[发明专利]一种低功耗电能数据采集系统及方法在审
申请号: | 202110903019.7 | 申请日: | 2021-08-06 |
公开(公告)号: | CN113645520A | 公开(公告)日: | 2021-11-12 |
发明(设计)人: | 王清;李琮琮;代燕杰;荆臻;梅盛旺;张苏楠;罗杰;朱红霞;王平欣;刘丽君;李骁;刘延溪;于超;杨杰 | 申请(专利权)人: | 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心);国网山东省电力公司枣庄供电公司;国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司 |
主分类号: | H04Q9/00 | 分类号: | H04Q9/00 |
代理公司: | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人: | 朱忠范 |
地址: | 250001 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 功耗 电能 数据 采集 系统 方法 | ||
1.一种低功耗电能数据采集系统,其特征在于,包括:
连接单元,通过LoRa无线模块进行电能计量数据的双向交互,将电表、与所述电表串行端口兼容的串行转换器设置和微控制器相连接,在接口连接器的作用下LoRa调制解调器分别与电缆和微控制器连接,LoRaWAN体系采用星形拓扑网络结构;
预测单元,LoRa无线模块与LoRaWAN体系双向通信,将LoRaWAN体系中的LoRa网关所接收的电能计量数据传送到电力私有云中的电能计量信息预测模型中进行预测;
管理单元,基于所述电力私有云,将实时的电能计量数据和基于电能计量信息预测模型的预测数据集中传输到电力公司控制中心的显示端,对分散的数据进行集中化管理。
2.一种低功耗电能数据采集方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S01:通过LoRa无线模块进行电能计量数据的双向交互,将电表、与所述电表串行端口兼容的串行转换器设置和微控制器相连接,在接口连接器的作用下LoRa调制解调器分别与电缆和微控制器连接,LoRaWAN体系采用星形拓扑网络结构;
步骤S02:所述LoRa无线模块与LoRaWAN体系双向通信,将LoRaWAN体系中的LoRa网关所接收的电能计量数据传送到电力私有云中的电能计量信息预测模型中进行预测;
步骤S03:基于所述电力私有云,将实时的电能计量数据和基于电能计量信息预测模型的预测数据集中传输到电力公司控制中心的显示端,对分散的数据进行集中化管理。
3.如权利要求2中所述的一种低功耗电能数据采集方法,其特征在于,所述LoRa无线模块用于连接微控制器和RF,实现电能计量数据从电表到LoRa网关的通信。
4.如权利要求3中所述的一种低功耗电能数据采集方法,其特征在于,所述LoRa无线模块通过串行通信设备从电表中读取电能计量数据的串行数据,使用OBIS代码将所读取的串行数据转换为机器可读值;再通过OBIS代码参考模型转换为可读格式,并传输到LoRa网关。
5.如权利要求4中所述的一种低功耗电能数据采集方法,其特征在于,所述的OBIS代码用于支持DLMS协议的电表中,为电能计量设备中的所有数据提供标准的标识符。
6.如权利要求2中所述的一种低功耗电能数据采集方法,其特征在于,在步骤S02中,所述电能计量信息预测模型进行预测,具体过程为:
步骤S201:输入实时更新的原始的电能计量数据,采用增强公式y0(k)=αx0(k)+(1-α)y0(k-1),其中α表示稳定系数,对具有随机波动性的原始的电能计量数据进行稳定处理,得到电能计量数据序列,提高序列稳定性,弱化其随机性,使其更接近指数发展趋势;
步骤S202:对所述电能计量数据序列利用优化背景值的序列预测模型进行预测,根据序列预测公式其中u、a均为系数,得到y1序列的预测序列yp1,并由累减还原公式yp0(k)=yp1(k)-yp1(k-1)得到y0序列的预测序列yp0;
步骤S203:将预测结果进行反指数稳定处理,得到原始的电能计量数据与下一预测时刻的预测值;
步骤S204:利用原始的电能计量数据及其拟合值判断所得到的原始的电能计量数据与下一预测时刻的预测值是否达到拟合误差要求,若达到拟合误差要求,则输出下一预测时刻的预测值,若否则执行步骤S205;
步骤S205:寻求最优的稳定系数值;
步骤S206:重新选取稳定系数子区间及试点稳定系数,并判断试点稳定系数,若满足|αi-αi'|ε,其中,αi'表示子区间试点稳定系数,ε表示无穷小的正数,则取最优稳定系数为αi*=(αi+αi')/2,并转入步骤S201;若不满足,则取平均绝对百分误差值小的稳定系数α值,并转入步骤S201。
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