST_PATH_IMAGE028
和
Figure DEST_PATH_IMAGE029
，其中，
Figure 827469DEST_PATH_IMAGE028
表示卷扬机类设备区域，
Figure 607206DEST_PATH_IMAGE029
表示切割机类设备区域；
步骤4：将（15+k）个维度空间分成4个区域，分别为
Figure 546955DEST_PATH_IMAGE030
、
Figure DEST_PATH_IMAGE031
、
Figure 361328DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure DEST_PATH_IMAGE033
，这四个区域分别对应现场大功率加热类设备、焊机类设备、卷扬机类设备、切割机类设备四个分类，此时多维度模型建立完成；
步骤5：采集单元采集到施工现场的未知的电力参数数据
Figure 777265DEST_PATH_IMAGE034
后放入（15+k）个维度空间中，即放入多维度模型中，根据
Figure 326190DEST_PATH_IMAGE034
落在多维空间中的位置判断出对应的设备类型；
步骤6：***单元将设备类型以及
Figure 993931DEST_PATH_IMAGE034
通过人机界面反馈给现场管理人员，现场管理人员确认识别信息是否正确；
步骤7：若现场管理人员确认识别信息正确，则将
Figure 459548DEST_PATH_IMAGE034
放入已知样本数据库A中，更新已知样本数据库A，重复步骤1～步骤4，更新多维度模型；若现场管理人员确认识别不正确，则将
Figure 249649DEST_PATH_IMAGE034
丢弃。
进一步地，所述负载检测单元对工地现场设备负载进行识别的步骤1中，超平面
Figure 472820DEST_PATH_IMAGE010
将多维空间分为两个区域的具体过程如下：
将样本数据
Figure 272149DEST_PATH_IMAGE015
放入（15+k）个维度的空间内，
Figure 77425DEST_PATH_IMAGE015
到超平面
Figure 976111DEST_PATH_IMAGE010
的距离为
Figure DEST_PATH_IMAGE035
，其中，
Figure 748895DEST_PATH_IMAGE036
为对应
Figure 820756DEST_PATH_IMAGE015
的二元变量，表示负类或正类，取值为-1或+1；
通过以下约束条件求得超平面
Figure 995385DEST_PATH_IMAGE010
：
Figure DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure 612443DEST_PATH_IMAGE038
；
Figure DEST_PATH_IMAGE039
；
其中，
Figure 403681DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 279233DEST_PATH_IMAGE042
，
Figure DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 790593DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure DEST_PATH_IMAGE045
，
Figure DEST_PATH_IMAGE047
表示维度；
Figure 358977DEST_PATH_IMAGE048
，
Figure DEST_PATH_IMAGE049
表示在第
Figure 653823DEST_PATH_IMAGE047
个维度上
Figure 270750DEST_PATH_IMAGE015
到超平面
Figure 419971DEST_PATH_IMAGE010
的距离。
本发明具有如下有益效果：
本发明通过对施工用电数据进行科学化分析与决策，实现设备空闲时间关机提醒、人员休息时间关机提醒、大型设备实时负载率动态监测、工作生活区动态负荷调整、照明负荷调整、设备不安全状态预警、保护越级跳闸预警、设备自动维护提醒等多种功能，实现全方位工地用电安全管理，减少项目施工过程中能耗的浪费。
本发明针对各类施工设备，对其使用过程中电力相关参数特征量进行动态提取与过程分析，建立多维度数据模型，通过识别算法的开发，对现场用电设备进行精准识别与定位，解决临时用电带来的不安全因素。
本发明包含了配电箱实时监控***，通过对配电箱实时电流、温度、湿度等数据的检测，根据设定阈值自动开启排风扇或启动报警，避免线路凝露导致的绝缘不足和其他故障未能及时发现带来的次生伤害；本发明整体具有可靠性高、监测参数多、实时性好等优点，可有效保证施工现场用电安全，显著提高用电管理智能化程度。
本发明中的用电数据传输摈弃了传统的有线传输方式，采用类似边缘网关模式，对设备采集到的数据进行预处理和运算后，通过DTU传送至***单元，实现了数据的无线传输，实时性好。
附图说明
图1为负载检测单元进行负载识别流程图；
图2为***单元实现电能数据可视化展示流程图；
图3为***单元实现施工能耗管控流程图；
图4为***单元实现非施工时间现场设备管理；
图5为***单元实现电气故障检修管理流程图。
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施例对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不限于此。
本发明所述的工地现场的施工用电节能管理控制***，包括用电管理模块和***单元，用电管理模块包括采集单元、控制单元、传输单元。采集单元包括智能电表和电柜状态采集传感器；控制单元包括PLC、模拟量采集模块、数字量采集模块、负载检测单元、以太网模块、扩展通讯模块；传输单元包括DTU和通讯电缆；***单元为互联网后台，用于综合分析处理采集单元所采集的数据。
电柜状态采集传感器用于采集配电柜状态参数数据，包括温度传感器、露点传感器、光照传感器、扬尘传感器、电流传感器，分别用于采集配电柜内部温度、露点温度、光照强度、悬浮颗粒数和进线电流，电柜状态采集传感器采集的数据以电流信号的形式输入至控制单元的模拟量采集模块中，然后经PLC通过指令读出相应的配电柜内部温度、露点温度、光照强度、悬浮颗粒数和进线电流，并存储于PLC内部专用寄存器中，用于后续控制处理。智能电表用于采集配电柜下级线路中用电设备电力参数数据，包括用电设备的频率、电压、谐波畸变率等数据，智能电表检测的数据同样传递至控制单元中，并存储于PLC内部专用寄存器中，用于供负载检测单元的检测参数处理。
PLC内部预设有阈值参数，包括配电柜内部温度上限、露点温度上限、光照强度下限、光照强度上限、悬浮颗粒数上限、电流上限；当采集单元采集到的各参数数据超过相应的阈值范围时，PLC输出控制指令至相应的末端设备，例如，当配电柜内部温度超过相应的上限值时，PLC控制配电柜内风扇开启，进行降温，当配电柜内部进线电流超过电流上限值时，PLC控制空气开关断路，并向检修人员手机APP端发送预警信息，当光照强度低于相应的下限值时，PLC控制照明器件开启。
负载检测单元包括主控模块、蜂鸣器模块、电源模块、调试模块、交互模块、通信模块，负载检测单元通过收集已知的大量模型参数进行建模，用于对未知的模型进行分类，利用智能电表检测的电力参数数据进行工地现场设备负载识别。本实施例中的负载识别对象主要针对的是工程现场焊机类、卷扬机类、切割机类和大功率加热类设备；负载检测单元收集的模型参数共有（15+k）个，故每个数据有（15+k）个维度，模型参数分别是：频率、相电压、线电压、相电流、中线电流、有功功率、无功功率、视在功率、功率因数、有功功率需量、无功功率需量、谐波畸变率、相角差、k个谐波含有率n（n表示次数，例如“谐波含有率5”表示5次谐波含有率，n的计算规则为从0或从1开始的等差数列，公差为3，n最大不超过30，k为等差数列的个数）、波峰系数、电话谐波波峰因数。实际应用中，针对不同场景可适当改变参数选择来建立模型的维度。
负载检测单元进行负载识别的方法如图1所示，具体如下：
步骤1：将已知样本数据库A中的数据作为训练数据，其中，该已知样本数据库A中的数据为事先已知且准确的，包含有各类负载识别对象对应的模型参数数据；
基于线性分类器，将已知样本数据库A中的样本数据
Figure 628099DEST_PATH_IMAGE002
进行多元线性回归计算，获得超平面
Figure 800454DEST_PATH_IMAGE010
Figure 283388DEST_PATH_IMAGE050
，其中，样本数据
Figure 772269DEST_PATH_IMAGE015
表示已知样本数据库A中某一已知设备在某个时间点的运行参数，每个
Figure 885719DEST_PATH_IMAGE015
包含有（15+k）个参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE051
表示频率值，
Figure 76529DEST_PATH_IMAGE006
表示相电压，
Figure 97574DEST_PATH_IMAGE007
表示线电压，
Figure 955809DEST_PATH_IMAGE008
表示电话谐波波峰因数，
Figure DEST_PATH_IMAGE053
表示超平面
Figure 256471DEST_PATH_IMAGE010
的截距，
Figure 200157DEST_PATH_IMAGE011
表示超平面
Figure 962576DEST_PATH_IMAGE010
的法向量，
Figure 940896DEST_PATH_IMAGE012
为转置符号；
超平面
Figure 927307DEST_PATH_IMAGE010
将多维空间分为两个区域，分别是
Figure 561551DEST_PATH_IMAGE013
(大功率加热类设备)区域和
Figure 672202DEST_PATH_IMAGE014
（现场焊机类、卷扬机类、切割机类设备）区域，具体过程如下：
将样本数据
Figure 239449DEST_PATH_IMAGE015
放入（15+k）个维度的空间内，
Figure 600023DEST_PATH_IMAGE015
到超平面
Figure 518301DEST_PATH_IMAGE010
的距离为
Figure 622523DEST_PATH_IMAGE035
，其中，
Figure 309856DEST_PATH_IMAGE036
为对应
Figure 654381DEST_PATH_IMAGE015
的二元变量，表示负类（negative class）或正类（positive class），取值为-1或+1；
通过以下约束条件求得超平面
Figure 997638DEST_PATH_IMAGE010
：
Figure 702289DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure 244128DEST_PATH_IMAGE038
；
Figure 946505DEST_PATH_IMAGE039
；
其中，
Figure 839375DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 285400DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 698058DEST_PATH_IMAGE042
，
Figure 633653DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 685922DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure 997955DEST_PATH_IMAGE045
，
Figure 514387DEST_PATH_IMAGE047
表示维度；
Figure 558566DEST_PATH_IMAGE048
，
Figure 911181DEST_PATH_IMAGE049
表示在第
Figure 699009DEST_PATH_IMAGE047
个维度上
Figure 69947DEST_PATH_IMAGE015
到超平面
Figure 347345DEST_PATH_IMAGE010
的距离，例如
Figure 639786DEST_PATH_IMAGE054
表示在“频率”这个维度上
Figure 28042DEST_PATH_IMAGE015
到超平面
Figure 722328DEST_PATH_IMAGE010
的距离，
Figure 676288DEST_PATH_IMAGE056
表示在“电话谐波波峰因数”这个维度上
Figure 987184DEST_PATH_IMAGE015
到超平面
Figure 179131DEST_PATH_IMAGE010
的距离；
步骤2：基于线性分类器，将已知样本数据库A中现场焊机类、卷扬机类、切割机类设备对应的
Figure 524661DEST_PATH_IMAGE015
进行多元线性回归计算，获得超平面
Figure 81545DEST_PATH_IMAGE017
，其中，
Figure 896048DEST_PATH_IMAGE018
表示超平面
Figure 829369DEST_PATH_IMAGE019
的截距，
Figure 29406DEST_PATH_IMAGE020
表示超平面
Figure 819508DEST_PATH_IMAGE019
的法向量；超平面
Figure 308258DEST_PATH_IMAGE019
按照步骤1中的方法将
Figure 107587DEST_PATH_IMAGE014
分为两个区域，分别是
Figure 912863DEST_PATH_IMAGE021
(现场焊机类设备)区域和
Figure 811549DEST_PATH_IMAGE022
（卷扬机类、切割机类设备）区域；
步骤3：基于线性分类器，将已知样本数据库A中卷扬机类、切割机类设备对应的
Figure 849912DEST_PATH_IMAGE015
进行多元线性回归计算，获得超平面
Figure 125035DEST_PATH_IMAGE024
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE057
表示超平面
Figure 830823DEST_PATH_IMAGE026
的截距，
Figure 165990DEST_PATH_IMAGE027
表示超平面
Figure 176802DEST_PATH_IMAGE026
的法向量；超平面
Figure 52354DEST_PATH_IMAGE026
按照步骤1中的方法将
Figure 19173DEST_PATH_IMAGE022
分为两个区域，分别是
Figure 587558DEST_PATH_IMAGE028
(卷扬机类设备)区域和
Figure 272617DEST_PATH_IMAGE029
（切割机类设备）区域；
步骤4：将（15+k）个维度空间分成4个区域，分别为
Figure 686281DEST_PATH_IMAGE013
、
Figure 583305DEST_PATH_IMAGE031
、
Figure 260274DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure 229367DEST_PATH_IMAGE033
，这四个区域分别对应现场大功率加热类设备、焊机类设备、卷扬机类设备、切割机类设备四个分类，此时多维度模型建立完成；
步骤5：采集单元采集到施工现场的未知的电力参数数据
Figure 712301DEST_PATH_IMAGE034
（即现场采样数据）后，放入（15+k）个维度空间中，即放入多维度模型中，根据其落在多维空间中的位置判断出其对应的设备类型；
步骤6：***单元将该设备类型及相关实时电力参数数据
Figure 653712DEST_PATH_IMAGE034
通过人机界面反馈给现场管理人员，现场管理人员确认识别信息是否正确，同时提醒现场人员该设备使用注意事项，并进行实时监管；
步骤7：若现场管理人员确认识别信息正确，则将
Figure 563899DEST_PATH_IMAGE034
放入已知样本数据库A中，更新已知样本数据库A，重复步骤1～步骤4，更新模型，使模型精度更准确；若现场管理人员确认识别不正确，则将
Figure 771021DEST_PATH_IMAGE034
丢弃。
扩展通讯模块主要用于扩展PLC通讯口，可实现与智能电表、DTU的RS485数据通信。以太网模块基于TCP/IP通信协议，经以太网与其他设备连接，为了扩展以太网通信接口，将交换机与以太网模块连接，交换机可分别与塔吊、吊篮、现场扬尘监控等现场设备直接进行数据交换，增加了通信接口的多样性。
传输单元的核心处理器件为DTU，DTU通过RS485基于MODBUS协议与PLC实现数据互通，将PLC内部专用寄存器中的数据以MODBUS-RTU格式转换至***单元便于识别处理的JSON格式；DTU还与负载检测单元通过RS485通信，监测智能电表上传PLC的相关电力数据，并将其存储至负载检测单元中进行负载识别处理，负载识别处理完成后，负载检测单元中的负载检测数据回传至DTU；DTU汇总负载检测数据、配电柜状态参数数据和用电设备电力参数数据后统一传递至***单元。
***单元基于云端实现电能数据可视化展示、施工能耗管控、非施工时间现场设备管理、照明负荷调整、电气故障检修管理等功能。
如图2所示，***单元根据施工项目实际情况，将施工项目划分为若干区域，每个区域内的二级配电柜处布置一个用电管理模块，并编号，便于后续数据上传后的分类处理以及故障定位；用电管理模块中的智能电表采集二级配电柜处使用中的用电设备电力参数数据，最终上传至云端后建立基本电力数据库，基本电力数据库包括电流、电压、频率、耗电量等数据，用于进行电力参数直观展示。***单元通过对基本电力数据库中耗电量参数单独分析，以区域为单位，将区域中所有用电设备的耗电量求和，汇总形成区域耗电参数，将各区域耗电参数进行对比分析，形成并展示各区域用电趋势曲线图，帮助相关人员重点关注耗电量较高的区域。***单元还能够根据基本电力数据库中的耗电量数据进行当日、当月的电量汇总统计，直接展示当日、当月环比用电趋势，为制定每个月的用电计划提供数据指导。
如图3所示，***单元根据施工现场常用设备的额定参数于云端建立设备空载和负载电流数据库，用电管理模块中的智能电表采集二级配电柜处使用中的用电设备电力参数数据后交由负载检测单元进行负载识别，判断接入设备的类型，***单元接收负载检测数据并对应设备空载和负载电流数据库中的电流值，筛选出设备的工作电流，与空载和负载电流进行对比，判断设备工作状态为空载或负载，当设备为空载运行状态时，再次判断该状态是否持续10分钟，若是则发出设备空闲关机提醒，否则继续通过智能电表进行实时监测，当设备为负载运行状态时，继续通过智能电表进行实时监测。
如图4所示，***单元内输入有非施工时间区间，本发明所述施工用电节能管理控制***工作时，***单元筛选非施工时间区间内传入的由智能电表采集的用电设备电力参数数据，以工作电流的大小作为判别标准，判断用电设备是否处于工作状态；若判断出用电设备处于工作状态，再次判断该工作状态是否持续10分钟，若持续10分钟则进行非施工时间关机提醒，否则继续通过智能电表进行实时监测，若判断出用电设备未处于工作状态则继续通过智能电表进行实时监测。
***单元还与施工现场永久照明工具、摄像头、光照传感设备联动，通过摄像头以及光照传感设备监测施工现场工作人数及当前光照强度，分析计算出合适的光照，完成自动调亮。
如图5所示，本发明所述施工用电节能管理控制***运行后，***单元建立故障信息数据库，用于储存用电管理模块控制单元计算分析出的故障预警详细信息，包括故障发生时的基本电力参数，如电压、电流、频率、功率因数等，***单元根据这些基本电力参数进行故障原因分析，识别故障具体类型，如短路、断路等，并根据每条故障信息的云端发送接口识别出发生故障的对应用电设备编号，定位故障发生的区域至该区域处的二级配电箱，有助于提高检修人员检修效率。***单元还能够根据每台用电设备的历史故障记录形成单台用电设备故障清单，故障清单中记录有故障发生的频次及时间，结合每台用电设备的运行维护周期情况，合理确定用电设备的维护周期并派发工单至相应的维护人员；例如某台用电设备运行维护周期为1个月，自投入使用后第20天发生故障一次，则工单派发周期为20天和1个月，第二次工单派发周期结合维护周期内发生故障的次数适当增减。
所述实施例为本发明的优选的实施方式，但本发明并不限于上述实施方式，在不背离本发明的实质内容的情况下，本领域技术人员能够做出的任何显而易见的改进、替换或变型均属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种工地现场的施工用电节能管理控制***，其特征在于，包括相互连接的用电管理模块和***单元，用电管理模块包括采集单元、控制单元、传输单元，采集单元包括智能电表和电柜状态采集传感器，控制单元包括PLC、模拟量采集模块、数字量采集模块、负载检测单元、以太网模块、扩展通讯模块，传输单元包括DTU和通讯电缆；***单元综合处理采集单元采集到的数据，基于云端实现电能数据可视化展示、施工能耗管控、非施工时间现场设备管理、照明负荷调整、电气故障检修管理。
2.根据权利要求1所述的工地现场的施工用电节能管理控制***，其特征在于，所述电柜状态采集传感器用于采集配电柜状态参数数据，包括温度传感器、露点传感器、光照传感器、扬尘传感器、电流传感器，电柜状态采集传感器采集的数据以电流信号的形式输入至控制单元的模拟量采集模块中，经PLC通过指令读出，并存储于PLC内部专用寄存器中；智能电表用于采集配电柜下级线路中用电设备电力参数数据，智能电表检测的数据传递至控制单元中，并存储于PLC内部专用寄存器中，用于供负载检测单元使用；PLC内部预设有阈值参数，采集单元采集到的各参数数据超过相应的阈值范围时，PLC输出控制指令至相应的末端设备。
3.根据权利要求1所述的工地现场的施工用电节能管理控制***，其特征在于，所述传输单元的核心处理器件为DTU，DTU通过RS485基于MODBUS协议与PLC数据互通，将PLC内部专用寄存器中的数据以MODBUS-RTU格式转换至JSON格式，供***单元识别处理；DTU还与负载检测单元通过RS485通信，监测智能电表上传PLC的数据，并将其存储至负载检测单元中进行负载识别处理，负载识别处理完成后，负载检测单元中的负载检测数据回传至DTU，DTU汇总负载检测数据、电柜状态采集传感器采集的配电柜状态参数数据、智能电表采集的用电设备电力参数数据后统一传递至***单元。
4.根据权利要求1所述的工地现场的施工用电节能管理控制***，其特征在于，所述***单元根据施工项目实际情况将施工项目划分为多个区域，每个区域内的二级配电柜处均布置一个用电管理模块，并编号；智能电表采集二级配电柜处使用中的用电设备电力参数数据，最终上传至云端后建立基本电力数据库，用于进行电力参数直观展示；***单元通过对基本电力数据库中耗电量参数单独分析，以区域为单位，将区域中所有用电设备的耗电量求和，汇总形成区域耗电参数，将各区域耗电参数进行对比分析，形成并展示各区域用电趋势曲线图，提醒相关人员重点关注耗电量较高的区域；***单元还根据基本电力数据库中的耗电量数据进行当日、当月的电量汇总统计，直接展示当日、当月环比用电趋势，为制定每个月的用电计划提供数据指导。
5.根据权利要求1所述的工地现场的施工用电节能管理控制***，其特征在于，所述***单元根据施工现场常用设备的额定参数于云端建立设备空载和负载电流数据库，智能电表采集二级配电柜处使用中的用电设备电力参数数据后交由负载检测单元进行负载识别，判断接入设备的类型，***单元接收负载检测数据并对应设备空载和负载电流数据库中的电流值，筛选出设备的工作电流，与空载和负载电流进行对比，判断设备工作状态为空载或负载，当设备为空载运行状态时，再次判断该状态持续时间是否超过预设值，若是则发出设备空闲关机提醒，否则继续通过智能电表进行实时监测，当设备为负载运行状态时，继续通过智能电表进行实时监测。
6.根据权利要求1所述的工地现场的施工用电节能管理控制***，其特征在于，所述***单元内输入有非施工时间区间，施工用电节能管理控制***工作时，***单元筛选非施工时间区间内传入的由智能电表采集的用电设备电力参数数据，以工作电流的大小作为判别标准，判断用电设备是否处于工作状态；若判断出用电设备处于工作状态，再次判断该工作状态持续时间是否超过预设值，若是则进行非施工时间关机提醒，否则继续通过智能电表进行实时监测，若判断出用电设备未处于工作状态则继续通过智能电表进行实时监测。
7.根据权利要求1所述的工地现场的施工用电节能管理控制***，其特征在于，施工用电节能管理控制***运行后，所述***单元建立故障信息数据库，用于储存用电管理模块控制单元计算分析出的故障预警详细信息，***单元进行故障原因分析，识别故障具体类型，并根据每条故障信息的云端发送接口识别出发生故障的对应用电设备编号，定位故障发生的区域以及该区域处的二级配电箱；***单元根据每台用电设备的历史故障记录形成单台用电设备故障清单，故障清单中记录有故障发生的频次及时间，结合每台用电设备的运行维护周期情况，确定用电设备的维护周期并派发工单至相应的维护人员。
8.根据权利要求1所述的工地现场的施工用电节能管理控制***，其特征在于，所述负载检测单元包括主控模块、蜂鸣器模块、电源模块、调试模块、交互模块、通信模块，通过收集已知的模型参数建立多维度模型，对工地现场设备负载进行识别，识别对象包括工程现场焊机类、卷扬机类、切割机类和大功率加热类设备四类；模型参数包括频率、相电压、线电压、相电流、中线电流、有功功率、无功功率、视在功率、功率因数、有功功率需量、无功功率需量、谐波畸变率、相角差、k个谐波含有率n、波峰系数、电话谐波波峰因数，其中，n表示次数，n为从0或从1开始的等差数列，公差为3，n小于等于30，k为等差数列的个数。
9.根据权利要求8所述的工地现场的施工用电节能管理控制***，其特征在于，所述负载检测单元对工地现场设备负载进行识别的过程如下：
步骤1：将已知样本数据库A中的样本数据
Figure 680416DEST_PATH_IMAGE001
进行多元线性回归计算，获得超平面
Figure 128715DEST_PATH_IMAGE002
，其中，已知样本数据库A中包含已知的四类识别对象对应的（15+k）种模型参数数据，
Figure 642873DEST_PATH_IMAGE003
表示频率值，
Figure 834820DEST_PATH_IMAGE004
表示相电压，
Figure 383613DEST_PATH_IMAGE005
表示线电压，
Figure 737234DEST_PATH_IMAGE007
表示电话谐波波峰因数，
Figure 801005DEST_PATH_IMAGE009
表示超平面
Figure 734326DEST_PATH_IMAGE010
的截距，
Figure 934363DEST_PATH_IMAGE011
表示超平面
Figure 217140DEST_PATH_IMAGE010
的法向量，
Figure 705890DEST_PATH_IMAGE012
为转置符号；超平面
Figure 974061DEST_PATH_IMAGE010
将多维空间分为两个区域，分别是
Figure 294184DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure DEST_PATH_IMAGE014
，其中，
Figure 255186DEST_PATH_IMAGE013
表示大功率加热类设备区域，
Figure 27970DEST_PATH_IMAGE014
表示现场焊机类、卷扬机类、切割机类设备区域；
步骤2：将已知样本数据库A中现场焊机类、卷扬机类、切割机类设备对应的
Figure 37515DEST_PATH_IMAGE015
进行多元线性回归计算，获得超平面
Figure 477723DEST_PATH_IMAGE016
，其中，
Figure 344048DEST_PATH_IMAGE017
表示超平面
Figure 807391DEST_PATH_IMAGE018
的截距，
Figure 682943DEST_PATH_IMAGE019
表示超平面
Figure 213543DEST_PATH_IMAGE018
的法向量；超平面
Figure 719611DEST_PATH_IMAGE018
按照步骤1中的方法将
Figure 466987DEST_PATH_IMAGE014
分为两个区域，分别是
Figure 880651DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 967556DEST_PATH_IMAGE021
，其中，
Figure 706842DEST_PATH_IMAGE020
表示现场焊机类设备区域，
Figure 879197DEST_PATH_IMAGE021
表示卷扬机类、切割机类设备区域；
步骤3：将已知样本数据库A中卷扬机类、切割机类设备对应的
Figure 830972DEST_PATH_IMAGE015
进行多元线性回归计算，获得超平面
Figure DEST_PATH_IMAGE022
，其中，
Figure 834701DEST_PATH_IMAGE023
表示超平面
Figure 479308DEST_PATH_IMAGE024
的截距，
Figure 201277DEST_PATH_IMAGE025
表示超平面
Figure 160006DEST_PATH_IMAGE024
的法向量；超平面
Figure 251196DEST_PATH_IMAGE024
按照步骤1中的方法将
Figure 332285DEST_PATH_IMAGE021
分为两个区域，分别是
Figure DEST_PATH_IMAGE026
和
Figure 275970DEST_PATH_IMAGE027
，其中，
Figure 38389DEST_PATH_IMAGE026
表示卷扬机类设备区域，
Figure 16710DEST_PATH_IMAGE027
表示切割机类设备区域；
步骤4：将（15+k）个维度空间分成4个区域，分别为
Figure 737541DEST_PATH_IMAGE013
、
Figure 371785DEST_PATH_IMAGE020
、
Figure 734633DEST_PATH_IMAGE028
、
Figure 567460DEST_PATH_IMAGE029
，这四个区域分别对应现场大功率加热类设备、焊机类设备、卷扬机类设备、切割机类设备四个分类，此时多维度模型建立完成；
步骤5：采集单元采集到施工现场的未知的电力参数数据
Figure 662455DEST_PATH_IMAGE030
后放入（15+k）个维度空间中，即放入多维度模型中，根据
Figure 846311DEST_PATH_IMAGE031
落在多维空间中的位置判断出对应的设备类型；
步骤6：***单元将设备类型以及
Figure 248736DEST_PATH_IMAGE030
通过人机界面反馈给现场管理人员，现场管理人员确认识别信息是否正确；
步骤7：若现场管理人员确认识别信息正确，则将
Figure 873753DEST_PATH_IMAGE030
放入已知样本数据库A中，更新已知样本数据库A，重复步骤1～步骤4，更新多维度模型；若现场管理人员确认识别不正确，则将
Figure 467545DEST_PATH_IMAGE030
丢弃。
10.根据权利要求9所述的工地现场的施工用电节能管理控制***，其特征在于，所述负载检测单元对工地现场设备负载进行识别的步骤1中，超平面
Figure 810802DEST_PATH_IMAGE010
将多维空间分为两个区域的具体过程如下：
将样本数据
Figure 781032DEST_PATH_IMAGE015
放入（15+k）个维度的空间内，
Figure 322871DEST_PATH_IMAGE015
到超平面
Figure 821986DEST_PATH_IMAGE010
的距离为
Figure 652539DEST_PATH_IMAGE032
，其中，
Figure 160880DEST_PATH_IMAGE033
为对应
Figure 760489DEST_PATH_IMAGE015
的二元变量，表示负类或正类，取值为-1或+1；
通过以下约束条件求得超平面
Figure 696084DEST_PATH_IMAGE010
：
Figure 13933DEST_PATH_IMAGE034
，
Figure 794807DEST_PATH_IMAGE035
；
Figure 81213DEST_PATH_IMAGE036
；
其中，
Figure 125392DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure 992854DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure 577419DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 151620DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 429017DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure DEST_PATH_IMAGE042
，
Figure 987038DEST_PATH_IMAGE043
表示维度；
Figure 640873DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure 69580DEST_PATH_IMAGE045
表示在第
Figure 252300DEST_PATH_IMAGE043
个维度上
Figure 94354DEST_PATH_IMAGE015
到超平面
Figure 223984DEST_PATH_IMAGE010
的距离。
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