一种基于大数据的弱电控制系统技术方案

本发明专利技术提出一种基于大数据的弱电控制系统，软件控制端和通过软件控制端的无线通信模块远程连接的弱电硬件系统，其中，弱电硬件系统包括中央处理模块、与中央处理模块电性连接的监控子系统；监控子系统用于监控并显示用电设备的实时状态；软件控制端通过中央处理模块分析状态参数集，获取对应的动作执行指令集，并将动作执行指令集发送给家电控制设备；中央处理模块用于实现基于能源大数据驱动的电力用户需求响应特性控制家电设备利用神经网络等智能算法构建需求响应模型，能够简单有效反映各影响因素与用户响应量之间的复杂关系，并且系统可实现远程监控，提高系统安全性和反应及时性，极大提高系统可靠性。极大提高系统可靠性。极大提高系统可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的弱电控制系统


[0001]本专利技术属于电子电力
，尤其涉及一种基于大数据的弱电控制系统。

技术介绍

[0002]电力应用按照电力输送功率的强弱可以分为强电与弱电两类。建筑及建筑群用电一般指交流220V50Hz及以上的强电。主要向人们提供电力能源，将电能转换为其他能源，例如空调用电，照明用电，动力用电等等。智能建筑中的弱电主要有两类，一类是国家规定的安全电压等级及控制电压等低电压电能，有交流与直流之分，交流36V以下，直流24V以下，如24V直流控制电源，或应急照明灯备用电源。另一类是载有语音、图像、数据等信息的信息源，如电话、电视、计算机的信息。
[0003]另外，智能化弱电主要有两类，一类是国家规定的安全电压等级及控制电压等低电压电能；另一类是载有语音、图像、数据等信息的信息源，如电子产品携带的弱电信息等。一般情况下，弱电系统指第二类应用。随着计算机技术的飞速发展，软硬件功能的迅速强大，各种弱电系统工程和计算机技术的完美结合，使以往的各种分类不再像以前那么清晰，并且使得电子产品以及产品系统的更新日新月异。
[0004]在现有技术中，当家用电器设备发生短路现象时，通常关闭整个家庭电源的供电，导致整个家庭设备完全关闭，造成生活不便。当时家电用电的安全问题，需要对用户用电的各个参数信息进行分析。
[0005]另外，随着经济科技的迅猛发展，用户用电行为将更加多样化，用电数据维度将更高，需求响应分析算法所面临的不仅是数据量越来越大的问题，更重要还有用电数据高维度的问题。目前已有即使即便能够有效地对低维数据进行分类，但降维过程中对高维非线性数据难以处理。

技术实现思路

[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提出一种基于大数据的弱电控制系统，具体包括：软件控制端和通过软件控制端的无线通信模块远程连接的弱电硬件系统，其中，弱电硬件系统包括中央处理模块、与中央处理模块电性连接的监控子系统，以及与中央处理模块通过无线通信模块无线连接家电控制设备；
[0007]监控子系统用于监控并显示用电设备的实时状态，从而获取用电设备的状态参数集并反馈给软件控制端；
[0008]软件控制端通过中央处理模块分析状态参数集，获取对应的动作执行指令集，并将动作执行指令集发送给家电控制设备；
[0009]家电控制设备用于控制动作执行指令集涉及的各个智能家电执行动作执行指令集，以调整运行状态；
[0010]中央处理模块用于实现基于能源大数据驱动的电力用户需求响应特性控制家电设备。
[0011]可选的，所述中央处理模块具体包括：
[0012]数据编码模块，用于编码器对用户用电数据集进行降维；
[0013]数据分类模块，用于基于MFCM算法的用户用电模式分类；
[0014]分类建模模块，用于利用BP神经网络算法对每一类用户进行需求响应建模；所述建模基于用户需求响应特征分析。
[0015]可选的，所述数据分类模块具体用于(1)随机初始化分类中心， (2)初始种群的确定，(3)对种群中个体进行单点交叉操作，(4) 对种群中个体进行单点变异操作，(5)重新计算适应度函数，(6)按最大隶属度原则对用户用电模式进行分类。
[0016]可选的，所述BP神经网络算法中神经网络的输入输出数据的选择具体包括：不同业务类型对影响因素的分析有所不同，如需求侧管理电价对工作日期间用户不同时间段负荷的影响分析，模型的输入为不同类型用户的特征，以及电价、气温等短期负荷的影响因素，模型的输出为用户不同时间段的用电量。
[0017]可选的，所述用户需求响应特征分析具体为：需求侧管理方案编制过程中，需求响应服务管理者对参与需求响应的电力用户或者级联的需求响应聚合商等参与主体，分析参与主体的响应容量、响应开始时间、结束时间、响应类型，在此基础上进行决策。
[0018]可选的，所述用户需求响应特征分析还包括：用户的错时避峰潜力综合参考紧急可限负荷、负荷波动率、用电容量、行业属性、高耗能标识等因素对避峰措施的影响。
[0019]可选的，用户的错峰避峰潜力中各特征因素与电价、气温共同影响用户用电量，且与用电量的关系多是非线性的，可采用神经网络的技术进一步实现用户需求响应建模。
[0020]可选的，所述数据编码模块具体用于对监控子系统采集或者读取访问的电量负荷数据、相对应的温度、湿度气象数据、节假日特征数据进行分类。
[0021]可选的，所述读取访问家电设备各个数据，利用大数据访问控制方法，在传统的基于目的的访问控制模型中引入了数据处理目的和数据操作目的的概念，得到目的感知的访问控制模型。、可选的，所述大数据访问控制方法，所述数据操作目的，具体包括：计算操作目的、协助操作目的、检索操作目的、携带操作目的以及输出操作目的，且所述计算操作目的、所述协助操作目的、所述检索操作目的以及所述携带操作目的的优先级依次降低。
[0022]本专利技术的技术方案可以利用神经网络等智能算法构建需求响应模型，能够简单有效反映各影响因素与用户响应量之间的复杂关系，从而实现针对不同业务需求的用户需求响应特性提取，并且系统可实现远程监控，提高系统安全性和反应及时性，极大提高系统可靠性。
[0023]本专利技术的进一步优点将结合说明书附图在具体实施例部分进一步详细体现。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0025]图1是基于大数据的弱电控制系统示意图；
[0026]图2是基于MFCM算法的用户用电模式分类流程图。
具体实施方式
[0027]下面，结合附图以及具体实施方式，对专利技术做出进一步的描述。
[0028]如图1所示，提供一种基于大数据的弱电控制系统，具体包括：软件控制端和通过软件控制端的无线通信模块远程连接的弱电硬件系统，其中，弱电硬件系统包括中央处理模块、与中央处理模块电性连接的监控子系统，以及与中央处理模块通过无线通信模块无线连接家电控制设备。
[0029]监控子系统用于监控并显示用电设备的实时状态，从而获取用电设备的状态参数集并反馈给软件控制端。软件控制端通过中央处理模块分析状态参数集，获取对应的动作执行指令集，并将动作执行指令集发送给家电控制设备。
[0030]家电控制设备用于控制动作执行指令集涉及的各个智能家电执行动作执行指令集，以调整运行状态，从而调节被家电运行或者用电状态。
[0031]其中，软件控制端可为独立的远程控制终端，也可设计为智能终端APP。通过远程控制终端或智能终端APP可实现远程对弱电硬件系统的整体控制，用以基于能源大数据驱动的电力用户需求响应特性控制家电设备。
[0032]无线通信模块于本实施例中包括但不限于WIFI模块、蓝牙模块以及本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的弱电控制系统，具体包括：软件控制端和通过软件控制端的无线通信模块远程连接的弱电硬件系统，其中，弱电硬件系统包括中央处理模块、与中央处理模块电性连接的监控子系统，以及与中央处理模块通过无线通信模块无线连接家电控制设备；监控子系统用于监控并显示用电设备的实时状态，从而获取用电设备的状态参数集并反馈给软件控制端；软件控制端通过中央处理模块分析状态参数集，获取对应的动作执行指令集，并将动作执行指令集发送给家电控制设备；家电控制设备用于控制动作执行指令集涉及的各个智能家电执行动作执行指令集，以调整运行状态；中央处理模块用于实现基于能源大数据驱动的电力用户需求响应特性控制家电设备。2.如权利要求1所述的系统，其特征在于：所述中央处理模块具体包括：数据编码模块，用于编码器对用户用电数据集进行降维；数据分类模块，用于基于MFCM算法的用户用电模式分类；分类建模模块，用于利用BP神经网络算法对每一类用户进行需求响应建模；所述建模基于用户需求响应特征分析。3.如权利要求1所述的系统，其特征在于：所述数据分类模块具体用于(1)随机初始化分类中心，(2)初始种群的确定，(3)对种群中个体进行单点交叉操作，(4)对种群中个体进行单点变异操作，(5)重新计算适应度函数，(6)按最大隶属度原则对用户用电模式进行分类。4.如权利要求3所述的系统，其特征在于：所述BP神经网络算法中神经网络的输入输出数据的选择具体包括：不同业务类型对影响因素的分析有所不同，如需求侧管理电价对工作日期间用户不同时间段负荷的影响分析，模型的输入为不同类...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘冬，孙龙，王占垒，徐磊，周尧风，张涛，戴阳，李想，钱帅，卢童，
申请(专利权)人：江苏方洋智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：