[发明专利]一种基于LoRaWAN网络云监测的电能预测分配系统

说明书

本发明提供一种基于LoRaWAN网络云监测的电能预测分配系统，包括：电能采集网络、LoRaWAN网关、云监测平台和移动端APP，其中：电能采集网络用于实时采集用电设备的电参数，包括电压、电流、有功功率和电能量；LoRaWAN网关作为无线通信基站，用于同时接收8个信道的数据，并将数据打包成以太网数据协议包，即时转发到云监测平台；云监测平台用于获取居民的用电数据，基于K‑Means++聚类算法和条件生成对抗神经网络构建用电量预测模型，并通过MQTT端口连接移动端APP；移动端APP用于实时查看电能表的电参数，获取来自云端的最佳用电方案的推送。本发明技术方案能够获取稳定的数据源，并且能够准确地进行负荷预测和有序地规划用电。

技术领域

本发明涉及数据无线传输技术领域，具体而言，尤其涉及一种基于LoRaWAN网络云监测的电能预测分配系统。

背景技术

随着电网智能化的展开，一个完全自动化的电力传输网络变得尤为重要。与传统电网不同，智能电网不需要人工抄表、收费，而是直接通过采集网络获取电能数据，从而在保证数据完善、全面的前提下，大幅度的节约了人力和物力。传统智能电网仅仅对历史电能数据进行存储，无法实现对未来用电量的预测，而且随着居民用电设备的种类和数量的增加，未来的电力系统将会支撑更加庞大的用电需求，所以对用电量的预测变得尤为关键。预测未来电力负荷的需求量走势可以很好的帮助电网分配电力资源，减少“用电荒”现象的发生，为电力系统的安全稳定提供智能化决策。

目前市面上的远程主流抄表网络为NB-IOT、RS-485、电力载波、微功率无线、GPRS、4G和WIFI抄表方式。其中，NB-IOT依赖运营商的基础设施，在偏远地区无法实现信号覆盖，而且NB-IOT数据需要先传输至运营商，安全性难以得到绝对的保障。RS-485受限于远距离传输，而且数据传输需要对现场进行布线，工程复杂。电力载波受限于载波信号只能在一个台区内传输，抗干扰能力弱。微功率无线受限于地理环境，传输距离短、功耗大。GPRS/4G/WIFI受限于运营成本高。

发明内容

根据上述提出的技术问题，提供一种基于LoRaWAN网络云监测的电能预测分配系统。本发明主要利用主控芯片HT5017对火线电流、零线电流和电压分别进行采样，然后计算获取所需的电压、电流、有功功率和电能量等电参数并保存至Flash模块；通过LoRa射频模块将数据发送至LoRaWAN网关；LoRaWAN网关通过物联网将加密后的数据传输至云端服务器，云端再对数据进行解密、数据格式化和存储，并将采集到的数据通过K-Means++聚类算法对用户的用电特征进行聚类，根据掌握的居民用电行为特征搭建条件生成对抗神经网络模型，从而对未来时间段的用电消费进行合理预测及实现对电力资源的按需分配；移动端APP通过连接云端服务器的MQTT端口订阅节点上传的数据。

本发明采用的技术手段如下：

一种基于LoRaWAN网络云监测的电能预测分配系统，包括：电能采集网络、LoRaWAN网关、云监测平台和移动端APP，其中：

电能采集网络，用于实时采集用电设备的电参数，包括电压、电流、有功功率和电能量；

LoRaWAN网关，作为无线通信基站，用于同时接收8个信道的数据，并将数据打包成以太网数据协议包，即时转发到云监测平台；

云监测平台，用于获取居民的用电数据，基于K-Means++聚类算法和条件生成对抗神经网络构建用电量预测模型，并通过MQTT端口连接移动端APP；

移动端APP，用于实时查看电能表的电参数，获取来自云端的最佳用电方案的推送。

进一步地，所述电能采集网络由多个采集节点组成，多个采集节点使用单跳无线通信连接到一个或多个所述LoRaWAN网关，所述LoRaWAN网关与采集节点之间以星型拓扑结构组网。

进一步地，所述采集节点包括主控芯片HT5017和LoRa射频模块，主控芯片HT5017和LoRa射频模块通过串行外设接口进行通信。