[发明专利]一种适用于智能电网的居民用户智能能量管理系统

权利要求书

1.一种适用于智能电网的居民用户智能能量管理系统，其特征是，在每户居民的家中装设一台智能能量管理控制器和智能电表，在每台可控家电和用户开关处均装设一台控制终端，在每台分布式电源处均装设一台分布式电源接入装置；控制器与控制终端和分布式电源接入装置间通过Zigbee无线通讯网络互连，智能电表则与分布式电源接入装置和可控家电连接，控制器与智能电表间也通过总线相互通信；智能电表还与电压互感器和电流互感器的二次侧连接，控制器与主站的高级测量体系AMI通过以太网互联进行信息交互；控制器分别控制控制终端、分布式电源接入装置的投切，控制终端将开关的状态通过Zigbee无线通讯方式上报控制器，使控制器监视开关的状态。

2.如权利要求1所述的适用于智能电网的居民用户智能能量管理系统，其特征是，所述控制包括主控模块、数据处理模块、电气量输入模块、触摸屏模块、存储模块、实时时钟模块、以太网模块、Zigbee通讯模块和RS232/485模块；主控模块主要负责通讯和人机接口，实现触摸屏的输入和输出、历史数据的存储、以太网通讯、Zigbee通讯、RS232/485通讯和实时时钟输入；实时时钟模块实现万年历实时时钟输入；数据处理模块负责电流和电压电气量的数据采集，并对采集数据进行数字滤波，计算电压有效值、电流有效值、功率因数、有功功率和无功功率；根据历史实时电价预测当日各时间间隔的实时电价，并根据实时电价预测值、可控家电和分布式电源状况，获得可控家电和分布式电源的最优工作时间段决策；根据实时电气参数实现对家用电器的保护决策；将决策结果发送给主控模块，由主控模块实现对家用电器的最优控制。

3.如权利要求2所述的适用于智能电网的居民用户智能能量管理系统，其特征是，所述数据处理模块包括DSP芯片和大规模现场可编程逻辑阵列FPGA，DSP芯片与主控模块间采用DMA方式通信，电压和电流信号经过模拟输入变压器或飞电容转换，然后滤波，再经过一个8选1CMOS多路转换器选择，多路转换器的输出由电压跟随放大器驱动，送入高速16位A/D转换器转换为数字量，A/D转换器的输出以串行数据流的形式送入DSP进行处理，采用每周波采样128个点；所述主控模块采用MCF5272芯片；所述存储模块采用256K字节的静态读写存储器SRAM、16M字节SDRAM、4M字节电可擦除的闪烁存储器FLASH RAM，其中，SDRAM是主控制器的工作内存，SRAM用于存储重要历史数据；闪烁存储器用于保存装置运行自举程序、操作系统、应用程序、DSP程序、配置文件。

4.如权利要求1所述的适用于智能电网的居民用户智能能量管理系统，其特征是，所述控制终端采用具有Zigbee通信功能的片上系统MC13213，该终端通过Zigbee通讯方式接收控制器的通断电源命令后，通过输出驱动电路MC1413控制电磁继电器，进而控制可控家电的通断电源；电磁继电器的状态通过光电隔离器后送至MC13213，实现对可控家电的通断电源状态监测；家电的温度测量采用数字温度传感器DS18B20，通过串行数据流送入MC13213进行处理。

5.如权利要求1所述的适用于智能电网的居民用户智能能量管理系统，其特征是，所述控制器根据从主站获取的历史实时电价信息，利用神经网络实现对当日实时电价的预测，神经网络的输入为：D-14日、D-7日和D-1日的历史实时电价，神经网络的输出为D日的实时电价预测值，神经网络的结构为：3-8-3-1，利用历史数据对该神经网络进行训练，训练完成后的神经网络即为实时电价的神经网络预测模型。

6.如权利要求1所述的适用于智能电网的居民用户智能能量管理系统，其特征是，所述控制器根据预测的电价、家电类型、家电运行时间、居民对家电运行状态的期望值、环境温度等条件，计算各时间段家电运行的预测电费支出，取电费支出最低的时间段作为家电运行的时间段，控制器通过Zigbee通讯方式向家电处的控制终端发送投入运行命令，实现对家电运行费用最低控制。

7.如权利要求1所述的适用于智能电网的居民用户智能能量管理系统，其特征是，所述控制器根据实时电价预测值、每度电的度电补贴、分布式电源每发一度电的运行成本和分布式电源的发电量计算分布式电源投入运行的盈亏；若盈亏值大于0，且分布式电源满足接入点的最大容许容量限制，则由居民家电能量管理系统通过Zigbee通讯方式向相应分布式电源的接入装置发送投入运行命令，使相应的分布式电源投入运行；若盈亏值小于0，则使分布式电源停止运行。