CN116070795B - 一种基于物联网的智慧能源管控方法及*** - Google Patents

一种基于物联网的智慧能源管控方法及*** Download PDF

Info

Publication number
CN116070795B
CN116070795B CN202310317520.4A CN202310317520A CN116070795B CN 116070795 B CN116070795 B CN 116070795B CN 202310317520 A CN202310317520 A CN 202310317520A CN 116070795 B CN116070795 B CN 116070795B
Authority
CN
China
Prior art keywords
energy
data
time
monitoring
energy data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202310317520.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116070795A (zh
Inventor
张伟伟
郭秀峰
刘伟杰
邢胜男
宋晨
安天喜
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong Lichong Energy Co ltd
Original Assignee
Shandong Lichong Energy Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shandong Lichong Energy Co ltd filed Critical Shandong Lichong Energy Co ltd
Priority to CN202310317520.4A priority Critical patent/CN116070795B/zh
Publication of CN116070795A publication Critical patent/CN116070795A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116070795B publication Critical patent/CN116070795B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y10/00—Economic sectors
    • G16Y10/35—Utilities, e.g. electricity, gas or water
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y20/00—Information sensed or collected by the things
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y20/00—Information sensed or collected by the things
    • G16Y20/10—Information sensed or collected by the things relating to the environment, e.g. temperature; relating to location
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y20/00—Information sensed or collected by the things
    • G16Y20/30—Information sensed or collected by the things relating to resources, e.g. consumed power
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y30/00—IoT infrastructure
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
    • G16Y40/10—Detection; Monitoring
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
    • G16Y40/20—Analytics; Diagnosis
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L69/00—Network arrangements, protocols or services independent of the application payload and not provided for in the other groups of this subclass
    • H04L69/08—Protocols for interworking; Protocol conversion
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L69/00—Network arrangements, protocols or services independent of the application payload and not provided for in the other groups of this subclass
    • H04L69/16—Implementation or adaptation of Internet protocol [IP], of transmission control protocol [TCP] or of user datagram protocol [UDP]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于物联网的智慧能源管控方法及***，涉及智慧能源管控技术领域，该方法包括以下步骤：S1、利用GIS技术布局分布式监测站点构建能源的监测感知网络；S2、采集所述监测站点监测得到的监测数据并进行标准化传输；S3、根据能源类型对所述监测数据进行分类，得到不同的能源数据；S4、利用能源预测模型对实时监测的能源数据进行短时用能预测；S5、根据短时用能预测结果对所述监测站点所在区域进行优化调控；该***包括：分布式监测模块、数据控制传输模块、能源数据预测模块、区域优化调度模块、区域等级划分模块及综合评估模块。本发明通过构建多能互补的智慧能源管控***，实现用户端与管控平台之间的互联互通。

Description

一种基于物联网的智慧能源管控方法及***
技术领域
本发明涉及智慧能源管控技术领域，具体来说，涉及一种基于物联网的智慧能源管控方法及***。
背景技术
近年来，在绿色发展理念下，综合能源服务发展迅速，加速推进多能互补能有效推进能源生产和消费发展。综合能源服务通过整合多种能源发、输、配、送于一体，融合能源和互联网思维，建立多种能源***相互配合的网络，实现热、气、电等能源的智慧调度，是能源互联网的重要载体，已经成为各国能源行业大融合的关键入口。
智慧能源管控平台采用先进的电力传感器技术，针对能源***中水、电、气、暖等各个能耗节点实施精确监控，记录每个节点的能耗和运行信息，将数据信息回传至能源管控主机，主机根据能源供给和能源节约要求，统一调度优化能源布局分配，从而提高能源使用率，降低社区或企业工厂的综合能耗。能源管控***在帮助社区、企业工厂在扩大开发或生产的同时，合理计划和利用能源，降低产品能源消耗，提高经济效益，随着物联网技术的发展，将物联网技术与能源管控***相结合，通过各种信息传感器，便于能源管控***的管理。
在实际能源供应过程中，不同区域的资源消耗不同，有些地区消耗总量高，有些地区消耗总量低，对于资源消耗高的区域，如果能源得不到及时的供应，会严重影响用户的生活生产。目前，区域园区等小范围内供能品种大多为单独规划设计，运行模式较传统，能源***效率较低，供能成本较高，智能化、信息化程度不高，环境承载压力日益加大，亟须转变能源发展方式，加强多种能源***之间的统筹协调和集成优化。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术中的问题，本发明提出一种基于物联网的智慧能源管控方法及***，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
为此，本发明采用的具体技术方案如下：
根据本发明的一个方面，提供了一种基于物联网的智慧能源管控方法，该方法包括以下步骤：
S1、利用GIS技术布局分布式监测站点构建能源的监测感知网络；
S2、采集所述监测站点监测得到的监测数据并进行标准化传输；
S3、根据能源类型对所述监测数据进行分类，得到不同的能源数据；
S4、利用能源预测模型对实时监测的能源数据进行短时用能预测；
S5、根据短时用能预测结果对所述监测站点所在区域进行优化调控；
S6、根据区域的历史能源数据与调控信息进行能源区域等级划分；
S7、对不同等级区域进行节能效果与经济效益的综合性评估。
进一步的，所述采集所述监测站点监测得到的监测数据并进行标准化传输包括以下步骤：
S21、将所述监测站点的数据总线进行标准化，统一为TCP/IP协议；
S22、对不同类型监测传感器得到的数据分别进行校验、清洗与缓存；
S23、将处理后的数据进行标准化协议统一；
S24、对统一后的数据进行二次校验，得到用于传输的监测数据。
进一步的，所述利用能源预测模型对实时监测的能源数据进行短时用能预测包括以下步骤：
S41、获取各个所述监测站点内不同类型的历史能源数据，并按照监测时间间隔绘制各类型所述能源数据的历史用能曲线；
S42、将实时采集的能源数据按照监测时间间隔绘制实时用能曲线；
S43、观测当前时刻与前一时刻采集得到的能源数据，根据两个时刻在所述实时用能曲线的变化趋势预测下一时刻的能源数据，记作预估值；
S44、在所述历史用能曲线中匹配与所述实时用能曲线中当前n个时刻具有相同变化趋势的时间序列，并选取下一时刻的能源数据，作为近似值；
S45、根据预测误差动态调整参考相似时间序列与当前变化值在预测中的权重，确定自适应调整参数；
S46、综合所述预估值、所述近似值及所述自适应调整参数确定能源预测模型，输入当前时刻能源数据进行预测输出下一时刻能源数据的预测值。
进一步的，所述能源预测模型的计算公式为：
Figure SMS_1
式中，/>
Figure SMS_2
表示下一时刻的能源数据的预测值；
Figure SMS_3
表示当前时刻；
Figure SMS_4
表示待预测的下一时刻；
Figure SMS_5
表示自适应调整参数；
Figure SMS_6
表示近似值；
Figure SMS_7
表示预估值。
进一步的，所述观测当前时刻与前一时刻采集得到的能源数据，根据两个时刻在所述实时用能曲线的变化趋势预测下一时刻的能源数据，记作预估值包括以下步骤：S431、利用当前时刻采集得到的能源数据减去前一时刻采集得到的能源数据，将差值作为实时变化趋势；
S432、选取所述历史用能曲线中与当前时刻对应的时刻，并将若干所述历史用能曲线中下一时刻记录的能源数据进行相加再求取平均值，作为下一时刻能源数据的历史平均值；
S433、利用所述历史平均值减去当前时刻采集得到的能源数据，将差值作为预测变化趋势；
S434、当所述实时变化趋势与所述预测变化趋势同号时，将当前时刻的能源数据加与实时变化趋势之和作为下一时刻的能源数据，记作预估值；
S435、当所述实时变化趋势与所述预测变化趋势异号时，将所述历史平均值作为下一时刻的能源数据，记作预估值。
进一步的，在所述历史用能曲线中匹配与所述实时用能曲线中当前n个时刻具有相同变化趋势的时间序列，并选取下一时刻的能源数据，作为近似值包括以下步骤：
S441、将当前时刻与前n个时刻连续采集得到的n个能源数据作为元素构建时间序列，记作实时时间序列；
S442、在与所述实时时间序列对应时刻相同的所述历史用能曲线中查找相似的子序列，记作历史时间子序列；
S443、利用欧氏距离方法计算所述实时时间序列与所述历史时间子序列之间的距离，选取距离最小的历史时间子序列作为此次预测的历史序列；
S444、选定所述历史序列所在的历史用能曲线，将其下一时刻的能源数据作为此次预测的近似值。
进一步的，所述根据区域的历史能源数据与调控信息进行能源区域等级划分包括以下步骤：
S61、以所述监测站点所在区域的调控信息与各所述能源类型的能源数据为评价指标构建等级评价体系；
S62、计算各项所述评价指标的指标权重值，构建区域等级评估模型；
S63、将各个所述监测站点监测得到的能源数据与调控信息输入至所述区域等级评估模型，得到评估结果对所述监测站点所在区域进行等级划分。
进一步的，所述能源类型包括电力资源、天然气资源、水资源及供热资源；
所述调控信息为近一年范围内单个所述监测站点所在区域进行优化调控的次数；
所述评价指标包括电力能源数据、天然气能源数据、水能源数据、供热能源数据及调控信息；
所述区域等级包括风险区、高功耗区、中功耗区及低功耗区。
进一步的，所述计算各项所述评价指标的指标权重值，构建区域等级评估模型包括以下步骤：
S621、对所述等级评价体系的各项所述评价指标进行两两比较，并对其相对重要性赋予一定分值，构造上下层次之间隶属关系的判断矩阵；
S622、对所述判断矩阵的每一列进行正规化最终得到正规化矩阵；
S623、对所述正规化矩阵进行按行相加得到相加矩阵，并对所述相加矩阵进行正规化的得到权向量；
S624、利用和积法计算所述判断矩阵的最大特征值；
S625、通过所述最大特征值与所述评价指标构建区域等级评估模型。
根据本发明的另一个方面，还提供了一种基于物联网的智慧能源管控***，该***包括以下组成：分布式监测模块、数据控制传输模块、能源数据预测模块、区域优化调度模块、区域等级划分模块及综合评估模块；
其中，所述分布式监测模块，用于对区域能源进行分布式感知检测；
所述数据控制传输模块，用于对监测数据进行统一控制与传输；
所述能源数据预测模块，用于对不同能源数据进行短时用能预测；
所述区域优化调度模块，用于对区域能源进行优化调度及预警提醒；
所述区域等级划分模块，用于根据区域能源数据对区域进行等级划分；
所述综合评估模块，用于对区域进行节能与经济效益的综合性评价。
本发明的有益效果为：通过构建多能互补的物联网智慧能源管控***，能够将能效技术与智能技术相结合，实现用户端与管控平台之间的互联互通，从而实现传统能源制度的扩展与完善；通过基于GID布局分布式监测的感知网络，实现区域内能源统一监测与智能化管理，且采用统一标准化协议传输，保证数据采集的时效性，再融入智能预测模型，结合历史能源数据对未来用能数据进行精确预测，从而能够及时实现能源管控与风险优化，降低区域负荷负载发生及造成电路损坏的概率，通过针对性优化调控，保证区域能源供应的稳定性与安全性；另外，对于分布区域的等级评估与划分，有益于进行针对性的分级治理，有效降低能源管控的投入成本与监管范围，从而更能保证能源优化调度的时效性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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是根据本发明实施例的一种基于物联网的智慧能源管控方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的一种基于物联网的智慧能源管控***的***框图。
图2中：
1、分布式监测模块；2、数据控制传输模块；3、能源数据预测模块；4、区域优化调度模块；5、区域等级划分模块；6、综合评估模块。
具体实施方式
根据本发明的一个实施例，提供了一种基于物联网的智慧能源管控方法。现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，如图1所示，该方法包括以下步骤：
S1、利用GIS技术布局分布式监测站点构建能源的监测感知网络；
智慧能源管控涉及到对能源的实时监测、预测、调控和优化等方面，其中关键的一环就是构建能源的监测感知网络。GIS技术是一种高效的空间数据处理和分析工具，可以被用于布局分布式监测站点，构建能源的监测感知网络。因此，利用GIS技术布局分布式监测站点构建能源的监测感知网络包括以下步骤：
S11、首先收集和整合相关的地理信息数据，包括能源资源分布、用能情况、地形地貌等，以及监测站点相关的设施信息和运行状态等。
S12、根据收集到的数据，制定监测方案，确定监测参数和监测站点的布局方案。
S13、利用GIS软件建立相应的数据库，将收集到的地理信息数据整合进去，包括能源资源、用能情况、地形地貌等数据。
S14、根据监测方案，确定监测站点的位置和数量，可通过GIS工具进行模拟和优化，找出最优的布局方案。
S15、在确定好的位置建立监测站点，安装相应的监测设备和传感器，将监测数据传输至GIS数据库。
S16、将各分布式监测站点的数据传输至GIS数据库，通过GIS软件进行数据分析、处理和可视化，构建能源的监测感知网络，提供实时的能源监测、预测、调控和优化等功能。
在布局监测站点的过程中，应根据具体情况考虑各种因素，如能源资源分布、用能情况、地形地貌、设施条件、经济性等，制定合理的布局方案。同时，要保证监测站点之间的数据传输稳定可靠，以确保监测数据的准确性和及时性。
S2、采集所述监测站点监测得到的监测数据并进行标准化传输；
监测感知网络由（水、电、气及暖等）各类传感器、智能用电***、给水末端控制***等可管控***，完成现场数据感知及末端控制。在监测感知网络传感器类型庞杂，无法实现数据协议的统一，使得应用软件***无法以标准化的形式采集、处理数据，因此需要实现数据采集的标准化，使其能被应用软件***所用。
所述采集所述监测站点监测得到的监测数据并进行标准化传输包括以下步骤：
S21、将所述监测站点的数据总线进行标准化，统一为TCP/IP协议；
TCP/IP协议能够适应世界范围内数据通信的需要，其具备以下特点：
（1）协议标准是完全开放的，可以供用户***，并且独立于特定的计算机硬件与操作***。
（2）独立于网络硬件***，可以运行在广域网，更适合于互联网。
（3）网络地址统一分配，网络中每一设备和终端都具有一个唯一地址。
（4）高层协议标准化，可以提供多种多样可靠网络服务。
S22、对不同类型监测传感器得到的数据分别进行校验、清洗与缓存；
S23、将处理后的数据进行标准化协议统一；
S24、对统一后的数据进行二次校验，得到用于传输的监测数据。
S3、根据能源类型对所述监测数据进行分类，得到不同的能源数据；
S4、利用能源预测模型对实时监测的能源数据进行短时用能预测；
短时用能预测是基于短期用能参数序列进行的，短期用能参数序列具有高度时变性、非线性和不确定性。在能源管控***中特定的观测点，其在一定的观测时间内具有如下特征：
（1）关联性：能源的用能不是独立的，参数间具有一定的相关性，且观测地点参数与其相关能源数据之间也具有较强的关联性。
（2）趋势性与趋势变动性：能源数据的时间序列在时空上呈一定规律的变化趋势。
（3）连续性：能源数据在时间上具有连续性和延续性，同一变量在不同时刻的取值之间存在着相关性。
其中，所述利用能源预测模型对实时监测的能源数据进行短时用能预测包括以下步骤：
S41、获取各个所述监测站点内不同类型的历史能源数据，并按照监测时间间隔绘制各类型所述能源数据的历史用能曲线；
S42、将实时采集的能源数据按照监测时间间隔绘制实时用能曲线；
S43、观测当前时刻与前一时刻采集得到的能源数据，根据两个时刻在所述实时用能曲线的变化趋势预测下一时刻的能源数据，记作预估值；
其中，所述观测当前时刻与前一时刻采集得到的能源数据，根据两个时刻在所述实时用能曲线的变化趋势预测下一时刻的能源数据，记作预估值包括以下步骤：
S431、利用当前时刻采集得到的能源数据减去前一时刻采集得到的能源数据，将差值作为实时变化趋势；
S432、选取所述历史用能曲线中与当前时刻对应的时刻，并将若干所述历史用能曲线中下一时刻记录的能源数据进行相加再求取平均值，作为下一时刻能源数据的历史平均值；
S433、利用所述历史平均值减去当前时刻采集得到的能源数据，将差值作为预测变化趋势；
S434、当所述实时变化趋势与所述预测变化趋势同号时，将当前时刻的能源数据加与实时变化趋势之和作为下一时刻的能源数据，记作预估值；
S435、当所述实时变化趋势与所述预测变化趋势异号时，将所述历史平均值作为下一时刻的能源数据，记作预估值。
S44、在所述历史用能曲线中匹配与所述实时用能曲线中当前n个时刻具有相同变化趋势的时间序列，并选取下一时刻的能源数据，作为近似值；
其中，在所述历史用能曲线中匹配与所述实时用能曲线中当前n个时刻具有相同变化趋势的时间序列，并选取下一时刻的能源数据，作为近似值包括以下步骤：
S441、将当前时刻与前n个时刻连续采集得到的n个能源数据作为元素构建时间序列，记作实时时间序列；
S442、在与所述实时时间序列对应时刻相同的所述历史用能曲线中查找相似的子序列，记作历史时间子序列；
S443、利用欧氏距离方法计算所述实时时间序列与所述历史时间子序列之间的距离，选取距离最小的历史时间子序列作为此次预测的历史序列；
S444、选定所述历史序列所在的历史用能曲线，将其下一时刻的能源数据作为此次预测的近似值。
S45、根据预测误差动态调整参考相似时间序列与当前变化值在预测中的权重，确定自适应调整参数；
本发明依据误差跟踪原理确定调整参数
Figure SMS_8
，使其能够根据预测误差进行动态调整，从而可在一定程度上提高预测的精度。设t时刻/>
Figure SMS_9
的值为/>
Figure SMS_10
，
首先，定义两个误差信号：
Figure SMS_11
式中，/>
Figure SMS_12
表示平滑误差；
Figure SMS_13
表示平滑绝对误差；
Figure SMS_14
表示预测绝对误差；
Figure SMS_15
表示加权系数；
在模型能够正确反映预测对象变化规律的情况下，预测误差
Figure SMS_16
为随机误差，因此
Figure SMS_17
服从均值为零的正态分布，且此时/>
Figure SMS_18
接近于零，又因为/>
Figure SMS_19
总是大于零的，所述/>
Figure SMS_20
的值总是在[-1，+1]之间。
根据调整参数与预测误差之间的变化关系，另调整参数
Figure SMS_21
为/>
Figure SMS_22
，这样/>
Figure SMS_23
便可根据误差大小自动进行调整，使预测模型不断地适应预测对象的变化。
S46、综合所述预估值、所述近似值及所述自适应调整参数确定能源预测模型，输入当前时刻能源数据进行预测输出下一时刻能源数据的预测值。
其中，所述能源预测模型的计算公式为：
Figure SMS_24
式中，/>
Figure SMS_25
表示下一时刻的能源数据的预测值；
Figure SMS_26
表示当前时刻；
Figure SMS_27
表示待预测的下一时刻；
Figure SMS_28
表示自适应调整参数；
Figure SMS_29
表示近似值；
Figure SMS_30
表示预估值。
S5、根据短时用能预测结果对所述监测站点所在区域进行优化调控；
根据预测值的大小对该定监测站点所在区域进行预警，即设定阈值，若预测值超过预设阈值，则需要人工对该区域进行优化调度，进行负荷负载方面的调整，避免发生局部或者区域发生能源紧张或故障。
S6、根据区域的历史能源数据与调控信息进行能源区域等级划分，包括以下步骤：
S61、以所述监测站点所在区域的调控信息与各所述能源类型的能源数据为评价指标构建等级评价体系；
所述能源类型包括电力资源、天然气资源、水资源及供热资源；
所述调控信息为近一年范围内单个所述监测站点所在区域进行优化调控的次数；
所述评价指标包括电力能源数据、天然气能源数据、水能源数据、供热能源数据及调控信息；
所述区域等级包括风险区、高功耗区、中功耗区及低功耗区。
其中，等级评估结果D≥0.049为风险区，0.049＞D≥0.024为高功耗区，0.024＞D≥0.01为中功耗区，0.01＞D为低功耗区。
S62、计算各项所述评价指标的指标权重值，构建区域等级评估模型，包括以下步骤：
S621、对所述等级评价体系的各项所述评价指标进行两两比较，并对其相对重要性赋予一定分值，构造上下层次之间隶属关系的判断矩阵；
S622、对所述判断矩阵的每一列进行正规化最终得到正规化矩阵；
S623、对所述正规化矩阵进行按行相加得到相加矩阵，并对所述相加矩阵进行正规化的得到权向量；
S624、利用和积法计算所述判断矩阵的最大特征值；
S625、通过所述最大特征值与所述评价指标构建区域等级评估模型。
其中，区域等级评估模型的计算公式为：
Figure SMS_31
式中，/>
Figure SMS_32
表示等级评估结果；
Figure SMS_33
表示最大特征值；
n表示成对评价指标因子比较的个数。
S63、将各个所述监测站点监测得到的能源数据与调控信息输入至所述区域等级评估模型，得到评估结果对所述监测站点所在区域进行等级划分。
S7、对不同等级区域进行节能效果与经济效益的综合性评估。
根据本发明的另一个实施例，如图2所示，还提供了一种基于物联网的智慧能源管控***，该***包括以下组成：分布式监测模块1、数据控制传输模块2、能源数据预测模块3、区域优化调度模块4、区域等级划分模块5及综合评估模块6；
其中，所述分布式监测模块1，用于对区域能源进行分布式感知检测；
所述数据控制传输模块2，用于对监测数据进行统一控制与传输；
所述能源数据预测模块3，用于对不同能源数据进行短时用能预测；
所述区域优化调度模块4，用于对区域能源进行优化调度及预警提醒；
所述区域等级划分模块5，用于根据区域能源数据对区域进行等级划分；
所述综合评估模块6，用于对区域进行节能与经济效益的综合性评价。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，通过构建多能互补的物联网智慧能源管控***，能够将能效技术与智能技术相结合，实现用户端与管控平台之间的互联互通，从而实现传统能源制度的扩展与完善；通过基于GID布局分布式监测的感知网络，实现区域内能源统一监测与智能化管理，且采用统一标准化协议传输，保证数据采集的时效性，再融入智能预测模型，结合历史能源数据对未来用能数据进行精确预测，从而能够及时实现能源管控与风险优化，降低区域负荷负载发生及造成电路损坏的概率，通过针对性优化调控，保证区域能源供应的稳定性与安全性；另外，对于分布区域的等级评估与划分，有益于进行针对性的分级治理，有效降低能源管控的投入成本与监管范围，从而更能保证能源优化调度的时效性。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于物联网的智慧能源管控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、利用GIS技术布局分布式监测站点构建能源的监测感知网络；
S2、采集所述监测站点监测得到的监测数据并进行标准化传输；
S3、根据能源类型对所述监测数据进行分类，得到不同的能源数据；
S4、利用能源预测模型对实时监测的能源数据进行短时用能预测；
S5、根据短时用能预测结果对所述监测站点所在区域进行优化调控；
S6、根据区域的历史能源数据与调控信息进行能源区域等级划分；
S7、对不同等级区域进行节能效果与经济效益的综合性评估；
其中，所述利用能源预测模型对实时监测的能源数据进行短时用能预测包括以下步骤：
S41、获取各个所述监测站点内不同类型的历史能源数据，并按照监测时间间隔绘制各类型所述能源数据的历史用能曲线；
S42、将实时采集的能源数据按照监测时间间隔绘制实时用能曲线；
S43、观测当前时刻与前一时刻采集得到的能源数据，根据两个时刻在所述实时用能曲线的变化趋势预测下一时刻的能源数据，记作预估值；
所述观测当前时刻与前一时刻采集得到的能源数据，根据两个时刻在所述实时用能曲线的变化趋势预测下一时刻的能源数据，记作预估值包括以下步骤：
S431、利用当前时刻采集得到的能源数据减去前一时刻采集得到的能源数据，将差值作为实时变化趋势；
S432、选取所述历史用能曲线中与当前时刻对应的时刻，并将若干所述历史用能曲线中下一时刻记录的能源数据进行相加再求取平均值，作为下一时刻能源数据的历史平均值；
S433、利用所述历史平均值减去当前时刻采集得到的能源数据，将差值作为预测变化趋势；
S434、当所述实时变化趋势与所述预测变化趋势同号时，将当前时刻的能源数据加与实时变化趋势之和作为下一时刻的能源数据，记作预估值；
S435、当所述实时变化趋势与所述预测变化趋势异号时，将所述历史平均值作为下一时刻的能源数据，记作预估值；
S44、在所述历史用能曲线中匹配与所述实时用能曲线中当前n个时刻具有相同变化趋势的时间序列，并选取下一时刻的能源数据，作为近似值；
在所述历史用能曲线中匹配与所述实时用能曲线中当前n个时刻具有相同变化趋势的时间序列，并选取下一时刻的能源数据，作为近似值包括以下步骤：
S441、将当前时刻与前n个时刻连续采集得到的n个能源数据作为元素构建时间序列，记作实时时间序列；
S442、在与所述实时时间序列对应时刻相同的所述历史用能曲线中查找相似的子序列，记作历史时间子序列；
S443、利用欧氏距离方法计算所述实时时间序列与所述历史时间子序列之间的距离，选取距离最小的历史时间子序列作为此次预测的历史序列；
S444、选定所述历史序列所在的历史用能曲线，将其下一时刻的能源数据作为此次预测的近似值；
S45、根据预测误差动态调整参考相似时间序列与当前变化值在预测中的权重，确定自适应调整参数；
其中，设t时刻
Figure QLYQS_1
的值为/>
Figure QLYQS_2
，/>
Figure QLYQS_3
的计算公式为：
Figure QLYQS_4
Figure QLYQS_5
Figure QLYQS_6
式中，E t 表示平滑误差；
A t 表示平滑绝对误差；
e t 表示预测绝对误差；
r表示加权系数；
S46、综合所述预估值、所述近似值及所述自适应调整参数确定能源预测模型，输入当前时刻能源数据进行预测输出下一时刻能源数据的预测值；
其中，所述能源预测模型的计算公式为：
Figure QLYQS_7
式中，Y（k+1）表示下一时刻的能源数据的预测值；
k表示当前时刻；
k+1表示待预测的下一时刻；
Figure QLYQS_8
表示自适应调整参数；
Figure QLYQS_9
表示近似值；
G（k+1）表示预估值；
所述根据区域的历史能源数据与调控信息进行能源区域等级划分包括以下步骤：
S61、以所述监测站点所在区域的调控信息与各所述能源类型的能源数据为评价指标构建等级评价体系；
S62、计算各项所述评价指标的指标权重值，构建区域等级评估模型；
S63、将各个所述监测站点监测得到的能源数据与调控信息输入至所述区域等级评估模型，得到评估结果对所述监测站点所在区域进行等级划分。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧能源管控方法，其特征在于，所述采集所述监测站点监测得到的监测数据并进行标准化传输包括以下步骤：
S21、将所述监测站点的数据总线进行标准化，统一为TCP/IP协议；
S22、对不同类型监测传感器得到的数据分别进行校验、清洗与缓存；
S23、将处理后的数据进行标准化协议统一；
S24、对统一后的数据进行二次校验，得到用于传输的监测数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的智慧能源管控方法，其特征在于，所述能源类型包括电力资源、天然气资源、水资源及供热资源；
所述调控信息为近一年范围内单个所述监测站点所在区域进行优化调控的次数；
所述评价指标包括电力能源数据、天然气能源数据、水能源数据、供热能源数据及调控信息；
所述区域等级包括风险区、高功耗区、中功耗区及低功耗区。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的智慧能源管控方法，其特征在于，所述计算各项所述评价指标的指标权重值，构建区域等级评估模型包括以下步骤：
S621、对所述等级评价体系的各项所述评价指标进行两两比较，并对其相对重要性赋予一定分值，构造上下层次之间隶属关系的判断矩阵；
S622、对所述判断矩阵的每一列进行正规化最终得到正规化矩阵；
S623、对所述正规化矩阵进行按行相加得到相加矩阵，并对所述相加矩阵进行正规化的得到权向量；
S624、利用和积法计算所述判断矩阵的最大特征值；
S625、通过所述最大特征值与所述评价指标构建区域等级评估模型。
5.一种基于物联网的智慧能源管控***，用于权利要求1-4中任一项所述基于物联网的智慧能源管控方法的实现，其特征在于，该***包括以下组成：分布式监测模块、数据控制传输模块、能源数据预测模块、区域优化调度模块、区域等级划分模块及综合评估模块；
其中，所述分布式监测模块，用于对区域能源进行分布式感知检测；
所述数据控制传输模块，用于对监测数据进行统一控制与传输；
所述能源数据预测模块，用于对不同能源数据进行短时用能预测；
所述区域优化调度模块，用于对区域能源进行优化调度及预警提醒；
所述区域等级划分模块，用于根据区域能源数据对区域进行等级划分；
所述综合评估模块，用于对区域进行节能与经济效益的综合性评价。
CN202310317520.4A 2023-03-29 2023-03-29 一种基于物联网的智慧能源管控方法及*** Active CN116070795B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310317520.4A CN116070795B (zh) 2023-03-29 2023-03-29 一种基于物联网的智慧能源管控方法及***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310317520.4A CN116070795B (zh) 2023-03-29 2023-03-29 一种基于物联网的智慧能源管控方法及***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116070795A CN116070795A (zh) 2023-05-05
CN116070795B true CN116070795B (zh) 2023-07-11

Family

ID=86175300

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310317520.4A Active CN116070795B (zh) 2023-03-29 2023-03-29 一种基于物联网的智慧能源管控方法及***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116070795B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117075522B (zh) * 2023-09-27 2024-03-29 金麒麟新能源股份有限公司 一种用于能源***的远程集中运营管控方法及***

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104616121A (zh) * 2015-02-28 2015-05-13 南京飞腾电子科技有限公司 一种区域能量综合协调管控***
CN106707778A (zh) * 2016-12-06 2017-05-24 长沙理工大学 一种基于模型预测控制的家庭综合能源智能优化管理***
KR20170124161A (ko) * 2016-04-29 2017-11-10 단국대학교 산학협력단 모델 기반의 실시간 운전 성능 평가 시스템
CN107657382A (zh) * 2017-09-21 2018-02-02 广东职业技术学院 一种基于物联网的环保监测及能源管理***
CN113269468A (zh) * 2021-06-17 2021-08-17 山东卓文信息科技有限公司 一种基于区块链的电力调度***及其数据处理方法
CN114071258A (zh) * 2021-11-17 2022-02-18 浙江灏源科技有限公司 一种基于物联网以及有线组网的智慧用电监测预警***
CN114186709A (zh) * 2021-10-19 2022-03-15 国网天津市电力公司 基于帝王蝶算法优化灰色模型关键参数的能源预测方法
CN114565327A (zh) * 2022-04-29 2022-05-31 深圳科信能源科技有限公司 基于物联网的智慧能源管控***
CN115063058A (zh) * 2022-08-19 2022-09-16 东方电子股份有限公司 一种基于模型驱动和数据驱动的综合能源态势感知***
CN115423301A (zh) * 2022-09-01 2022-12-02 杭州达中科技有限公司 一种基于物联网的电力能源智能管控方法、装置及***

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10515308B2 (en) * 2015-10-30 2019-12-24 Global Design Corporation Ltd. System, method and cloud-based platform for predicting energy consumption

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104616121A (zh) * 2015-02-28 2015-05-13 南京飞腾电子科技有限公司 一种区域能量综合协调管控***
KR20170124161A (ko) * 2016-04-29 2017-11-10 단국대학교 산학협력단 모델 기반의 실시간 운전 성능 평가 시스템
CN106707778A (zh) * 2016-12-06 2017-05-24 长沙理工大学 一种基于模型预测控制的家庭综合能源智能优化管理***
CN107657382A (zh) * 2017-09-21 2018-02-02 广东职业技术学院 一种基于物联网的环保监测及能源管理***
CN113269468A (zh) * 2021-06-17 2021-08-17 山东卓文信息科技有限公司 一种基于区块链的电力调度***及其数据处理方法
CN114186709A (zh) * 2021-10-19 2022-03-15 国网天津市电力公司 基于帝王蝶算法优化灰色模型关键参数的能源预测方法
CN114071258A (zh) * 2021-11-17 2022-02-18 浙江灏源科技有限公司 一种基于物联网以及有线组网的智慧用电监测预警***
CN114565327A (zh) * 2022-04-29 2022-05-31 深圳科信能源科技有限公司 基于物联网的智慧能源管控***
CN115063058A (zh) * 2022-08-19 2022-09-16 东方电子股份有限公司 一种基于模型驱动和数据驱动的综合能源态势感知***
CN115423301A (zh) * 2022-09-01 2022-12-02 杭州达中科技有限公司 一种基于物联网的电力能源智能管控方法、装置及***

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Alessandro Cammarano.Pro-Energy: a novel energy prediction model for solar and wind energy-harvesting Wireless Sensor Networks.2013,75-83. *
综合智慧能源管理***架构分析与研究;张丹;沙志成;赵龙;;中外能源(第04期);7-12 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN116070795A (zh) 2023-05-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN116646933B (zh) 一种基于大数据的电力负荷调度方法及***
US11258260B2 (en) Battery optimization control system with data fusion systems and methods
US10594153B2 (en) Frequency response optimization control system
CN106779129A (zh) 一种考虑气象因素的短期电力负荷预测方法
CN115796393B (zh) 基于多能互动的能源网管理优化方法、***及存储介质
JP2020501491A (ja) 動的エネルギーストレージシステム制御のためのシステムおよび方法
CN116070795B (zh) 一种基于物联网的智慧能源管控方法及***
CN117036104B (zh) 一种基于电力物联网的智慧用电方法和***
CN110826784B (zh) 能源使用效率的预测方法、装置及存储介质和终端设备
WO2017212880A1 (ja) データ予測システムおよびデータ予測方法
CN109492836A (zh) 基于长短期记忆网络的电力负荷预测与电价预测***
CN115063058B (zh) 一种基于模型驱动和数据驱动的综合能源态势感知***
CN110880055A (zh) 楼宇智能电表***
US20180166880A1 (en) Data-Driven Demand Charge Management Solution
CN115048815B (zh) 一种基于数据库的电力业务智能仿真管理***及方法
CN116581750A (zh) 一种基于电网负荷水平的智能线路负载充电方法
CN108346009A (zh) 一种基于用户模型自学习的电力生产配置方法和装置
CN117439101B (zh) 一种用于电网中新能源与柔性负荷互动的智能网络
Salgado et al. A short-term bus load forecasting system
CN113887809A (zh) 双碳目标下配电网供需平衡方法、***、介质及计算设备
CN113765099A (zh) 一种基于物联网的智能调度***及其负荷调度方法
CN117545240A (zh) 机房空调的控制方法及装置、存储介质、电子设备
CN115513945A (zh) 一种基于物联网的分布式电源管理方法
CN115877793A (zh) 油田用能源管控***及油田用能耗管控方法
CN111915105A (zh) 一种区域内用电量的预测方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant