[实用新型]一种基于可变电价模式下的家域网电器控制系统有效
申请号: | 201621126446.X | 申请日: | 2016-10-13 |
公开(公告)号: | CN206133240U | 公开(公告)日: | 2017-04-26 |
发明(设计)人: | 李晓卉;肖崇坤;刘乐乐 | 申请(专利权)人: | 武汉科技大学 |
主分类号: | G05B19/042 | 分类号: | G05B19/042 |
代理公司: | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙)11350 | 代理人: | 傅海鹏 |
地址: | 430000 湖北省武*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 可变 电价 模式 家域网 电器 控制系统 | ||
技术领域
本实用新型涉及一种控制系统,具体是一种基于可变电价模式下的家域网电器控制系统。
背景技术
电的发现可以说是人类历史的革命,由它产生的动能每天都在源源不断的释放,人对电的需求夸张的说其作用不亚于人类世界的氧气,如果没有电,人类的文明还会在黑暗中探索。当今社会,人们的衣食住行都离不开电,人们使用电需要付费,电价是指在人们日常生活中每耗费1千瓦时电量所应支付的人民币的价格。目前我国的电价模式还是传统的阶梯电价模式,但是电价的成本受到各种因素的影响,传统的固定电价模式并不能有效的满足当前日益复杂的家庭用电需求.跟随着成本、市场实时浮动改变的电价是未来电力市场的发展方向。
实用新型内容
本实用新型的目的在于提供一种基于可变电价模式下的家域网电器控制系统,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本实用新型提供如下技术方案:
一种基于可变电价模式下的家域网电器控制系统,包括数据储存器、GPS时间服务器、数字网络通信模块、专用高速处理器和家域网硬件平台;所述数据储存器、GPS时间服务器、数字网络通信模块和家域网硬件平台均与专用高速处理器通信连接;所述家域网硬件平台包括家域网内的所有电器设备。
作为本实用新型进一步的方案:所述GPS时间服务器采用北斗/GPS双模定位芯片。
作为本实用新型再进一步的方案:所述数字网络通信模块接收输入的电价数据和新增电器设备数据信息,并将输入的电价数据和新增电器设备数据信息传递至专用高速处理器。
作为本实用新型再进一步的方案:所述专用高速处理器接收输入的电价数据和新增电器设备数据信息,通过嵌入建模系统预测下一时刻电价金额,并控制家域网硬件平台进行工作状态配置。
与现有技术相比,本实用新型的有益效果是:
该基于可变电价模式下的家域网电器控制系统设计合理,利用现有的预测算法及相关技术将历史电价数据当作训练样本,建立未来电价预测模型,并指导家域网硬件平台进行工作,可以在不影响用户使用质量的前提下,减少电价高峰期用电量,增加电价低谷时期用电量,以利于更加科学的使用电能,达到减少电费支出的效果。
附图说明
图1为基于可变电价模式下的家域网电器控制系统的结构示意图。
其中:1-数据储存器;2-GPS时间服务器;3-数字网络通信模块;4-专用高速处理器;5-家域网硬件平台。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
请参阅图1,一种基于可变电价模式下的家域网电器控制系统,包括数据储存器1、GPS时间服务器2、数字网络通信模块3、专用高速处理器4和家域网硬件平台5;所述数据储存器1、GPS时间服务器2、数字网络通信模块3和家域网硬件平台5均与专用高速处理器4通信连接;数据储存器1,用于存储初始输入历史电价数据,作为训练样本,到后续随着时间的推移,再将实时电价自动输入更新;GPS时间服务器2采用北斗/GPS双模定位芯片,保持时钟源的准确性,确保整个通信系统的时间精准度;数字网络通信模块3采用高速数字通信芯片,支持接入有线/无线数字通信网络,实现双向高速数字通讯,接收输入的电价数据和新增电器设备数据信息,并将输入的电价数据和新增电器设备数据信息传递至专用高速处理器4,专用高速处理器4采用高速处理芯片,通过嵌入专用建模系统,可实时预测下一时刻电价金额,指导家域网硬件平台5进行工作状态配置;所述家域网硬件平台5包括家域网内的所有电器设备,包括电灯、空调、洗碗机、电视等。
本实用新型的工作原理是:数据储存器1用于存储初始输入历史电价数据,作为训练样本,到后续随着时间的推移,再将实时电价自动输入更新;GPS时间服务器2采用北斗/GPS双模定位芯片,用GPS时间服务器2进行同步时间,可以保障预测时间节点的正确性,确保整个通信系统的时间精准度;通过网络通信模块3进行数据传输,数字网络通信模块3采用高速数字通信芯片,支持接入有线/无线数字通信网络,实现双向高速数字通讯,接收输入的电价数据和新增电器设备数据信息,并将输入的电价数据和新增电器设备数据信息传递至专用高速处理器4,专用高速处理器4选取不同的预算算法(神经网络、混沌理论、小波理论、免疫算法等),对输入数据进行训练预测,专用高速处理器4采用高速处理芯片,可实时快速预测下一时刻电价金额,指导家域网硬件平台5进行工作状态配置。
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