一种用于电力系统能源管理方法、装置及存储介质与流程

本发明涉及能源管理，尤其涉及一种用于电力系统能源管理方法、装置及存储介质。

背景技术：

1、电力系统是发电、供电、用电设施以及为保障其正常运行所需的的调节控制及继电保护和安全自动装置、计量装置、调度自动化、电力通信等二次设施构成的统一整体。在资源渐趋匮乏且能源价格日益上涨的今日，能源管理已逐渐地成为社会大众关切的议题。

2、传统的电力系统对于能源管理不够全面化，全方位化，对于电力系统的供电影响因素判断标准较为传统，不利于充分利用能源，导致一些能源被浪费，有待于改进。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种用于电力系统能源管理方法、装置及存储介质，旨在解决现有的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种用于电力系统能源管理方法，包括以下步骤，

3、负载预测：先了解被检测调控设备的负载特性，在智能电力监控平台植入测试数据，可以根据过去的数据来预测未来的负载趋势，在负载预测过程中，通过建立神经网络模型，从而高准确度地预测未来的运行负载分布；

4、能耗分析：搜集设备的各种信息数据，通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等技术手段开展分析，获得关键的潜在能耗；

5、分析优化：采用深度神经网络算法，利用大量配置的电流监测传感器、温度传感器等，建立数字模型，通过分析操作参数之间的关系从而找到最佳的参数配置。

6、进一步地，所述负载预测具体包括以下步骤，

7、(1)将预制的用电设备能源消耗及运行时间输入神经网络模型；

8、(2)计算设备用电量并对可用电量进行预测；

9、(3)建立分布式系统能源消耗时间分析函数；

10、(4)根据用电设备历史能源消耗和电流检测时间数据，建立能源系统运行负载分布模型。

11、进一步地，所述分析优化具体包括以下步骤，

12、(1)按照不同层的位置划分，经过接受并处置信号后判断信号的信息，做出进一步分析；

13、(2)将内部的神经网络划分为三类：输入层、隐藏层、输出层，层层之间互相全连接，并建立线性计算关系，

14、

15、其中，变量wi为神经元线性系数，xi为负荷监测值，b为偏置常数；

16、(3)从输入层开始，依次计算下一层的输出，直到最后一层得到模型的输出结果，同时利用神经网络的反向传播，继而优化预测准确性。

17、一种用于电力系统能源管理装置，包括，

18、能源消耗监测模块，用于实时监测电力系统的运行状态；

19、电力负荷检测模块，用于监测电力系统的负荷变化；

20、智能电力监测平台，对电力系统中的耗电设备使用年限、工作状态时温度以及输入、输出功率监测。

21、进一步地，所述能源消耗监测模块包括电能计量模块、计时模块、处理器模块以及电流监测传感器，其中，计时模块对设备用电量计算时长，电能计量模块记录设备耗能，电流监测传感器监测电路中的电流，处理器模块对参数数据处理获取到电量数值q＝it。

22、进一步地，所述电力负荷检测模块包括电力系统可用电量检测、电力系统设备用电量预测和数据分析处理模块，电力系统可用电量检测用于对新能源、水电、火电和风电产电量进行检测，用电量预测对电力系统中耗能的设备通过大数据分析了解未来电量消耗量，数据分析处理模块将预测的耗电量与可用电量进行比较，将结果反馈给智能电力监测平台。

23、进一步地，所述智能电力监测平台包括设备温度传感器，功率监测模块、设备年限检测模块，其中，利用能效公式p1为输出功率，p2为输入功率，判断能效等级所属范围。

24、进一步地，还包括，

25、数据显示模块，用于将电力系统在运行时的各种实时数据信息进行直观地显示；

26、无线网络模块，将串口或ttl电平转为符合wi-fi无线网络通信标准的嵌入式模块，内置无线网络协议ieee802.11b.g.n协议栈以及tcp/ip协议栈；

27、云端存储模块，基于云存储技术的数据存储，用于将电力数据存储在云端。

28、一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述方法的步骤。

29、本发明的有益效果体现在：

30、本发明中，采用传感器和计算机技术对电力系统的能源消耗进行监测和测量，并采用大数据分析技术对监测数据进行分析和处理，得出能源消耗数据，并通过智能算法对能源消耗进行预测和优化，优化能源消耗，提高能源利用率。

技术特征：

1.一种用于电力系统能源管理方法，其特征在于：包括以下步骤，

2.如权利要求1所述的一种用于电力系统能源管理方法，其特征在于：所述负载预测具体包括以下步骤，

3.如权利要求1所述的一种用于电力系统能源管理方法，其特征在于：所述分析优化具体包括以下步骤，

4.一种用于电力系统能源管理装置，其特征在于：包括，

5.如权利要求4所述的一种用于电力系统能源管理装置，其特征在于：所述能源消耗监测模块包括电能计量模块、计时模块、处理器模块以及电流监测传感器，其中，计时模块对设备用电量计算时长，电能计量模块记录设备耗能，电流监测传感器监测电路中的电流，处理器模块对参数数据处理获取到电量数值q＝it。

6.如权利要求4所述的一种用于电力系统能源管理装置，其特征在于：所述电力负荷检测模块包括电力系统可用电量检测、电力系统设备用电量预测和数据分析处理模块，电力系统可用电量检测用于对新能源、水电、火电和风电产电量进行检测，用电量预测对电力系统中耗能的设备通过大数据分析了解未来电量消耗量，数据分析处理模块将预测的耗电量与可用电量进行比较，将结果反馈给智能电力监测平台。

7.如权利要求4所述的一种用于电力系统能源管理装置，其特征在于：所述智能电力监测平台包括设备温度传感器，功率监测模块、设备年限检测模块，其中，利用能效公式p1为输出功率，p2为输入功率，判断能效等级所属范围。

8.如权利要求4所述的一种用于电力系统能源管理装置，其特征在于：还包括，

9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至3中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种用于电力系统能源管理方法、装置及存储介质，该方法包括，负载预测：先了解被检测调控设备的负载特性，在智能电力监控平台植入测试数据，可以根据过去的数据来预测未来的负载趋势，在负载预测过程中，通过建立神经网络模型，从而高准确度地预测未来的运行负载分布；能耗分析：搜集设备的各种信息数据，获得关键的潜在能耗；分析优化：采用深度神经网络算法，利用大量配置的传感器，建立数字模型，通过分析操作参数之间的关系从而找到最佳的参数配置；本发明并采用大数据分析技术对监测数据进行分析和处理，得出能源消耗数据，并通过智能算法对能源消耗进行预测和优化，优化能源消耗，提高能源利用率。

技术研发人员：李双双,段玉卿,丁建顺,尤佳,疏奇奇,周永刚,高寅,马昆,李欣然,郭慧珠,高燃,张文琪
受保护的技术使用者：国网安徽省电力有限公司营销服务中心
技术研发日：
技术公布日：2024/3/17