基于物联网的设备负载自动调节方法、系统及存储介质与流程

1.本发明实施例涉及大数据领域，尤其涉及一种基于物联网的设备负载自动调节方法、系统及存储介质。


背景技术：

2.随着科技发展，电子电器产品日益增多，大量的科技产品带来方便的同时，也存在一定安全隐患，区域内时常会出现过载、短路等用电事故。现有技术对普通存在电器安全性和智能化程度不高，对恶性负载识别速度慢、准确度低等缺点。


技术实现要素：

3.为了解决上述技术问题，本发明提出了一种基于物联网的设备负载自动调节方法、系统及存储介质，基于软件定义硬件的思维，以大数据、机器学习技术为基础，通过建立负载控制矩阵和负载控制坐标系，将历史数据初始化，通过电流特征值计算算法提取历史电流信息的特征值，通过电器负载状态监控、主动智能匹配机、辅助智能匹配机进行智能匹配，监控当前负载问题，并计算出最佳的负载问题解决方案，提高了负载调整方案计算的速度和准确度，最大程度保证安全性。
4.一方面，本发明提出了一种基于物联网的设备负载自动调节方法，所述方法包括：步骤s101，采集用电器设备的参数信息，发送至云计算中心；步骤s102，建立负载控制矩阵、负载控制坐标系，并将负载控制矩阵数据初始化到负载控制坐标系中；步骤s103，监控用电器负载状态，当用电器设备电流值之和达到告警阈值时触发负载状态自动调整；步骤s104，主动智能匹配机、辅助智能匹配机计算获得负载状态自动调整值；步骤s105，将负载状态自动调整值发送至用电器进行调整。
5.进一步地，所述负载控制矩阵为：其中t表示时刻，表示状态子矩阵，状态子矩阵中的st表示第i台用电器在第t时刻的设备状态，st设备状态的值为0或1，0表示设备关闭状态，1表示设备开机运行状态；表示物联网系统第i个用电器在t时刻的电流子矩阵，fc表瞬时基波分量值，hc表示瞬时谐波分量值，fw表示基波角频率，hw表示谐波角频率，fx表示基波初相角，hx表示谐波初相角；tz表示电流特征值；表示物联网所有电器瞬时电流值之和。
6.进一步地，在建立负载控制矩阵时，计算历史电流值特征值具体为：
，其中，i表示物联网系统第i个用电器；fci表示电流子矩阵中第i个用电器的基波分量值；hci表示电流子矩阵中第i个用电器的谐波分量值；fwi表示电流子矩阵中第i个电器的基波角频率；fxi表示电流子矩阵中第i个用电器的基波初相角；hwi表示电流子矩阵中第i个用电器的谐波角频率；hxi表示电流子矩阵中第i个用电器的谐波初相角；it表示物联网所有电器瞬时电流值之和。
7.进一步地，云计算中心建立负载控制坐标系，负载控制坐标系横坐标为物联网所有设备的状态子矩阵，负载控制坐标系纵坐标为物联网所有设备瞬时电流值之和。
8.进一步地，在计算获得负载状态自动调整值之前，还包括建立匹配搜寻任务，将当前时刻、当前的物联网所有设备瞬时电流值赋值给主动智能匹配机、辅助智能匹配机。
9.进一步地，计算获得负载状态自动调整值具体为，主动智能匹配机搜索含有历史瞬时电流值数值的纵坐标，将当前时刻的物联网所有设备瞬时电流值与纵坐标对应的瞬时电流值进行匹配，选择匹配度最近的一个坐标作为主动智能匹配机启动坐标瞬时电流值，计算当前电流值的特征值，主智能匹配机将计算得到的当前电流值的特征值与坐标系统中纵坐标位置对应的电流值的特征值进行第一相似度对比，若第一相似度大于预设阈值，返回坐标系中纵坐标位置数据对应的负载控制矩阵数据对应的电流子矩阵数据，将所述电流子矩阵数据作为建议的调整值，通过云数据中心反馈给用电器。
10.进一步地，若电流值特征值第一相似度小于预设阈值时执行以下步骤，在第一次循环中，第j个辅助智能匹配机初始位置计算公式为，其中为第j个辅助智能匹配机初次纵坐标，为随机数；在第p 1次循环中，第j个辅助智能匹配机的纵坐标计算公式为，其中为上次循环中第j个辅助智能匹配机的纵坐标位置，f为上一次匹配的特征值相似度，为随机数；每次第j个辅助智能匹配机获得新纵坐标位置后与该纵坐标位置对应的负载控制矩阵数据进行一次特征值相似度匹配，如果匹配结果大于匹配阈值，返回坐标系中纵坐标位置数据对应的负载控制矩阵数据对应的电流子矩阵数据，将所述电流子矩阵作为建议的调整值，通过云数据中心反馈给用电器，如果匹配结果小于匹配阈值，则继续执行下次循环。
11.进一步地，当循环次数超过预设循环次数仍未匹配到数据时，返回预设的标准电流子矩阵数据并释放所有智能匹配机。
12.另一方面，本发明提出了一种基于物联网的设备负载自动调节系统，所述系统包括：信息采集模块，用于采集用电器设备的参数信息，发送至云计算中心；
系统初始化模块，用于建立负载控制矩阵、负载控制坐标系，并将负载控制矩阵数据初始化到负载控制坐标系中；监控模块，监控用电器负载状态，当用电器设备电流值之和达到告警阈值时触发负载状态自动调整；智能匹配模块，用于主动智能匹配机、辅助智能匹配机计算获得负载状态自动调整值；输出模块，将负载状态自动调整值发送至用电器进行调整。
13.另一方面，本发明提出了计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序执行时运行前述任一项所述的基于物联网的设备负载自动调节方法。
14.本发明提出了一种基于物联网的设备负载自动调节系统和方法，通过建立负载控制矩阵和负载控制坐标系，将历史数据初始化，通过电流特征值计算算法提取历史电流信息的特征值，通过电器负载状态监控、主动智能匹配机、辅助智能匹配机进行智能匹配，监控当前负载问题，并计算出最佳的负载问题解决方案，进行实时、精准调控，提高了负载调整方案计算的速度和准确度，最大程度保证安全性。
附图说明
15.图1是基于物联网的设备负载自动调节方法的流程示意图；图2是基于物联网的设备负载自动调节系统的示意图。
具体实施方式
16.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
17.如附图1所示，本发明提供了本发明还提出了一种基于物联网的设备负载自动调节方法，该方法包括：步骤s101，采集用电器设备的参数信息，发送至云计算中心；首先，对物联网系统初始化，物联网系统包括云计算中心以及接入所述物联网的用电器设备。假设物联网系统含有n（n≥1）台电器设备，在物联网系统覆盖区域内所有的用电器设置有数据监控单元，所述数据监控单元采集电器的稳态基波电流、谐波电流等参数信息，采集后发送至所述云计算中心，并将云计算中心的控制指令反馈给用电器。
18.步骤s102，建立负载控制矩阵、负载控制坐标系，并将负载控制矩阵数据初始化到负载控制坐标系中；负载控制矩阵建立模块建立负载控制矩阵，采集物联网系统中用电器历史工作信息，建立负载控制矩阵：，其中t表示时刻，表示状态子矩阵，在本实施
例中，一组状态子矩阵可以表示所有设备在一个时刻下开关机状态和/或在线状态，状态子矩阵中的st表示第i台用电器在第t时刻的设备状态，st设备状态的值为0或1，0表示设备关闭状态，1表示设备开机运行状态。表示物联网系统第i个用电器在t时刻的电流子矩阵，fc表瞬时基波分量值，hc表示瞬时谐波分量值，fw表示基波角频率，hw表示谐波角频率，fx表示基波初相角，hx表示谐波初相角。
19.tz表示电流特征值，表示物联网系统所有电器在t时刻的瞬时电流特征值。tz计算方法如下，通过对历史瞬时电流值计算学习，得到历史电流值的特征值：，其中，i表示物联网系统第i个用电器；fci表示电流子矩阵中第i个用电器的基波分量值；hci表示电流子矩阵中第i个用电器的谐波分量值；fwi表示电流子矩阵中第i个用电器的基波角频率；fxi表示电流子矩阵中第i个用电器的基波初相角；hwi表示电流子矩阵中第i个用电器的谐波角频率；hxi表示电流子矩阵中第i个用电器的谐波初相角；it表示物联网所有电器瞬时电流值之和。
20.云计算中心建立负载控制坐标系。负载控制坐标系横坐标为物联网所有设备的状态子矩阵，负载控制坐标系纵坐标为物联网所有设备瞬时电流值之和it。将负载控制矩阵数据初始化到负载控制坐标系中。
21.步骤s103，监控用电器负载状态，当用电器设备电流值之和达到告警阈值时触发负载状态自动调整；监控用电器负载状态，当前物联网所有设备的电流值之和it达到告警阈值时，例如告警阈值为系统最大负载it的80%、90%及以上等，触发负载状态自动调整。
22.更进一步地，本发明还可以设置在当物联网系统开启动态负载调整模式时，触发负载状态自动调整。
23.步骤s104，主动智能匹配机、辅助智能匹配机计算获得负载状态自动调整值；本步骤为负载状态智能自动调整，将当前的物联网电流子矩阵、当前时刻、当前的物联网所有设备瞬时电流值输入到系统初始化模块。在负载控制坐标系中，根据状态子矩阵得到含有历史瞬时电流值it数值的纵坐标y。
24.在本实施例中，智能匹配模块生成1个主动智能匹配机与m个辅助智能匹配机，建立匹配搜寻任务，将当前时刻、当前的物联网所有设备瞬时电流值赋值给1个主动智能匹配机与m个辅助智能匹配机，即智能匹配机的存储模块保存数据。智能匹配机为含有cpu、内存等计算资源的计算单元，可执行计算与存储任务。
25.主动智能匹配机搜索含有历史瞬时电流值it数值的纵坐标y。将当前时刻的物联网所有设备瞬时电流值与纵坐标y对应的it值进行匹配，选择匹配度最近的一个坐标作为主动智能匹配机启动坐标y。主智能匹配机采用如下算法，计算当前电流值的特征值：其中，i表示物联网系统第i个用电器；表示电流子矩阵中第i个用电器的基波分量值；表示电流子矩阵中第i个用电器的谐波分量值；表示电流子矩阵中第i个用电器的基波角频率；表示电流子矩阵中第i个用电器的基波初相角；表示电流子矩阵中第i个用电器的谐波角频率；表示电流子矩阵中第i个用电器的谐波初相角。
26.主智能匹配机将计算得到的与坐标系统中y位置对应的tz进行相似度对比，相似度大于预设阈值时（例如预设阈值为90%，该预设阈值可以根据实际情况进行设置），返回坐标系中y位置数据对应的负载控制矩阵数据对应的数据，将数据作为建议的调整值，通过云数据中心反馈给各电器。
27.在本实施例中，如果特征值相似度小于预设阈值时执行以下步骤，m个辅助智能匹配机进行游走遍历：在第一次循环中，第j个辅助智能匹配机初始位置计算公式如下：,其中为第j个辅助智能匹配机初次纵坐标。为1到5之间的随机数。
28.在第p 1次循环中，第j个辅助智能匹配机的纵坐标计算公式如下其中为上次循环中第j个辅助智能匹配机的纵坐标位置，f为上一次匹配的的特征值相似度，为1到5之间的随机数。
29.每次第j个辅助智能匹配机获得新纵坐标位置后与该纵坐标位置对应的负载控制矩阵数据进行一次特征值相似度匹配，如果匹配结果大于匹配阈值，匹配阈值可以为90%，返回坐标系中y位置数据对应的负载控制矩阵数据对应的电流子矩阵数据，将所述电流子矩阵数据作为建议的调整值，通过云数据中心反馈给各电器，释放所有智能匹配机。如果匹配结果小于匹配阈值，则继续执行下次循环。当循环次数超过预设循环次数仍未匹配到数据时，返回预设的标准电流子矩阵数据释放所有智能匹配机。其中，标准电流子矩阵为训练平台已经确定的标准电流子矩阵，为已知数据。
30.步骤s105，将负载状态自动调整值发送至用电器进行调整。
31.云数据中心将计算得到的电流子矩阵建议调整值发送至各用电器，各用电器按照建议调整值调整电流参数。
32.另一方面，如图2所示，本发明提出了一种基于物联网的设备负载自动调节系统，所述系统为200，所述系统包括：信息采集模块，用于采集用电器设备的参数信息，发送至云计算中心；系统初始化模块，用于建立负载控制矩阵、负载控制坐标系，并将负载控制矩阵数据初始化到负载控制坐标系中；监控模块，监控用电器负载状态，当用电器设备电流值之和达到告警阈值时触发负载状态自动调整；智能匹配模块，用于主动智能匹配机、辅助智能匹配机计算获得负载状态自动调整值；输出模块，将负载状态自动调整值发送至用电器进行调整。
33.另一方面，本发明提出了计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序执行时运行前述任一项所述的基于物联网的设备负载自动调节方法。
34.本发明提出了一种基于物联网的设备负载自动调节系统和方法，通过建立负载控制矩阵和负载控制坐标系，将历史数据初始化，通过电流特征值计算算法提取历史电流信息的特征值，通过电器负载状态监控、主动智能匹配机、辅助智能匹配机进行智能匹配，监控当前负载问题，并计算出最佳的负载问题解决方案，进行实时、精准调控，提高了负载调整方案计算的速度和准确度，最大程度保证安全性。
35.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
36.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如rom/ram、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端（可以是手机，计算机，服务
器，空调器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。
37.上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。