基于物联网的新能源电力负荷控制系统的制作方法

本发明属于电力负荷分析领域，涉及一种基于物联网的系能源电力负荷控制技术，具体是基于物联网的新能源电力负荷控制系统。

背景技术：

1、电力是人们生产活动的基础，经济、安全、可靠的电力系统成为人们不断研究和发展的核心。随着新能源技术和设备的发展，新能源电力负荷的预测控制成为了重点研究方向。

2、现有技术(公开号为cn110826789a)公开了一种基于电力系统的电力负荷预测方法、装置及终端设备，通过电力负荷数据和气象数据构建的训练数据输入至svm模型获取电力预测模型，进而完成下一时间段的电力负荷预测，以提高电力负荷预测结果的准确性。现有技术在电力负荷控制过程中，仅考虑了气象数据对电力负荷的影响，而没有结合新能源用电设备以及新能源供电设备的数量来进行综合控制，导致电力负荷预测和控制都不够准确；因此，亟须一种基于物联网的新能源电力负荷控制系统。

技术实现思路

1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了基于物联网的新能源电力负荷控制系统，用于解决现有技术在新能源电力负荷控制过程中，没有结合新能源用电设备以及新能源供电设备的数量变化来进行综合控制，导致电力负荷预测和控制都不够准确的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明的第一方面提供了基于物联网的新能源电力负荷控制系统，包括中枢分析模块，以及与之相连接的边缘采集模块；

3、边缘采集模块：统计分析监控区域的新能源电站数量，将工作状态正常的新能源电站发送至中枢分析模块；以及统计若干目标区域的新能源车辆，同时获取若干目标区域的天气数据，将新能源车辆和天气数据转发至中枢分析模块；

4、中枢分析模块：基于新能源电站的分布分析并划分监控区域，获取若干目标区域，同时在gis地图中对若干目标区域进行标记展示；以及

5、基于新能源车辆和天气数据分析目标区域的电力预测负荷，将电力预测负荷结合对应区域的新能源电站判断是否超过负荷。

6、优选的，所述中枢分析模块与若干所述边缘采集模块通信和/或电气连接；且所述边缘采集模块基于若干所述目标区域进行分配；

7、所述边缘采集模块与对应所述目标区域中天气传感器或者第三方天气平台通信和/或电气连接；以及与划分至对应目标区域的新能源车辆通信连接。

8、优选的，所述中枢分析模块基于新能源电站的集中程度将监控区域划分为若干所述目标区域，包括：

9、接收边缘采集模块发送的新能源电站信息，从中提取对应的电站地理位置；按照最小行政单位将所述监控区域划分成若干子区域；

10、基于电站地理位置获取子区域的电站集中系数；当所述电站集中系数大于电站集中阈值，且所述子区域的站面比超过站面阈值时，则将该子区域标记为目标区域；其中，电站集中系数用于表示新能源电站的集中程度。

11、优选的，所述中枢分析模块基于电站地理位置分析新能源电站的集中程度，获取所述电站集中系数，包括：

12、选择一个新能源电站，将对应的电站地理位置标记原始位置；以原始位置为中心，以初始半径划分圆形区域；

13、再依次以若干扩展半径对圆形区域进行扩展，每次扩展获取的扩展区域中存在新能源电站时，则将扩展区域与圆形区域合并获取新的圆形区域；其中，若干设定半径中相邻设定半径之间的差值相等，且扩展半径大于初始半径；

14、当圆形区域不再扩展时，获取圆形区域中新能源电站数量与对应子区域新能源电站数量的比值，并标记为所述电站集中系数。

15、优选的，所述中枢分析模块根据天气数据和新能源车辆的剩余电量预测获取对应新能源车辆的电力负荷，包括：

16、根据设定周期将天气数据、剩余电量以及充电概率拼接形成模型输入数据；

17、将所述模型输入数据输入至负荷预测模型中获取对应的电力预测负荷；其中，负荷预测模型基于人工智能模型构建。

18、优选的，所述中枢分析模块基于人工智能模型构建所述负荷预测模型，包括：

19、获取标准训练数据；其中，标准训练数据包括新能源车辆在不同天气数据、不同剩余电量和不同充电概率下的充电量；

20、通过所述标准训练数据训练构建的人工智能模型，将训练完成的人工智能模型标记为所述负荷预测模型；其中，人工智能模型基于深度卷积神经网络模型或者rbf神经网络模型构建。

21、优选的，所述中枢分析模块对各所述目标区域中新能源车辆的电力预测负荷进行汇总获取目标区域的电力预测负荷；以及

22、将设定周期内目标区域的电力预测负荷与新能源电站的电力供应进行比较，判单是否超负荷。

23、优选的，当目标区域的若干新能源电站的电力供应不满足对应的电力负荷预测时，则判定超负荷，将gis地图中的目标区域标记为红色；以及

24、基于gis地图对新能源车辆进行预警和引导。

25、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

26、1.本发明中将监控区域按照新能源电站的分布情况划分为若干目标区域，将目标区域中的天气数据和人工智能模型预测各新能源车辆的电力预测负荷，进而获取目标区域的电力负荷预测，根据各目标区域的电力负荷情况对新能源车辆进行预警和引导，能够有效缓解新能源电力供应不足的问题。

27、2.本发明在分析完各目标区域之后，在gis地图中进行标记，且每个设定周期都会根据分析结果进行更新，用户可以根据及时更新的gis地图合理选择行程，主动规避超负荷区域，实现了电力负荷的全局控制。

技术特征：

1.基于物联网的新能源电力负荷控制系统，包括中枢分析模块，以及与之相连接的边缘采集模块，其特征在于：

2.根据权利要求1所述的基于物联网的新能源电力负荷控制系统，其特征在于，所述中枢分析模块与若干所述边缘采集模块通信和/或电气连接；且所述边缘采集模块基于若干所述目标区域进行分配；

3.根据权利要求1所述的基于物联网的新能源电力负荷控制系统，其特征在于，所述中枢分析模块基于新能源电站的集中程度将监控区域划分为若干所述目标区域，包括：

4.根据权利要求3所述的基于物联网的新能源电力负荷控制系统，其特征在于，所述中枢分析模块基于电站地理位置分析新能源电站的集中程度，获取所述电站集中系数，包括：

5.根据权利要求1所述的基于物联网的新能源电力负荷控制系统，其特征在于，所述中枢分析模块根据天气数据和新能源车辆的剩余电量预测获取对应新能源车辆的电力负荷，包括：

6.根据权利要求5所述的基于物联网的新能源电力负荷控制系统，其特征在于，所述中枢分析模块基于人工智能模型构建所述负荷预测模型，包括：

7.根据权利要求5所述的基于物联网的新能源电力负荷控制系统，其特征在于，所述中枢分析模块对各所述目标区域中新能源车辆的电力预测负荷进行汇总获取目标区域的电力预测负荷；以及

8.根据权利要求6所述的基于物联网的新能源电力负荷控制系统，其特征在于，当目标区域的若干新能源电站的电力供应不满足对应的电力负荷预测时，则判定超负荷，将gis地图中的目标区域标记为红色；以及

技术总结
本发明公开了基于物联网的新能源电力负荷控制系统，涉及电力负荷分析技术领域，解决了现有技术没有结合新能源用电设备以及新能源供电设备的数量变化来进行综合控制，导致电力负荷预测和控制都不够准确的技术问题；本发明中将监控区域按照新能源电站的分布情况划分为若干目标区域，将目标区域中的天气数据和人工智能模型预测各获取目标区域的电力负荷预测，根据各目标区域的电力负荷情况对新能源车辆进行预警和引导，能够有效缓解新能源电力供应不足的问题；本发明在GIS地图中标记目标区域，且每个设定周期都会根据分析结果进行更新，用户可以根据及时更新的GIS地图合理选择行程，主动规避超负荷区域，实现了电力负荷的全局控制。

技术研发人员：施月华,张立红,徐静
受保护的技术使用者：施月华
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13