[发明专利]配电网监测节能系统在审
申请号: | 201710167553.X | 申请日: | 2017-03-20 |
公开(公告)号: | CN107171435A | 公开(公告)日: | 2017-09-15 |
发明(设计)人: | 吴征兵;冯竹建;骆光跃;苏海智;陈荣;朱文峰;陈海强 | 申请(专利权)人: | 国网浙江义乌市供电公司;国家电网公司;国网浙江省电力公司金华供电公司 |
主分类号: | H02J13/00 | 分类号: | H02J13/00;H02J3/18 |
代理公司: | 杭州杭诚专利事务所有限公司33109 | 代理人: | 尉伟敏 |
地址: | 322000 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 配电网 监测 节能 系统 | ||
技术领域
本发明涉及配电网监测节能技术领域,具体涉及配电网监测节能系统。
背景技术
能耗监测最初源于分项计量设想的提出,需要具备齐全、运行良好末端计量设备,构建高级测量体系成为关键。只有对用户内部负荷成分分析,完善用电信息采集系统,从而方便对用户和建筑采取节能措施。从目前的情况来看,对配电网监测节能这方面的差距很大。首先,能耗监测的计量条件比较欠缺,很多能耗设备均没有按照规定配备计量表,目前大多数公共建筑只有总电表、总气表等为数非常少的计量表具,缺乏楼宇内部各个用能子系统的实时、分项用能数据,难以精确地掌握楼宇中各个子系统各自的用能现状,无法实现科学的用能管理。
发明内容
本发明是为了解决现有配电网监测节能存在的上述不足,提供一种可靠性高,能降低配电网能耗,并能提高用户的电能质量的配电网监测节能系统。
以上技术问题是通过下列技术方案解决的:
配电网监测节能系统,包括分别设置在本地侧的数据库平台、程序模块和网络控制平台;还包括分别设置在用户侧的用户电容器、无功补偿装置、电能表和非侵入式负荷监测装置;程序模块包括非侵入式负荷监测分解模块、用户行为模式分析及负荷预测模块和电网薄弱点判断及设备远程控制模块;数据库平台与电能表通信连接,电能表与非侵入式负荷监测装置连接,非侵入式负荷监测装置与用户电容器连接,无功补偿装置的无功补偿端连接在非侵入式负荷监测装置与用户电容器之间的线路上,无功补偿装置的控制端与网络控制平台通信连接;非侵入式负荷监测分解模块与数据库平台连接,用户行为模式分析及负荷预测模块与非侵入式负荷监测分解模块连接,电网薄弱点判断及设备远程控制模块与用户行为模式分析及负荷预测模块连接,网络控制平台与电网薄弱点判断及设备远程控制模块连接。
非侵入式负荷分解是在测量用户侧电压、电流等电气量的基础上,实现对用户总负荷的分解,估计出单个用电设备的使用状态等信息。在分解负荷的基础上,对用户行为模式进行分析,利用网络和通信技术对无功补偿设备进行控制,实现建筑能耗的降低并提高用户的电能质量,可靠性高。
作为优选,所述非侵入式负荷监测分解模块是用于对用户侧数据进行收集,采用非侵入式负荷监测分解模块的数据处理单元对高频噪声进行去噪,然后对去噪后的用户侧数据的暂态过程和稳态过程进行分离,提取出特征量和构建特征空间并判断负荷类型进行分解;所述用户行为模式分析及负荷预测模块是先通过数据聚合建立多层次用电行为模型,然后对不同类别的用电行为模型理解分析后给出负荷预测曲线;所述电网薄弱点判断及设备远程控制模块是通过对用户侧数据的分析处理,调用建立的用电行为模型,根据潮流仿真结果判断电压不合格点和网损敏感区域和时间段,利用远程通信对智能电容器和进行控制来提高用户侧电能质量和降低网损。
作为优选,所述网络控制平台是采用分布式两级控制架构,主站部分由多台服务器组成,负责配网AVC协调计算部分的计算任务,同时还承担数据库服务器、权限管理服务器和曲线报表服务器的功能;子站部分包括采用嵌入式硬件模块,在嵌入式硬件模块上设有数据采集通道、指令执行通道、本地优化决策逻辑和上下级协调机制接口。
作为优选,所述非侵入式负荷监测分解模块的控制过程是:通过测量系统总端零线电流和节点电压数据并绘制曲线,对于负荷波形中常出现的高斯白噪声,采用小波变换方法去除毛刺数据;在去噪后波形的基础上,计算获得用户侧有功功率和无功功率以及功率因数曲线;利用功率波形对波形稳态过程和暂态过程进行分离,定义tk时刻的有功功率为无功功率为则有:
上式表示连续多个周期的有功和无功功率变动幅度不超过一定范围即为稳态过程,将暂态过程开始和结束阶段稳态功率相减获得的绝对值即为暂态波形;通过稳态功率变化对投切负荷进行类别判断,结合暂态波形提取特征得到暂态过程中投入或切出的负荷具体性质,通过绘制分解得到不同类型负荷在一天内的运行曲线,录入数据库平台并建立用户档案。
作为优选,所述用户行为模式分析及负荷预测模块的控制过程是:首先对采集的用电信息数据、客户服务数据、气象数据和地理信息数据进行存储和处理后得到用户侧大数据资源,然后结合用户侧大数据资源和上述运行曲线的分解结果,采用模式识别的方式将用电行为相类似的用户进行聚类,将用户归结为工业用户、商业用户、居民用户和综合用户这四大种类;对每类用户的行为模式进行识别分析并提取模式特征,构建用户行为模式模型;再结合时间、空间以及用户类型的基础上,调用上述构建的行为模式模型,采用短期预测的方法得到未来时间段的用户负荷需求曲线。
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