一种基于物联网的室分设备电量控制系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于物联网的室分设备电量控制系统，包括通信模块、采集模块、控制模块与云端平台。其中采集模块采集室分设备的用电行为数据，并通过串口传输到通信模块。通信模块采用OpenCPU的开发方式，同时实现数据的处理与通信功能。云端平台基于贝叶斯预测模型算法，根据通信模块实时上发的室分设备用电行为数据以及过往经验、模型库中存储的节电策略，计算该室分设备当天的最佳节电方案，并根据通信模块的网络状态，下发节电方案。通信模块根据接收的指令，通过控制模块执行节电方案。本系统在减少人工管理和统计电能消耗的同时，能够确保数据的实时性与准确性，实现电量监测与数字管理一体化。监测与数字管理一体化。监测与数字管理一体化。

【技术实现步骤摘要】
一种基于物联网的室分设备电量控制系统


[0001]本专利技术属于物联网
，涉及室分设备的节能控制，具体涉及一种基于物联网的室分设备电量控制系统。

技术介绍

[0002]经济的快速增长与资源的日趋减少之间的矛盾日趋尖锐，其中最为突出的问题之一就是电量的使用。其中电信室分设备的室分设备就是被纳入管控的设备之一，室分设备的节能问题备受关注。
[0003]对于已投入使用的室分设备，想要实现其智慧节能功能，通常需要进行大幅的电路更改，势必会花费大量的时间和金钱，同时，各室分设备间的节能电路互相独立，也无法形成一个完整的体系来体现具体的节能指标。而更换新的室分设备则会带来更大的安装费用，特别是在缺芯大背景下，市场供不应求，大部分芯片因缺货而价格上涨，不少电子产业出现停产、减产现象，对大量室分设备进行换新升级显然不切实际。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提出了一种基于物联网的室分设备电量控制系统，利用OpenCPU技术对计量芯片采集电量进行处理，并通过物联网通信技术，将采集到的各种信息上发到物联网云平台，依据实时监测的用电行为数据，选择对应的节能策略，并下发指令至终端执行对应的动作。减少人工管理和统计电能消耗的同时，确保数据的实时性与准确性，实现电量监测与数字管理一体化。
[0005]一种基于物联网的室分设备电量控制系统，包括通信模块、采集模块、控制模块与云端平台。
[0006]所述通信模块采用NB
‑
IOT全网通物联网模组MN316，使用OpenCPU的开发方式，分别通过IO口和串口与控制模块、采集模块连接，同时实现数据收发与控制功能。
[0007]所述采集模块采集室分设备的用电行为数据，并通过串口将采集的数据传输到通信模块。
[0008]所述控制模块接收通信模块发送的控制信号，通过磁保持继电器控制室分设备的电源通断。
[0009]所述云端平台通过窄带物联网通信技术实现远程信息传输，接收通信模块上传的数据，统计分析后显示通信模块的在线状态、安装点位和室分设备的开关状态、节能电量，并提供历史数据查询功能，通过贝叶斯预测模型算法得出室分设备的节电方案，并下发至通信模块。节电方案的设计包括以下步骤：
[0010]步骤1、采集多日的用电量数据，对每一时刻t常均值折扣模型记为DLM{1,1,V,δ}，其中V表示误差量，δ表示折扣因子是δ，根据特殊节假日与普通工作日的不同用电特征建立模型库。
[0011]步骤2、在t
‑
1时刻，云端平台接收通信模块上传的数据μ
t
‑1，首先根据状态误差ω
t
～N[0,W
t
]，利用观测方程：μ
t
＝μ
t
‑1+ω
t
得出后一时刻的状态μ
t
，即下一个时间点的电量使用情况的预测值。然后根据通信模块上发的信号值，判断通信模块的信号状态是否稳定。
[0012]步骤3、通过观测误差或噪声项v
t
～N[0,V]，利用状态方程：y
t
＝μ
t
+v
t
预测后一时刻最接近真实值的电量使用情况y
t
。
[0013]步骤4、根据步骤3的计算结果，拟合室分设备当天的电量曲线模型，并结合通信模块上发的实时用电行为数据，根据欧氏距离算法，从模型库中匹配出最符合室分设备当天的用电行为模型，针对该用电行为模型，利用拐点计算、预测或判断函数走势变化的方法，推测当天室分设备的电量波谷出现的时间，从而得出最佳节电时间。
[0014]步骤5、云端平台将计算得到的最佳节电时间下发到通信模块，控制继电器开关。在通信模块的信号状态不稳定的情况下，云端平台间隔20分钟下发一次当天的最佳节电方案，信号稳定时，云端平台间隔2小时下发一次当天的最佳节电时间，从而避免通信模块由于信号状态不稳定离线，无法执行节电任务。
[0015]步骤6、一个自然日结束后，云端平台根据当天接收到的用电行为数据，从模型库中选取最接近的一个模型，与当天的用电行为数据进行非线性回归，对模型进行更新、训练。
[0016]作为优选，在拟合真实值的电量使用情况y
t
时采用了Satopaa算法，针对离散型数据进行处理。在针对用电行为模型拐点计算时，从曲率的思想出发，采用Angle_based算法，解决离散数据的拐点算法不好计算的问题。
[0017]本专利技术具有以下有益效果：
[0018]1、采用了国内自主研发的OpenCPU技术，利用通信模块作为主处理器，不需要额外的CPU芯片，简化了对通信终端的开发流程，有效减少布板空间、产品功耗与系统成本。
[0019]2、采用磁保持继电器作为控制电路，具有性能稳定、功耗小、体积小、节能环保、承载能力大等优点。利用脉冲信号就可以实现状态切换，且动作瞬间的瞬态电流很低，可以以很小的功耗下控制大功率的电路。
[0020]3、减少了大量的时间精力，不需要人工手动开启和关闭以及每天记录和计算设备的电能消耗，实现了电量监测与数字管理一体化。
[0021]4、不需要人工根据工作经验来对不同区域的设备进行定时的开关操作，每台设备可以根据当天不同设备采集的用电信息，自主学习与优化模型库中的模型，得出本台室分设备的最佳节电时间，改进了人工预测误差大的缺点。
[0022]5、采用基于物联网云平台的云计算节电方案，采用拐点检测算法、欧氏距离算法和贝叶斯预测模型算法，利用运营商经验得出的用电行为数据、当前数据库中贝叶斯节电策略模型以及前一天采集的用电行为数据进行拟合分析，预测当天的用电行为数据，从而分析得出最佳节电时间。
附图说明
[0023]图1为实施例中控制系统框图；
[0024]图2为实施例中使用的电源模块电路原理图；
[0025]图3为实施例中通信模块电路原理图；
[0026]图4为实施例中通信模块使用的物联网卡电路原理图；
[0027]图5为实施例中采集模块电路原理图；
[0028]图6为实施例中控制模块电路原理图；
[0029]图7为控制系统的工作流程图；
具体实施方式
[0030]以下结合附图对本专利技术作进一步的解释说明；
[0031]如图1所示，一种基于物联网的新型智能控制系统，包括通信模块、采集模块、控制模块与云端平台，电源电路包括对72V直流电压的降压电路以及防反接保护电路；采集模块为计量电路，用于对电压、电流、功率以及耗电量进行采集，通过UART与通信模块进行数据传输；通信模块包括天线电路以及物联网卡电路，使得NB
‑
IOT模组能够通过窄带LTE技术，实现与云平台的数据传输；控制模块为磁保持继电器电路，接收NB
‑
IOT模组的指令，改变磁保持继电器的通断。
[0032]设计如图2所示的电源模块，接入室分设备供本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的室分设备电量控制系统，其特征在于：包括通信模块、采集模块、控制模块与云端平台；所述通信模块采用NB
‑
IOT全网通物联网模组MN316，使用OpenCPU的开发方式，分别通过IO口和串口与控制模块、采集模块连接，同时实现数据收发与控制功能；所述采集模块采集室分设备的用电行为数据，并通过串口将采集的数据传输到通信模块；所述控制模块接收通信模块发送的控制信号，通过磁保持继电器控制室分设备的电源通断；；所述云端平台通过窄带物联网通信技术实现远程信息传输，接收通信模块上传的数据，统计分析后显示通信模块的在线状态、安装点位和室分设备的开关状态、节能电量，并提供历史数据查询功能，通过贝叶斯预测模型算法得出基站的节电方案，并下发至通信模块；节电方案下发包括以下步骤：步骤1、采集多日的用电量数据，对每一时刻t常均值折扣模型记为DLM{1,1,V,δ}，其中V表示误差量，δ表示折扣因子是δ，根据特殊节假日与普通工作日的不同用电特征建立模型，保存在模型库中；步骤2、在t
‑
1时刻，云端平台接收通信模块上传的数据μ
t
‑1，首先根据状态误差ω
t
～N[0,W
t
]，利用观测方程：μ
t
＝μ
t
‑1+ω
t
得出后一时刻的状态μ
t
，即下一个时间点的电量使用情况的预测值；然后根据通信模块上发的信号值，判断通信模块的信号状态是否稳定；步骤3、通过观测误差或噪声项v
t
～N[0,V]，利用状态方程：y
t
＝μ
t
+v
t
预测后一时刻最接近真实值的电量使用情况y
t
；步骤4、根据步骤3的计算结果，拟合室分设备当天的电量曲线模型，并结合通信模块上发的实时用电行为数据，根据欧氏距离算法，从模型库中匹配出最符合室分设备当天的用电行为模型，针对该用电行为模型，利用拐点计算、预测或判断函数走势变化的方法，推测当天室分设备的电量波谷出现的时间，从而得出最佳节电时间；步骤5、云端平台将计算得到的最佳节电时间下发到通信模块，控制继电器开...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈博静，周磊，怀晨宇，刘羽峰，郑华通，
申请(专利权)人：杭州华炳电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：