一种智能分配电流方法与流程

1.本发明涉及大功率用电设备的厂区电流分配方法，具体涉及一种智能分配电流方法。


背景技术：

2.随着社会进步，装有多台50kw以上的大功率用电设备的企业也越来越普遍。常见如金刚石工具生产企业，尤其是金刚石刀头结块的生产工艺是热压烧结，主流生产设备是热压机、烧结炉等，都是至少60kw加热加压的大功率用电设备。在金刚石工具生产企业，现有的方案为各生产企业在电业公司指导下购买安装输变电压设备，在接入国家电网后输变电压器按各车间的大功率用电设备的最大功率及数量人工计算总功耗，然后架设输送线路并配送电。该种方案中，功耗波动情况被忽视，高压线端电流存在以数十分钟时间为周期的大幅度电流波动，有限电力资源未被充分利用。


技术实现要素：

3.本发明提供一种智能分配电流方法，以解决上述问题。
4.本发明采用如下技术方案：一种智能分配电流方法，包括以下步骤：ⅰ.采集大功率用电设备历史电流时间曲线；其中，为大功率用电设备代号，为数据采集当次加工代号，为大功率用电设备当次加工所加工的产品代号；ⅱ.利用计算大功率用电设备的标准电流时间曲线；其中，为安全系数，为时间因子函数；ⅲ.计算输变电压器在负荷状态下的输出电流时间曲线，其中为输变电压器abc三相；该负荷状态为启动至少一台上述大功率用电设备的状态，为或者由修正得到；其中，为该负荷状态下所有已开启的大功率用电设备的标准电流时间曲线叠加；标准电流时间曲线叠加为以时间为维度，以每一大功率用电设备开启的时间节点为起点，依次叠加入对应的大功率用电设备的标准电流时间曲线；ⅳ.在工作状态下，当，则启动所代表的大功率用电设备；
其中，为预先设定的系统容许最大电流值；为待启动序列中的大功率用电设备的标准电流时间曲线；为假设直接启动该待启动序列中的大功率用电设备，由该不等式判断所处的时间点位至该待启动序列中的大功率用电设备完成加工关闭所在的时间点位之间的时间段；
ⅴ
.每间隔重复一遍步骤ⅳ，其中。
5.进一步地：一种智能分配电流方法还包括以下步骤：ⅵ.每间隔采集一次输变电压器的输出电流以及每一已开启的大功率用电设备的输入电流，并存储。
6.。
7.上述步骤ⅵ还包括每间隔依靠采集并存储的输出输入电流信息对比修正上述安全系数。
8.当上述无法采集时，采用与大功率用电设备接近设备加工同一产品的历史电流时间曲线或者替代，该为预先设定的保险电流时间曲线；上述步骤ⅵ还包括每间隔依靠采集并存储的输出输入电流信息对比修正上述保险电流时间曲线。
9.上述为由上述修正得到；上述步骤ⅵ还包括每间隔依靠采集并存储的输出输入电流信息修正该。
10.上述时间因子函数设置条件包括产品加工周期、时间权重。
11.该智能分配电流方法为用于金刚石工具生产车间内的大功率用电设备的智能分配电流方法。
12.由上述对本发明的描述可知，和现有技术相比，本发明具有如下优点：本发明的智能分配电流方法以科学算法代替人工经验，将简单粗犷的直接计算大功率用电设备的功率总和，替代为，精准针对大功率用电设备在产品生产的各个时间点上的电流耗用情况，合理分配输变电压器输出电流。该智能分配电流可以依靠可编程处理器搭配算法程序实现，甚至可以再配合ai芯片实现ai学习修正等，以自动化、智能化的方式替代人工实时计算、监控以及调整输出电流的分配、使用，进而实现有限电力资源的合理分配，实现效益最大化。
具体实施方式
13.下面说明本发明的具体实施方式。
14.一种智能分配电流方法，该分配电流方法适用于如装有多台功率至少50kw的大功率用电设备的企业，并不局限行业，本具体实施方式以金刚石工具生产企业为例进行描述。常见的金刚石工具生产企业往往都有一定数量的、功率至少60kw的大功率用电设备，如热压机、烧结炉等。而该智能分配电流方法的实现基于生产企业搭建的智能控制系统，如算法
程序实现所需可编程处理器、接入每一大功率设备的启停控制执行机构、接入每一大功率设备的数据采集交互机构，甚至还可以在可编程处理器内搭载ai芯片实现ai学习修正等等，本发明主要涉及该智能分配电流方法，本领域技术人员可以根据该方法具体搭建所需硬件。
15.具体的，该金刚石工具生产企业的智能分配电流方法包括以下步骤：ⅰ.采集大功率用电设备历史电流时间曲线；其中，为大功率用电设备代号，为数据采集当次加工代号，为大功率用电设备当次加工所加工的产品代号；该可以在智能分配电流方法开始应用前进行收集，也可以边应用智能分配电流方法边收集、修正、完善。
[0016]ⅱ.利用计算大功率用电设备的标准电流时间曲线；其中，为安全系数，为时间因子函数；该时间因子函数设置条件包括产品加工周期、时间权重。
[0017]
在如新设备应用、设备加工新的产品乃至新的控制结构上线使用等情况下，可能并没有数据。即当上述无法采集时，采用与大功率用电设备接近设备加工同一产品的历史电流时间曲线或者替代，该为预先设定的保险电流时间曲线。该接近的大功率用电设备即通过经验等判断其与缺乏历史数据的大功率用电设备具备一致或者接近的历史电流时间曲线即可。而保险电流时间曲线则可如将同类设备的历史电流时间曲线重叠，对应每一时间节点均取最大值组成，或者干脆依照经验设置。
[0018]ⅲ.计算输变电压器在负荷状态下的输出电流时间曲线，其中为输变电压器abc三相；该负荷状态为启动至少一台上述大功率用电设备的状态，为或者由修正得到；其中，为该负荷状态下所有已开启的大功率用电设备的标准电流时间曲线叠加。该标准电流时间曲线叠加为以时间为维度，以每一大功率用电设备开启的时间节点为起点，依次叠加入对应的大功率用电设备的标准电流时间曲线。
[0019]
假设在一个直角坐标系中，以电流值和时间为轴，时间轴可以以第一台大功率用电设备启动的时间点为原点，每一台大功率用电设备以其启动的时间节点在上述坐标系内加入其，则该即为时间轴上每一个时间节点上所有的取值之和组成的曲线。
[0020]ⅳ.在工作状态下，当，则启动所代表的大功率用电设备；不等式不成立则不启动，等待下一次测试。
[0021]
其中，为预先设定的系统容许最大电流值；为待启动序列中的大功率用电设备的标准电流时间曲线；为假设直接启动该待启动序列中的大功率用电设备，由该不等式判断所处的时间点位至该待启动序列中的大功率用电设备完成加工关闭所在的时间点位之间的时间段；该工作状态下，有数台大功率用电设备启动处于工作状态；有数台大功率用电设备准备就绪，处于待启动序列中。具体的，由于生产企业车间内，往往需要人工配合衔接各个工序，因此在大功率用电设备如投料、装片等工序完成后，人工向数据交互机构确定，即可将该准备就绪的大功率用电设备加入待启动序列中。具体的，步骤ⅳ可以根据待启动序列的顺序，逐一测试令待启动序列的大功率用电设备按照该待启动序列的顺序逐一启动；或者还可以由人工对待启动序列的进行优先级分级，在同一个优先级内的大功率用电设备选择取值最小的大功率用电设备启动；或者直接在待启动序列的所有大功率用电设备选择取值最小的大功率用电设备启动。
[0022]
ⅴ
.每间隔重复一遍步骤ⅳ，其中。
[0023]ⅵ.每间隔采集一次输变电压器的输出电流以及每一已开启的大功率用电设备的输入电流，并存储。。每间隔依靠采集并存储的输出输入电流信息对比修正上述安全系数以及上述保险电流时间曲线。为一个月，即每月固定修正安全系数、保险电流时间曲线等。
[0024]
每间隔依靠采集并存储的输出输入电流信息修正该。该修正过程可以通过ai芯片以ai学习的方式实现。即令，在每次采集输出输入电流信息均实施一次修正运算。当然也行，应用常规的经验配合算法，每月在修正安全系数、保险电流时间曲线时，也固定修正该。而就本具体实施方式的实施中，对现有车间改造成本也更小，在每一大功率用电设备处设置电流电压传感器等信息采集机构、电控开关等，配合输变电压器处设置的信息采集机构、控制机构等即可实现。
[0025]
上述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围的行为。