CN116317096B - 基于人工智能的抽屉式采控柜*** - Google Patents

基于人工智能的抽屉式采控柜*** Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于人工智能的抽屉式采控柜***，包括采控阵列以及基于人工智能的采控平台，采控阵列以采控柜‑馈线柜内部通讯连接作为单元的对个单元并列形成的阵列，采控阵列中的采控柜和馈线柜都采用抽屉柜形式，以实现阵列的物理形成方式，成为抽屉式采控柜和抽屉式馈线列；基于人工智能的采控平台包括，前端展示模块、业务模块、通用模块、数据***、数据接收模块，其中采控‑馈线通讯商采用离散错时以及分立零线物理方案，业务模块中的LSTM人工智能电力分配功能能够根据数据***采集采控阵列发来的时序电力载波信号而分析处理得到各个时刻用户的用电的预测，并且实时与实时用电结果进行比较而决定电力分配，整体上高效节能地运用电能。

Description

基于人工智能的抽屉式采控柜***
技术领域
本发明涉及一种抽屉式采控柜***，尤其涉及一种基于人工智能的抽屉式采控柜***，属于人工智能电力采控领域。
背景技术
电力***采用采控柜是实现城市用户的电力使用以及电力数据统计的必要手段，能够实时监控每一个空户的使用电力情况，并且给用户提供电力数据报表。但是由于每个用户的用电具有自身特点，包括时间分布特性，总电量特性，以及智能家居传感器的数据。从而满足不同的用户的个性用电。
然而虽然采用总线供电的方案可以满足绝大多数用户的用电载荷的需求，但是由于上述的用户个性的存在，对于现代家居用电，尤其是智能家居用电来说，用电节省，或者说是能耗利用率情况比传统的乐观很多，因此对于配电一方面也应当采取不同的分级措施，以适应这种个性。
另一方面，用户的个性也随时间可能有微调，因此并不是一成不变的。因此如何动态供电分配成为亟待解决的技术问题。
发明内容
为了解决上述问题，我们采用如下的总设计方案：第一硬件方面，采用抽屉式采控柜-馈线柜组成的采控阵列，针对用户的负载数据采集、智能家居数据采集、电表数据采集进行整合；第二考虑外送电路载波信号形式，在上位服务终端实现大数据的总采集，总处理，以及总分析，总定制。并按照分析的各用户的用电分布特性、总电量的结果，用户个性化的定制体现，实现电力的智能配给；第三对于用电安全以及用电需求突变方面考量，主要体现在采控柜的电器设备测温，计算可能的负载是否异常，以及用户用电习惯或者方式突变而及时调整配给。
基于上述考虑，本发明提供了一种基于人工智能的抽屉式采控柜***，其特征在于，包括：采控阵列，以及基于人工智能的采控平台，其中，
所述采控阵列以采控柜-馈线柜内部通讯连接作为单元的多个所述单元并列形成的阵列，
优选地，所述阵列中的多个馈线柜之间并连电连接以实现多个区域的电力数据采集，所述阵列中的每个馈线柜与下级配电箱，与用点负载之间实现电连接，实现对对应的用户的电力数据采集。
优先地，所述电连接采用电力载波，以传输所述电力数据，
所述采控阵列中的采控柜和馈线柜都采用抽屉柜形式，以实现所述阵列的物理形成方式，成为抽屉式采控柜和抽屉式馈线列，其中所述抽屉式馈线列适用于GCS/GCK/NMS/等抽屉式馈线柜
优选地，所述抽屉柜为具有多柜层的可扩容式抽屉架阵列，可以根据不同的采控以及馈线列的数量需求而增加或减少，并且推入柜层的抽屉以及柜层本身的尺寸都可调，以适应于容纳抽屉中的器件，而不占地。
可以理解的是，每一个操控柜对应一个或多个馈线列，以实现单个或多个用户的电力数据的采集，不同抽屉层代表了不同的区域(如不同小区，或同一小区的不同楼)。
其中，所述抽屉式采控柜的每一抽屉包括220V三相交流电闸、集中器、无线测温装置、环境采集器、采控器、电表采集器、24V直流供电装置，所述集中器包括电力端和网线端，所述网线端用于网线连接至交换机，以实现用于电力数据采集、处理、分析、电力实时分配的电力载波信号的传输，而所述220V三相交流电闸的ABC三相端和零线端与集中器中的电力端连接，并且抽屉内无线测温装置、采控器、24V直流供电装置的相线端和零线端分别并联入220V三相交流电闸的UC和零线端N；而所述环境采集器、采控器的零线端分立地接入集线器电力端，分别用于为实时电力分配采集必要的分析数据，以及实时感知用户各负载的电力数据；
优选地，无线测温测温和电表采集错时离散地进行。
所述馈线列的每一个抽屉包括电表、电动操作装置、电操控制器，其中，所述电表485协议连接电表采集器的A和B端，所述电动操作装置电连接电操控制器，所述电操控制器连接24V直流供电装置的正负极以及采控器的A和B端，所述电操控制器中不同负载使用产生的电力载波信号通过A和B端以485协议传送至采控器，并通过零线分支输入所述集中器的电力端中；环境采集器的A和B端485协议连接至配电房和/或用户房屋的温湿度、二氧化碳、水浸传感器、用于电力实时分配的进门人脸识别传感器，并将所述多个传感器的信号经由零线分支同样输入所述集中器的电力端，
当配电房和/或用户房屋的温湿度、二氧化碳、产生浸水等情况时，可能会导致电力使用的安全问题(例如分别对应用电超负、漏雨雪、明火产生、水淹)，从而将此类现场情况通过电力载波信号的传输而让电力部门或用户得知；当至少一个用户进门人脸识别后，环境采集器得知用户入户，除常用电器之外可能会增大用电需求，从而通过环境采集器传输电力载波信号而使得电力部门实时改变电力配送方案，提高整体的电力配送效能，以免电力资源浪费。比如当主管人进场时可能会对于办公室用电增加，当工程师进场，可能研发场所的非常开电器有用电需求，或工程师定制时间需要开启的供电仪器或设备用电增加等。
基于人工智能的采控平台包括，前端展示模块、业务模块、通用模块、数据***、数据接收模块，其中所述前端展示模块包括数字大屏、管理页面、用户终端app、其他可添加的小程序；
所述业务模块包括，预警报警处理模块、报表管理模块、运维管理模块、数据分析模块；
通用模块包括，登录及授权模块、信息维护模块、模板管理模块、设备管理模块；
数据***包括：关系数据库，时序数据库；
数据接收模块包括数据处理中台，其中
所述数据处理中台将集中器网线端输出的电力数据进行分类接受处理，作为数据后续分析和电力实时配给的所依据的数据基础；
所述关系数据库，时序数据库分别将不同的采控柜和馈线柜和用户进行关联，时序数据库存储了用户用电的电力数据随时间的变化情况；
登录及授权模块对于操作人员对平台进行操作而获操控权，信息维护模块是将用户和操作人员的信息和操作信息进行维护，模板管理和设备管理是分别对平台功能区划和用户设定的功能使用喜好设定的模板进行管理，以及对于各采控柜和馈线柜进行管理；
业务模块中，预警报警处理模块负责预警信息管理、报警信息管理、自定义安全远程操作，运维管理模块包括设备运行状态管理；数据分析模块用于用时序数据库中的时序数据进行电负载计量、能耗分析、电力负荷分析、能耗对比分析等数据分析功能，以及人工智能电力分配功能，报表管理模块用于提供设备运维报表、预警报警报表、能耗分析报表；其中，
所述自定义安全远程操作包括：用户随时远程对各负载回路的空开进行远程合闸接闸操作，按客户定义的时间段对空开合闸接闸操作，根据报警情况对空开进行合闸分闸操作，通过数据分析模块的人工智能电力分配功能进行电力分配调整。
所述人工智能电力分配通过如下方式实现：
S1收集能耗分析、电力负荷分析所基于的电力数据，以及对应的时序；
S2建立LSTM人工智能网络，以每一个时刻为LSTM时间单元，预测每一个时间单元上用户的电力数据；
S3实时输入用户的电力数据到对应的时间单元中，预测出其后的任一时刻的电力数据，从输入的时刻开始不断比对下一个时间单元预测的电力数据与当前真实电力数据的，如果两者差值在预设范围内，则不作电力分配调整，如果在预设范围外，则进行电力实时分配，提高或降低当前时刻所允许配电电力，所述预设范围为100-500W。
其中，步骤S2中的建立LSTM人工智能网络建立方法如下：
S2-1将电力数据在每一个时序的时刻节点上都分为训练集和验证集，比例为5-3：1-2；
S2-2将训练集按照时序排序，形成建立预测真值矢量将第一时刻单元向量h(0)使用零向量激活，经过输出权重U形成第一预测值/>与第一真值p1通过交叉熵损失函数计算得到第一损失函数L1；
S2-3将第一预测值输入第一输入端，通过输入权重E在第一输入层中得到第一输入向量e(1)，e(1)通过分配权重We输入到第二时单元，与第一时刻的隐藏层h(0)通过传播向量Wh传播得到第二时刻单元向量h(1)；
S2-4第二时刻单元向量h(1)经过输出权重U形成第二预测值与第二真值p2通过交叉熵损失函数计算得到第一损失函数L2；
S2-5再将第二预测值输入第二输入端，重复步骤S2-3-S2-4得到第n时刻的损失函数Ln，将所有时刻得到的损失函数相加得到总的损失函数L＝L1+L2+…Ln，通过反向传播调整各权重，优化LSTM，直到L值趋于稳定，预测准确率最大结束训练。
本发明的方案具有以下有益效果：
1.采用抽屉式采控和馈线通讯的阵列柜结构，使得每一个用电分区的监测实现物理化上的器件整合，2.器件配制上根据采集的特点，采用离散错时以及分立零线的结合技术实现了电力载波无编码解码的传输，3.通过采控平台的LSTM人工智能算法，预测用户每一个时间点的用电量，识别用户用电习惯，并由此实时监控用电量的变化而智能地分配电力，实现了高效节能的配电方案。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1本发明实施例1的所述采控阵列的结构示意图，
图2抽屉式采控柜以及抽屉式馈线列内部器件的配制及通讯连接方式构造示意图，
图3本发明实施例2的基于人工智能的采控平台构造逻辑图，
图4本发明实施例3中LSTM人工智能网络结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
实施例1
本实施例给出了一种基于人工智能的抽屉式采控柜***，其特征在于，包括：采控阵列，以及基于人工智能的采控平台，其中，
如图1所示，所述采控阵列以采控柜-馈线柜内部通讯连接作为单元的多个所述单元并列形成的阵列。具体的采控柜采用多个尺寸可调的柜层组成，馈线柜同样采用多个尺寸可调的柜层组成，各自形成可扩容式抽屉架阵列。两者的每一柜层都有抽屉推入，形成所述抽屉式采控柜以及抽屉式馈线列。
图1中示出了，采控柜的一个抽屉推入了其中一个柜层，以及馈线柜的一个柜层也被一个抽屉推入，两者之间形成通讯的一对采控阵列的单元，用于对于小区一栋的用户用电进行监控以实现智能电力分配。
其具体的抽屉内的器件分布以及通讯方式如图2所示，所述抽屉式采控柜的每一抽屉包括220V三相(ABC)交流电闸、集中器(用作物联网网关)、采控柜内的无线测温装置、小区的环境采集器和采控器、一个柜层的电表采集器、24V直流供电装置。
所述集中器包括电力端和网线端，所述网线端用于网线连接至交换机，以实现用于电力数据采集、处理、分析、电力实时分配的电力载波信号的传输，而所述220V三相交流电闸的UA(A相线)UB(B相线)UC(C相线)和零线端N与集中器中的电力端连接，并且抽屉内无线测温装置、采控器、24V直流供电装置的相线端和零线端分别并联入220V三相交流电闸的UC和零线端N；所述环境采集器、采控器的零线端还分出支路，分立地接入集线器电力端，分别用于为实时电力分配采集必要的分析数据，以及实时感知用户各负载的电力数据；
所述馈线列的每一个抽屉包括电表、电动操作装置、电操控制器，其中，所述电表485协议连接电表采集器的A和B端，所述电动操作装置电连接电操控制器，所述电操控制器连接24V直流供电装置的正负极以及采控器的A和B端，所述电操控制器中不同负载使用产生的电力载波信号通过A和B端以485协议传送至采控器，并通过零线分支输入所述集中器的电力端中；环境采集器的A和B端485协议连接至配电房和/或用户房屋的温湿度、二氧化碳、水浸传感器、用于电力实时分配的进门人脸识别传感器，并将所述多个传感器的信号经由零线分支同样输入所述集中器的电力端。
如此220V三相交流电闸分别为抽屉内无线测温装置、电表采集器、环境采集器、采控器、24V直流供电装置，以及电操控制器运行供电，24V直流供电装置的直流输出为电操控制器为电操部分运作进行直流供电。
电表采集器采集电表的数据并将数据通过零线输入集中器的电力端，而无线测温装置的检测结果同样以零线端加载电力载波信号而将检测数据通过零线输入电力端，由于无线测温的时间与电表采集的时间明显存在各自不同的规律，都无需时时都监测(时间离散地监测)，时间点总可以错开，并且这种错开不会使得测温和电能表数据产生不期望的滞后。例如，这种错开可以是1秒或者更短，因此即便电表数据监测是事故发生在前一秒或更短，也不会影响事故发生后开始监测温度，并发现温度异常，从而不妨碍采取仍然属于及时的措施；而电表采集器的数据采集并不会因为被传输测温电力载波数据耽搁的时间而采集不到一段时期内的总电量。并且认为根据耽搁的时间起点和终点的数据的仍然能够分析出异常(比如事故前一秒或更短电压仍然属于正常，事故后则异常)。同零线因为这种错开也并不会制造出数据叠加的现象。而采控器和环境采集器由于需要同步连续监控，必须分立零线。
也有认为可以采用不同的电力载波编码加载在不同的采集器的载波信号上，通过平台解码以识别不同采集器的电力载波信号，从而实现不同的采集器电力载波数据的共零线并行获取。但这种编码-解码数学手段需要额外的装置以及维护成本，对于同零线的多器件来说解码算法十分复杂，在此我们采用采控器和环境采集器分立零线以及测温和电表采集错时且离散这种物理手段进行，零线的故障以及采集逻辑程序的故障被认为是十分低的，从而低成本地实现各电力载波信号的互不影响地输入集中器的电力端。由于离散和连续监测的信号各自有时间规律，因此容易识别环境采集器和采控器，以及电表采集器和无线测温装置的电力载波信号，仅需一根输出网线就能在后续采控平台上进行数据接受而区分出不同的载波信号。
实施例2
如图3所示，基于人工智能的采控平台包括，前端展示模块、业务模块、通用模块、数据***、数据接收模块，其中所述前端展示模块包括数字大屏、管理页面、用户终端app、其他可添加的小程序，例如天气预报小程序，周边交通情况小程序，与用户终端app接驳的电费支付管理平台等；
所述业务模块包括，预警报警处理模块、报表管理模块、运维管理模块、数据分析模块；
通用模块包括，登录及授权模块、信息维护模块、模板管理模块、设备管理模块；
数据***包括：关系数据库，时序数据库；
数据接收模块包括数据处理中台，其中
所述数据处理中台将集中器网线端输出的电力数据进行分类接受处理，作为数据后续分析和电力实时配给的所依据的数据基础；
所述关系数据库，时序数据库分别将不同的采控柜和馈线柜和用户进行关联，时序数据库存储了用户用电的电力数据随时间的变化情况；
登录及授权模块对于操作人员对平台进行操作而获操控权，信息维护模块是将用户和操作人员的信息和操作信息进行维护，模板管理和设备管理是分别对平台功能区划和用户设定的功能使用喜好设定的模板进行管理，以及对于各采控柜和馈线柜进行管理；
业务模块中，预警报警处理模块负责预警信息管理、报警信息管理、自定义安全远程操作，运维管理模块包括设备运行状态管理；数据分析模块用于用时序数据库中的时序数据进行电负载计量(例如不同小区楼栋的电力负载实时计量)、能耗分析(例如每一栋和楼层的能耗分析)、电力负荷分析(例如电力负荷在不同楼栋中的实时分布)、能耗对比分析(包括每一栋楼的能耗随时间的变化比对分析，以及用户每个月的能耗对比分析)等数据分析功能，以及人工智能电力分配功能，报表管理模块用于提供设备运维报表、预警报警报表、能耗分析报表；其中，
所述自定义安全远程操作包括：用户随时远程对各负载回路的空开进行远程合闸接闸操作，按客户定义的时间段对空开合闸接闸操作，根据报警情况对空开进行合闸分闸操作，通过数据分析模块的人工智能电力分配功能进行电力分配调整。所述调整包括降低或提高电力配给。例如当用户出门用电量低时，则降低该户允许的最大功率，维持在该户必须用电的电器的总功率的105-110％，而适当提高允许最大功率给正在用电高峰的用户，例如小区内该楼栋的对应时段常年平均用电功率的105-110％。于是通过智能计算，而识别出用户用电的习惯，从而配给相应的电力。当用户习惯改变则在智能计算结果中发现，从而实时改变电力配给。
实施例3
具体地，人工智能电力分配通过如下方式实现：
S1收集能耗分析、电力负荷分析所基于的电力数据，以及对应的时序；
S2建立LSTM人工智能网络，以每一个时刻为LSTM时间单元，预测每一个时间单元上用户的电力数据；
S3实时输入用户的电力数据到对应的时间单元中，预测出其后的任一时刻的电力数据，从输入的时刻开始不断比对下一个时间单元预测的电力数据与当前真实电力数据的，如果两者差值在预设范围内，则不作电力分配调整，如果在预设范围外，则进行电力实时分配，提高或降低当前时刻所允许配电电力，所述预设范围为300W。
其中，如图4所示，步骤S2中的建立LSTM人工智能网络方法如下：
S2-1将电力数据在每一个时序的时刻节点上都分为训练集和验证集，比例为3：1；
S2-2将训练集按照时序排序，形成建立预测真值矢量将第一时刻单元向量h(0)使用零向量激活，经过输出权重U形成第一预测值/>与第一真值p1通过交叉熵损失函数计算得到第一损失函数L1；
S2-3将第一预测值输入第一输入端，通过输入权重E在第一输入层中得到第一输入向量e(1)，e(1)通过分配权重We输入到第二时单元，与第一时刻的隐藏层h(0)通过传播向量Wh传播得到第二时刻单元向量h(1)；
S2-4第二时刻单元向量h(1)经过输出权重U形成第二预测值与第二真值p2通过交叉熵损失函数计算得到第二损失函数L2；
S2-5再将第二预测值输入第二输入端，重复步骤S2-3-S2-4，如图4所示，通过输入权重E在第二输入层中得到第二输入向量e(2)，e(2)通过分配权重We输入到第三时单元，与第二时刻的隐藏层h(1)通过传播向量Wh传播得到第三时刻单元向量h(2)，第三时刻单元向量h(2)经过输出权重U形成第三预测值/>与第三真值p3通过交叉熵损失函数计算得到第三损失函数L3，如此循环最终得到第n时刻的损失函数Ln，将所有时刻得到的损失函数相加得到总的损失函数L＝L1+L2+…Ln，通过反向传播调整各权重，优化LSTM，直到L值趋于稳定，预测准确率最大结束训练。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：在本发明的精神和原则之内，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案脱离本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于人工智能的抽屉式采控柜***，其特征在于，包括：采控阵列，以及基于人工智能的采控平台，其中，
所述采控阵列以采控柜-馈线柜内部通讯连接作为单元的多个所述单元并列形成的阵列，
所述采控阵列中的采控柜和馈线柜都采用抽屉柜形式，以实现所述阵列的物理形成方式，成为抽屉式采控柜和抽屉式馈线列；
其中，所述抽屉式采控柜的每一抽屉包括220V三相交流电闸、集中器、无线测温装置、环境采集器、采控器、电表采集器、24V直流供电装置，所述集中器包括电力端和网线端，所述网线端用于网线连接至交换机，以实现用于电力数据采集、处理、分析、电力实时分配的电力载波信号的传输，而所述220V三相交流电闸的ABC三相端和零线端与集中器中的电力端连接，并且抽屉内无线测温装置、采控器、24V直流供电装置的相线端和零线端分别并联入220V三相交流电闸的UC和零线端N；而所述环境采集器、采控器的零线端分立地接入集线器电力端，分别用于为实时电力分配采集必要的分析数据，以及实时感知用户各负载的电力数据；
所述馈线列的每一个抽屉包括电表、电动操作装置、电操控制器，其中，所述电表以485协议连接电表采集器的A和B端，所述电动操作装置电连接电操控制器，所述电操控制器连接24V直流供电装置的正负极以及采控器的A和B端，所述电操控制器中不同负载使用产生的电力载波信号通过A和B端以485协议传送至采控器，并通过零线分支输入所述集中器的电力端中；环境采集器的A和B端以485协议连接至配电房和/或用户房屋的温湿度、二氧化碳、水浸传感器、用于电力实时分配的进门人脸识别传感器，并将多个传感器的信号经由零线分支同样输入所述集中器的电力端；
基于人工智能的采控平台包括，前端展示模块、业务模块、通用模块、数据***、数据接收模块，其中所述前端展示模块包括数字大屏、管理页面、用户终端app；
所述业务模块包括，预警报警处理模块、报表管理模块、运维管理模块、数据分析模块；
通用模块包括，登录及授权模块、信息维护模块、模板管理模块、设备管理模块；
数据***包括：关系数据库，时序数据库；
数据接收模块包括数据处理中台，其中
所述数据处理中台将集中器网线端输出的电力数据进行分类接受处理，作为数据后续分析和电力实时配给的所依据的数据基础；
所述关系数据库，时序数据库分别将不同的采控柜和馈线柜和用户进行关联，时序数据库存储了用户用电的电力数据随时间的变化情况；
登录及授权模块对于操作人员对平台进行操作而获操控权，信息维护模块是将用户和操作人员的信息和操作信息进行维护，模板管理和设备管理是分别对平台功能区划和用户设定的功能使用喜好设定的模板进行管理，以及对于各采控柜和馈线柜进行管理；
业务模块中，预警报警处理模块负责预警信息管理、报警信息管理、自定义安全远程操作，运维管理模块包括设备运行状态管理；数据分析模块用于用时序数据库中的时序数据进行电负载计量、能耗分析、电力负荷分析、能耗对比分析的数据分析功能，以及人工智能电力分配功能，报表管理模块用于提供设备运维报表、预警报警报表、能耗分析报表；其中，
所述自定义安全远程操作包括：用户随时远程对各负载回路的空开进行远程合闸接闸操作，按客户定义的时间段对空开合闸接闸操作，根据报警情况对空开进行合闸分闸操作，通过数据分析模块的人工智能电力分配功能进行电力分配调整；
所述人工智能电力分配通过如下方式实现：
S1.收集能耗分析、电力负荷分析所基于的电力数据，以及对应的时序；
S2.建立LSTM人工智能网络，以每一个时刻为LSTM时间单元，预测每一个时间单元上用户的电力数据；
S3.实时输入用户的电力数据到对应的时间单元中，预测出其后的任一时刻的电力数据，从输入的时刻开始不断比对下一个时间单元预测的电力数据与当前真实电力数据的，如果两者差值在预设范围内，则不作电力分配调整，如果在预设范围外，则进行电力实时分配，提高或降低当前时刻所允许配电电力，所述预设范围为100-500W。
2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述阵列中的多个馈线柜之间并连电连接以实现多个区域的电力数据采集，所述阵列中的每个馈线柜与下级配电箱，与用点负载之间实现电连接，实现对对应的用户的电力数据采集。
3.根据权利要求2所述的***，其特征在于，所述电连接采用电力载波，以传输所述电力数据。
4.根据权利要求1所述的***，其特征在于，其中，步骤S2中的建立LSTM人工智能网络建立方法如下：
S2-1.将电力数据在每一个时序的时刻节点上都分为训练集和验证集；
S2-2.将训练集按照时序排序，形成建立预测真值矢量将第一时刻单元向量h(0)使用零向量激活，经过输出权重U形成第一预测值/>与第一真值p1通过交叉熵损失函数计算得到第一损失函数L1；S2-3.将第一预测值/>输入第一输入端，通过输入权重E在第一输入层中得到第一输入向量e(1)，e(1)通过分配权重We输入到第二时刻单元，与第一时刻的隐藏层h(0)通过传播向量Wh传播得到第二时刻单元向量h(1)；
S2-4.第二时刻单元向量h(1)经过输出权重U形成第二预测值与第二真值p2通过交叉熵损失函数计算得到第二损失函数L2；
S2-5.再将第二预测值输入第二输入端，重复步骤S2-3-S2-4得到第n时刻的损失函数Ln，将所有时刻得到的损失函数相加得到总的损失函数L＝L1+L2+…Ln，通过反向传播调整各权重，优化LSTM，直到L值趋于稳定，预测准确率最大结束训练。
5.根据权利要求4所述的***，其特征在于，所述训练集和验证集的比例为5-3：1-2。
6.根据权利要求1-5任一项所述的***，其特征在于，所述抽屉柜为具有多柜层的可扩容式抽屉架阵列，根据不同的采控以及馈线列的数量需求而增加或减少，并且推入柜层的抽屉以及柜层本身的尺寸都可调，以适应于容纳抽屉中的器件。
7.根据权利要求6所述的***，其特征在于，每一个操控柜对应一个或多个馈线列，以实现单个或多个用户的电力数据的采集，不同抽屉层代表了不同的区域。
8.根据权利要求1-5任一项所述的***，其特征在于，无线测温和电表采集错时离散地进行。
9.根据权利要求1-5任一项所述的***，其特征在于，所述抽屉式馈线列适用于GCS/GCK/NMS抽屉式馈线柜。
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