智慧用電監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計及其采集數(shù)據(jù)分析研究

郭嘉岳，徐保照，張兆陽，李楊

（天津港東疆建設(shè)開發(fā)有限公司，天津 300463）

1 智慧用電監(jiān)控系統(tǒng)的基本工作流程

用電信息采集設(shè)備主要安裝于企業(yè)的生產(chǎn)車間配電柜或者一些其他分立的用電設(shè)備中，通過傳感器對電纜以及生產(chǎn)線的各種設(shè)備參數(shù)進行采集，主要包含電流、電壓等電氣數(shù)據(jù)，并且將獲得的數(shù)據(jù)實時上傳到云端，通過物聯(lián)網(wǎng)平臺和數(shù)據(jù)庫來獲取終端的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)終端和云端的雙向通信，搭建強大的數(shù)據(jù)通道，獲得的數(shù)據(jù)被存儲到云數(shù)據(jù)庫中，能夠保證數(shù)據(jù)的安全性，搭建用電管理和顯示系統(tǒng)，通過云技術(shù)、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)將獲得的數(shù)據(jù)顯示到前臺，用戶可以通過登錄手機APP、電腦頁面等監(jiān)控設(shè)備和電纜的電力數(shù)據(jù)情況，并且下發(fā)控制指令以及查詢歷史數(shù)據(jù)。

2 智慧用電監(jiān)控系統(tǒng)的軟硬件結(jié)構(gòu)分析

智慧用電監(jiān)控系統(tǒng)可以通過各采集終端了解線路和用電器的相關(guān)數(shù)據(jù)，并且設(shè)定電量、溫度、電流、電壓等的報警閾值，如果出現(xiàn)異常，可以及時報警，并將獲得的數(shù)據(jù)送到云端，完成數(shù)據(jù)的分析、挖掘和可視化。

2.1 智慧用電監(jiān)控系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)

在實踐中，用電采集設(shè)備的硬件電路主要包含用電采集模塊、通信模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊以及液晶屏顯示模塊等，用電采集設(shè)備的硬件系統(tǒng)當(dāng)中，需要對單片機進行編程，編程軟件部分主要分為主程序控制系統(tǒng)、驅(qū)動系統(tǒng)以及通訊系統(tǒng)等。在采集設(shè)備中使用stm32 單片機作為主控系統(tǒng)，在用電數(shù)據(jù)采集方面外接三相計量芯片進行AD 采集，分辨率為24 位，最小誤差可以控制在0.2%，溫度采集方面使用ntc 熱敏電阻傳感器，并且通過AD 轉(zhuǎn)換獲取數(shù)字信號，將數(shù)據(jù)傳送到單片機當(dāng)中。在通訊方面使用GPRS 無線通信，使用串口與單片機相連，配合MQTT 協(xié)議完成數(shù)據(jù)的傳送，另外，用戶可以將需要的命令，通過MQTT 協(xié)議發(fā)送給單片機，使單片機完成一定的操作。

為了符合用電信息采集現(xiàn)場指示控制要求，使用液晶顯示屏和部分按鍵來進行參數(shù)的設(shè)置以及現(xiàn)場的控制，整個數(shù)據(jù)采集和控制系統(tǒng)的體積小而且成本低、穩(wěn)定性強、易于操作和實現(xiàn)。

2.2 智慧用電監(jiān)控系統(tǒng)的軟件結(jié)構(gòu)

在獲得用電采集設(shè)備的數(shù)據(jù)后，通過大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析并且構(gòu)建預(yù)測模型，可以對用電器和電纜的用電數(shù)據(jù)情況進行有效的分析，并且了解其中的規(guī)律。通過大數(shù)據(jù)系統(tǒng)來對獲取的數(shù)據(jù)進行處理，分布式處理的過程中使用hadoop 框架進行海量數(shù)據(jù)的批處理和清洗、分析以及可視化工作。

數(shù)據(jù)泛化處理時，對非結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一化，接著，使用流式處理技術(shù)，完成毫秒級的實時數(shù)據(jù)處理。在實際應(yīng)用時，后臺系統(tǒng)可以將系統(tǒng)管理、數(shù)據(jù)分析、信息安全控制和計算融為一體，信息展示主要是將采集的數(shù)據(jù)展示到前臺以及控制中心的大屏中，信息安全控制主要是進行數(shù)據(jù)備份、安全權(quán)限和數(shù)據(jù)加密處理。

3 智慧用電監(jiān)控系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析主要是通過大數(shù)據(jù)智能算法來完成系統(tǒng)的分析工作，使用apache spark 快速數(shù)據(jù)計算引擎提升數(shù)據(jù)的傳輸效率，在進行數(shù)據(jù)清洗和標準化處理后，使用聚類算法完成數(shù)據(jù)分析模型的構(gòu)建，可以用于進行用電風(fēng)險預(yù)測指揮、用電異常監(jiān)測等。以某單位為例，在對原始用電信息進行處理后，排除節(jié)假日以及生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的人為操作失誤、設(shè)備故障、網(wǎng)絡(luò)原因?qū)е碌男畔⑷笔Щ蛘吖ぷ魍Ｖ沟臓顟B(tài)，對功耗進行觀察，可以有效地了解設(shè)備運行的狀態(tài)，并且通過獲得的數(shù)據(jù)，分析生產(chǎn)的具體情況，為后續(xù)的生產(chǎn)管理提供服務(wù)，具體的用電信息質(zhì)量分析如圖1 所示。

3.1 用電信息特征

對用電信息特征進行分析，如表1 所示，該表為某企業(yè)生產(chǎn)線用電信息變量的統(tǒng)計情況，可以發(fā)現(xiàn)電流和其他電量值之間的關(guān)系，利用Python 對pearson 系列矩陣進行計算，如表2。

表2 Pearson 相關(guān)系數(shù)矩陣

圖1 用電信息質(zhì)量分析

表1 統(tǒng)計量分析

根據(jù)pearson 元系數(shù)取值分析，發(fā)現(xiàn)三相電流和總功率以及剩余電流之間具有線性關(guān)系，溫度和剩余電流之間具有線性關(guān)系。

通過數(shù)據(jù)清晰、數(shù)據(jù)變換后可以進行一些數(shù)據(jù)信息的挖掘，比如，剩余電流預(yù)測。造成剩余電流較大的原因多種多樣，比如，配電系統(tǒng)老化、配電系統(tǒng)所接負載過大以及電路設(shè)計不合理等問題，這些問題往往是不可預(yù)測的，現(xiàn)考慮剩余電流以及相關(guān)參量的關(guān)系，選擇生產(chǎn)線在不同工作日的數(shù)據(jù)對樣本進行匯總，使用灰色預(yù)測和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析的預(yù)測模型，將獲得的數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型對剩余電流的情況進行擬合，如圖2。

通過數(shù)據(jù)分析和擬合后，將數(shù)據(jù)結(jié)果輸出，發(fā)現(xiàn)剩余電流預(yù)測存在一定的誤差，但是總體效果較好，由數(shù)據(jù)分析可以了解剩余電流的變化趨勢，在剩余電流值達到警戒值時，及時進行控制預(yù)防危險事故的產(chǎn)生。

3.2 生產(chǎn)分析

將預(yù)處理的數(shù)據(jù)送入tab lean 內(nèi)部數(shù)據(jù)管理框架中，對生產(chǎn)線在工作日和時間段方面的功率情況進行分析，可以有效地判斷生產(chǎn)線的工作狀態(tài)。在生產(chǎn)時，企業(yè)的生產(chǎn)線運行功率具有較大的波動（如圖3），但整體上還呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系。

圖2 灰色預(yù)測和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析的預(yù)測模型

該企業(yè)的系統(tǒng)在早上8:00 開始啟動，8:00 ～9:00 用電量偏高，主要是由于系統(tǒng)開機時需要進行預(yù)熱，會耗費一定的電量，根據(jù)當(dāng)前分時電價的計算規(guī)則，峰谷用電時間中高峰時段為8:00 ～22:00，電費較貴，低谷時間為22:00 到次日8:00，電費較為便宜，因此，可以建議企業(yè)提前開機完成預(yù)熱工作，避開高峰期，以便減少成本投入。

圖3 生產(chǎn)線工作日/時間段功率分布

4 結(jié)語

智慧用電監(jiān)測管理平臺使用了大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等多種技術(shù)，可以有效地采集用電器和線路當(dāng)中的電力數(shù)據(jù)，并且通過多維度監(jiān)管的模式，使電氣數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)傳送到云平臺進行集中存儲和分析，并且使用大數(shù)據(jù)進行分析，能夠建立有效的故障預(yù)警和報警機制，并且挖掘數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)可能存在的電氣安全隱患，提高生產(chǎn)效率。