一种基于互联网用电优化的算法的制作方法

1.本发明涉及互联网电力设备检测防护技术领域，具体为一种基于互联网用电优化的算法。


背景技术：

2.目前，能源系统因发电困难，其预测准确度在很大程度上取决于外部环境条件。另一方面，能源互联网视为解决传统电力系统面临挑战的有效手段，但是当能源互联网中广泛的使用了分布式能源系统，则很难实现能源互联网中能量供需平衡的可靠性管理。
3.因此，需要发明一种通过对电力数据中的电压、电流、功率等重要数据进行分析，实时把控电力用户的用电量及状图分析，结合国家用电政策的尖峰平谷时间段的电费多少，计算出每天、每月、每年在各段时间内使用的电度量，为电力谐波设备提供客观诊断的技术方案。


技术实现要素：

4.针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于互联网用电优化的算法，以解决上述背景技术中提出的问题，通过结合优化算法实现配电气安全大数据的多源集成、统一存储和关联融合，对用户用电设备趋势分析、节电起到一定的帮助作用，解决了现有技术中的问题。
5.为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种基于互联网用电优化的算法，包括采集模块、电力设备管理平台、存储模块以及数据分析模块，其中，
6.所述采集模块连接电力设备管理平台，用于采集电力设备运行中所产生的电力数据；
7.所述存储模块连接电力设备管理平台，用于建立数据库以对电力数据进行存储；
8.所述数据分析模块连接存储模块，用于对存储数据进行分析输出以得到电力设备在用电高峰时的电力参数，
9.包括以下步骤：
10.第一步：采集电力设备的运行电力数据获取电力设备在运行过程的电流数据、电压数据、功率数据以及温度数据；
11.第二步：建立数据仓库
12.对所获取的电力数据进行存储计算，用于实现对电力设备安全相关数据的高效处理；
13.第三步：构建优化算法模型
14.通过优化算法对电力数据中的电压、电流以及功率、温度数据进行分析，实时把控电力用户的用电量及状图分析，并结合国家用电政策的尖峰平谷时间段的电费数值，得到电力设备在各分段时间内所使用的电度量；
15.第四步：输出所述电力设备用电优化信息。
16.作为对本发明中所述一种基于互联网用电优化的算法的改进，第三步中，对电力数据中的电压、电流以及功率、温度数据进行分析的具体实施方式为：利用功率因素分析、尖峰平谷分析、谐波分析各子系统模块，找出电力设备在运行中存在的电能过度损耗度以及浪费度，并同步提高功率因素、尖峰平谷电能分配、谐波污染的治理，用于对企业用电进行优化。
17.作为对本发明中所述一种基于互联网用电优化的算法的改进，所述数据分析模块包括分别与所述存储数据连接的电力设备谐波污染诊断分析子模块、电力设备功率因素把控分析子模块、尖峰谷用电平衡协调分析子模块以及电力设备电力容量匹配分析子模块，用于对用户用电设备进行趋势分析，起到节电帮助。
18.与现有技术相比，本发明的有益效果：
19.本发明通过对电力数据中的电压、电流、功率等重要数据进行分析，实时把控电力用户的用电量及状图分析，结合国家用电政策的尖峰平谷时间段的电费多少，计算出每天、每月、每年在各段时间内使用的电度量，为电力谐波设备提供客观诊断，从而避免电动机、变压器、电容器等设备产生额外损耗发热，使用寿命降低、甚至烧毁的风险。
附图说明
20.参照附图来说明本发明的公开内容。应当了解，附图仅仅用于说明目的，而并非意在对本发明的保护范围构成限制，在附图中，相同的附图标记用于指代相同的部件。其中：
21.图1为本发明一实施例中所提出的互联网用电优化的结构框图；
22.图2为本发明一实施例中所提出的基于互联网用电优化的算法流程示意图；
23.图3为本发明一实施例中所提出的数据分析模块结构框图。
具体实施方式
24.容易理解，根据本发明的技术方案，在不变更本发明实质精神下，本领域的一般技术人员可以提出可相互替换的多种结构方式以及实现方式。因此，以下具体实施方式以及附图仅是对本发明的技术方案的示例性说明，而不应当视为本发明的全部或者视为对本发明技术方案的限定或限制。
25.如图1
‑
3所示，作为本发明的一个实施例，本发明提供技术方案：一种基于互联网用电优化的算法，包括采集模块、电力设备管理平台、存储模块以及数据分析模块，其中，
26.采集模块连接电力设备管理平台，用于采集电力设备运行中所产生的电力数据，电力数据包括电力设备运行中所产生的电压数据、电流数据、功率数据；
27.存储模块连接电力设备管理平台，用于建立数据库以对电力数据进行存储，实现配电气安全大数据的多源集成、统一存储和关联融合；
28.数据分析模块连接存储模块，用于对存储数据进行分析输出以得到电力设备在用电高峰时的电力参数，电力参数包括电力设备谐波污染诊断分析参数、电力设备功率因素把控参数、尖峰谷用电平衡协调参数以及电力设备电力容量匹配参数，
29.在具体实施时：包括以下步骤：
30.第一步：采集电力设备的运行电力数据获取电力设备在运行过程的电流数据、电压数据、功率数据以及温度数据；
31.第二步：建立数据仓库
32.对所获取的电力数据进行存储计算，用于实现对电力设备安全相关数据的高效处理，同时，实现配电气安全大数据的多源集成、统一存储和关联融合；
33.第三步：构建优化算法模型
34.通过优化算法对电力数据中的电压、电流以及功率、温度数据进行分析，实时把控电力用户的用电量及状图分析，并结合国家用电政策的尖峰平谷时间段的电费数值，得到电力设备在各分段时间内所使用的电度量；
35.第四步：输出电力设备用电优化信息。
36.作为本发明的一实施例，第三步中，对电力数据中的电压、电流以及功率、温度数据进行分析的具体实施方式为：利用功率因素分析、尖峰平谷分析、谐波分析各子系统模块，找出设备在运行中存在的电能过度损耗、浪费等问题，通过提高功率因素、尖峰平谷电能分配、谐波污染的治理，并将企业的用电得到优化。
37.作为本发明的一实施例，数据分析模块包括分别与存储数据连接的电力设备谐波污染诊断分析子模块、电力设备功率因素把控分析子模块、尖峰谷用电平衡协调分析子模块以及电力设备电力容量匹配分析子模块，用于对用户用电设备进行趋势分析，起到节电帮助。
38.基于上述技术构思，可以理解的是，谐波源尽管是提供谐波电流的能量源，但是它的能量却是由工频基波所提供的。非线性用电设备产生谐波电压和电流的过程，实际上就是一个消耗工频电能，并且将其中的一部分工频电能转换为各次谐波电能向系统注入的过程，本模块(电力设备谐波污染诊断分析子模块)将谐波中的5、7、11、13次等谐波电流进行删选和分析，对于严重的污染源进行特殊标记、并反馈到运维人员的app中，让运维人员及时的做出正确的判断；
39.功率因素是衡量电气设备效率高低的一个系数，如果功率因数低，说明电路用于交变磁场转换的无功功率大，增加了线路供电损失，目前功率因素必定介于电感性的0.9
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1.0之间，低于0.9时需要接受供电公司的处罚，因此，通过电力设备功率因素把控分析子模块改善功率因数，减少了线路中总电流和供电系统中的电气元件，如变压器、电器设备、导线等的容量，不但减少了投资费用，而且降低了本身电能的损耗，良好的功因数值的确保，从而减少供电系统中的电压损失，可以使负载电压更稳定，改善电能的质量；
40.尖峰谷用电平衡协调分析子模块主要将电站的用电量进行分析，按照时间的设定(供电公司提供的，其主要目的是避开用电高峰，降低电网的负载率)将每天的电量划分到尖峰平谷四个区域，分别统计，最终得到电站用电的分布情况，由于尖峰平谷的收费价格不一样，而通过模块分析调整企业上班的工作时间，有效的降低电费，节约企业的用电成本。
41.在本发明的一实施例中，本发明在具体实施时：通过对电力数据中的电压、电流、功率等重要数据进行分析，实时把控电力用户的用电量及状图分析，结合国家用电政策的尖峰平谷时间段的电费多少，计算出每天、每月、每年在各段时间内使用的电度量，用户根据此报表分析可以规划管理工人的上班工作时间，减少电费的支出，根据每个月的用电负荷曲线，直观展示出用户每月的用电峰值，根据峰值向供电公司申请减容，减少基本电费的支出，为电力谐波设备提供客观诊断，从而避免电动机、变压器、电容器等设备产生额外损耗发热，使用寿命降低、甚至烧毁的风险。
42.本发明的技术范围不仅仅局限于上述说明中的内容，本领域技术人员可以在不脱离本发明技术思想的前提下，对上述实施例进行多种变形和修改，而这些变形和修改均应当属于本发明的保护范围内。