一种基于大数据分析的电源调节监测系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及电力设备监测技术领域，具体为一种基于大数据分析的电源调节监测系统及方法，包括获取供电区域内各个用电设备在各个历史周期内的所有历史用电记录；对用电设备在历史周期内的各个历史用电记录进行筛选；对用电设备在历史周期内的各个历史用电记录进行筛选，并从保留的历史用电记录中提取出用电设备的历史用电数据；获取供电区域内各个用电设备在当前周期内的特征时长；当电网对供电出现断电时，启动不间断电源对供电区域内各个用电设备进行供电，并基于各个用电设备在当前周期内特征时长，对当前周期供电区域内各个用电设备的供电进行智能调节

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据分析的电源调节监测系统及方法


[0001]本专利技术涉及电力设备监测
，具体为一种基于大数据分析的电源调节监测系统及方法
。

技术介绍

[0002]当电网因故障而出现断电时，用电设备的正常供电就无法保证，目前常用的方法就是使用配电系统代替电网对用电设备进行供电，从而保证在断电情况下用电设备的正常使用，具体来说，常见的配电系统有发电机等，但是发电机在工作时不仅仅会发出较大的声音，还会对环境造成影响，于是，市面上出现了不间断电源去代替传统的发电机进行供电，不间断电源可以为用电设备提供持续电力供应，保护用电设备免受电力问题的影响，但是，目前不间断电源在使用时无法根据用电设备的实际用电能力，对不间断电源中多种电源模式进行合理配置，并且也无法根据实际情况去对电源分配进行智能调节
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据分析的电源调节监测系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题
。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于大数据分析的电源调节监测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤
S100
：获取供电区域内各个用电设备在各个历史周期内的所有历史用电记录；对用电设备在历史周期内的各个历史用电记录进行筛选，并从保留的历史用电记录中提取出用电设备的历史用电数据；将用电设备在各个历史周期内的各个历史用电数据进行汇集；步骤
S200
：基于用电设备在各个历史周期内的各个历史用电数据，对用电设备在当前周期内用电量进行预测，得到用电设备在当前周期内的标记用电量；步骤
S300
：对用电设备在各个历史周期内各个历史使用记录进行获取，对用电设备设备使用状态进行分析，得到当前周期内用电设备的特征时长；步骤
S400
：对供电区域内各个用电设备在当前周期内的标记用电量进行获取；基于供电区域内各个用电设备在当前周期内的标记用电量，为供电区域配置相应电量的不间断电源；获取供电区域内各个用电设备在当前周期内的特征时长；当电网对供电出现断电时，启动不间断电源对供电区域内各个用电设备进行供电，并基于各个用电设备在当前周期内的特征时长，对当前周期供电区域内各个用电设备的供电进行智能调节
。2.
根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的电源调节监测方法，其特征在于，所述步骤
S100
包括：步骤
S101
：获取用电设备在历史周期内各个历史用电记录所对应的用电量；获取用电设备在历史周期内各个历史用电记录所对应的用电时长；设置单位时长；计算用电设备的历史用电记录对应的特征用电量
P
：；其中，为历史用电记录对应的用电设备的用电量；为单位时长；为历史用电记录对应的用电设备用电时长；步骤
S102
：设置特征用电量阈值；当用电设备某一个历史用电记录的特征用电量小于特征用电量阈值，将用电设备所述某一个历史用电记录进行剔除；步骤
S103
：对用电设备在各个历史周期内保留的历史用电记录进行汇集；从保留的历史用电记录中提取出用电设备的历史用电数据；所述用电数据为历史用电记录对应的用电设备的用电量；获取用电设备在各个历史周期内保留的历史用电数据，并对用电设备在各个历史周期内保留的历史用电数据进行汇集
。3.
根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的电源调节监测方法，其特征在于，所述步骤
S200
包括：步骤
S201
：计算用电设备历史周期的第一用电量
U
：；其中，为历史周期内第
i
个历史用电记录中用电设备对应的用电量；
j
为历史周期内历史用电记录总个数；步骤
S202
：获取用电设备在各个历史周期的第一用电量；计算用电设备在第
a
个历史周期的用电量变化比例：；其中，为用电设备在第
a
个历史周期内的第一用电量；为用电设备在第
a
‑1个历
史周期内的第一用电量；步骤
S203
：获取用电设备各个历史周期的用电量变化比例；设置用电量变化比例阈值；选取出大于用电量变化比例阈值的用电量变化比例记为特征用电量变化比例；获取特征用电量变化比例所属历史周期；步骤
S204
：获取各个特征用电量变化比例的所属历史周期；设置历史周期数量阈值；当各个特征用电量变化比例的所属历史周期的总个数大于历史周期数量阈值，获取各个特征用电量变化比例的所属历史周期与当前周期之间距离的时长，将各个特征用电量变化比例的所属历史周期与当前周期之间距离的时长的最小值，记为第一时长；步骤
S205
：设置第一时长阈值；当第一时长小于第一时长阈值，对各个特征用电量变化比例所属历史周期内用电设备的用电量进行保留；步骤
S206
：当特征用电量变化比例所属历史周期的总个数小于历史周期数量阈值，或特征用电量变化比例对应的第一时长大于等于第一时长阈值，将特征用电量变化比例所属历史周期记为目标历史周期；选取目标历史周期相邻历史周期用电量平均值，作为目标历史周期内用电设备的用电量；分别获取各个目标历史周期内用电设备的用电量；步骤
S207
：对用电设备在各个历史周期内用电量进行获取；使用各个历史周期内用电设备用电量，对预测用电量神经网络模型进行训练，并对用电设备在当前周期内用电量进行预测，得到用电设备在当前周期内的预测用电量，记为标记用电量
。4.
根据权利要求3所述的一种基于大数据分析的电源调节监测方法，其特征在于，所述步骤
S300
包括：步骤
S301
：获取历史周期内用电设备的各个历史使用记录；将历史使用记录产生时间点，记为所...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘伟，汤小敏，郏金鹏，邹毅，
申请(专利权)人：常州满旺半导体科技有限公司，
类型：发明
国别省市：