[发明专利]一种基于非侵入式智能监测分析用户用电数据的技术

说明书

一种基于非侵入式智能监测分析用户用电数据的技术，采用数据采集模块、数据预处理模块、数据通信模块、事件检测模块和负荷印记识别模块实现对用户用电数据监测与分析，数据采集模块负责对用户用电数据进行采集，数据预处理模块将输入信号进行预处理后经数据通信模块通过5G网络传输到云服务平台；云服务平台将接收到的数据经过事件检测模块进行分析并保存；负荷印记识别模块对事件检测模块保存的用电用户的电力负荷印记进行分析，建立模型，通过机器学习的方法辨识出每个印记特征样本的来源，最终实现对用户用电数据监测与分析。本发明为控制能源在电力用户和电网企业之间互相流动，提供了有效技术支撑。基于上述，所以本发明具有好的应用前景。

技术领域

本发明涉及电力应用技术领域，特别是一种基于非侵入式智能监测分析用户用电数据的技术。

背景技术

能源互联网的发展和电力市场改革的推进，使电力用户和电网企业的互动及其电力用户参与电力市场的需求不断提高。电网企业获取用户详细用电数据是理解用户用电行为和调整能源结构的基础，更是电力用户需求，比如一个电力用户他们装有光伏发电系统和储能装置，同时也有市电接入，在光伏发电量超过负载用电量时，可以将余电储存到储能装置和卖给电网，当光伏发电量低于负载用电量时，可以从电网取电，当高峰用电而又光能不足时，可以从储能装置取电，达到削峰填谷的效果，总的来说，就是控制能源在电力用户和电网企业之间互相流动，在满足用户负载侧用电要求的前提下，科学、环保管理用电，实现能量的双向流动和对等交换。为了实现上述目的，智能用电分析是实现能源互联网的关键；然而，目前公知的技术中，没有一种能有效提供电力用户电力负荷能耗信息细节，因而无法实现为电力用户和电网企业之间能源需求和供应的随时动态调整提供技术支撑；同时，目前对电力用户用电的监测手段大都是侵入式的，针对系统内的每类负荷都进行单独监测，这种监测方式需要大量的硬件设备，在采购、安装、维护时都会耗费大量成本。又因为每个检测设备都是一个数据源，带有数字通讯的传感器的安装、调试及维护开销较大，而且传感器过多会降低监测系统和用电器的可靠性。基于上述，提供一种基于非侵入式智能监测分析用户用电数据的技术显得尤为必要。

发明内容

为了克服现有技术，没有一种能有效提供电力用户电力负荷能耗信息细节，无法为实现电力用户和电网企业之间能源需求和供应随时动态调整提供技术支撑的弊端，本发明采用基于非侵入式监测电力用户电力负荷的详细用电数据，减少数据源、降低成本、提高安装便捷性，为控制能源在电力用户和电网企业之间互相流动，在满足用户负载侧用电要求的前提下，科学、环保管理用电，实现能量的双向流动和对等交换目地提供了技术支撑的一种基于非侵入式智能监测分析用户用电数据的技术。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于非侵入式智能监测分析用户用电数据的技术，其特征在于采用数据采集模块、数据预处理模块、数据通信模块、事件检测模块和负荷印记识别模块实现对用户用电数据监测与分析，数据采集模块负责对用户用电数据进行采集，并将采集后数据传输给数据预处理模块；数据预处理模块将输入信号进行预处理后经数据通信模块通过5G网络传输到云服务平台；云服务平台将接收到的数据经过事件检测模块进行分析并保存；负荷印记识别模块对事件检测模块保存的用电用户的电力负荷印记进行分析，建立模型，从用电用户电气负荷总量信息中提取每个电气设备的印记特征，通过机器学习的方法辨识出每个印记特征样本的来源，最终实现对用户用电数据监测与分析。

所述数据采集模块工作时先利用电压和电流互感器将用户用电的电压及电流信号转换为模拟弱电压信号，然后输入到数据采集模块信号输入端，实际使用中，由于用电设备能够呈现出的负荷特性仅限于监测到的数据信息，因此，为了后续负荷印记识别模块获取期望的用电负荷印记特征，数据采集模块会将采样后数据，用自身的数模转换芯片完成模拟弱电压信号到数字化信号的转换并输出到数据预处理模块，实际使用中，在用户用电的各个能源入口都装配了电压和电流互感器，以获取各能源入口的电能数据，能源入口包括光伏发电量、从电网获取的电能、储能装置存储的电能。