[发明专利]一种应用于算法核心单元的负荷监控系统

说明书

本发明公开的一种应用于算法核心单元的负荷监控系统，通过四个层级构成，分别为数据层，应用层，数据层以及主控层，其硬件层由数据探针，数据输入输出接口构成；所述数据层由数据格式化模块构成；所述应用层由负载识别AI模块构成；所述主控层控制所述负载识别AI模块中的AI算法软件运行，控制该AI算法软件的相关参数，控制所述数据探针采集的数据类型，所述数据输入输出接口的输出格式。本发明能记录负载功率，同时具有负载识别能力，可以对于供电量进行预测。

技术领域

本发明涉及电力系统的负荷监控技术领域，特别涉及一种应用于算法核心单元的负荷监控系统。

背景技术

电力系统中，在电力终端上对于负荷进行智能化识别，从而完成对于负荷类型识别，负荷功率记录，以解决在用电过程中对于用电器的监控问题，防止出现窃电事件。对于负荷进行智能化识别还可对于区域电网的供电量进行预测，从而保证区域电网的稳定健康运行。

但是现有电网的监控系统较为粗糙，仅能记录负载功率，无负载识别能力，无法对于供电量进行预测，从而导致了供电不足或电力浪费的情况发生。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供一种能记录负载功率，同时具有负载识别能力，可以对于供电量进行预测的应用于算法核心单元的负荷监控系统。

本发明的应用于算法核心单元的负荷监控系统，通过四个层级构成，分别为数据层，应用层，数据层以及主控层，其中：

所述硬件层由数据探针，数据输入输出接口构成，用于数据的输入输出；

所述数据层由数据格式化模块构成，将所述数据探针所获取的电力网络中的电力参数打包成为负载识别AI模块能够识别的数据格式类型，同时在所述数据格式化模块中嵌入数据监测算法软件和数据补全算法软件，所述数据监测算法软件对于所述数据探针获取的数据进行一次检验，在数据异常或数据空缺的情况下，会下发数据采集命令给数据探针以迅速获取一次正确数据，所述数据补全算法软件对于数据探针获取异常数据的情况下，在负载识别AI模块定时任务要运行的情况下，根据历史数据进行建模，进而补全数据传递给负载识别AI模块进行识别；

所述应用层由负载识别AI模块构成，对于现网中的负载情况进行分析并输出现网用电器类型，数量，以及运行状况，并和所述数据探针中采集的数据进行比对，从而监测窃电问题；另外通过先验数据库，以及本系统中长期持续运行过程中所采集的数据，对于该负载识别AI模块中的AI进行训练和迭代更新，以达到负荷识别的效果；最后，将负载识别的识别内容通过数据输入输出接口输出给需要使用该类数据的系统；

所述主控层控制所述负载识别AI模块中的AI算法软件运行，控制该AI算法软件的相关参数，控制所述数据探针采集的数据类型，所述数据输入输出接口的输出格式。

在本发明的一个优选实施例中，所述数据探针用于对于电力网络中的电力参数进行数据采集，所采集的数据用于后续提供给负载识别AI模块，以供负载识别AI模块对于电力网络中的负载情况进行分析，进而分析出来窃电相关的信息。

在本发明的一个优选实施例中，所述数据探针用于对于电力网络中的电力参数进行数据采集是指对电力网络中的电压电流，冲击响应相关数据进行采集。

在本发明的一个优选实施例中，所述数据输入输出接口是将负载识别AI模块中的负载识别接口输出给调用该信息的系统。

由于采用了上述技术方案，本发明能记录负载功率，同时具有负载识别能力，可以对于供电量进行预测。

附图说明

图1为本发明的应用于算法核心单元的负荷监控系统的架构示意图。

图2为本发明的应用于算法核心单元的负荷监控系统的工作流程示意图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施方式来进一步描述本发明。