[发明专利]一种电网响应建筑内部负荷监控方法、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种电网响应建筑内部负荷监控方法、系统及存储介质，该方案通过在断路器处配置负载监视器测量一组电负载的用电信息，使用信号处理技术分解单个负载的运行计划；并将各处的负载监视器连接到云端，向云端传输包含瞬态模式的小数据文件和每个受监控电路的下采样功率数据，实现无监督负荷故障模式学习和建筑系统性能预测，学习过程中利用利普希茨正则性对瞬态载荷剖面中各种多尺度边缘分类；最后将适当的标签发送回本地平台并进行负载分类。本发明所提出的监控方案提高了电力监控设备的潜力，减少了部署和调试监控解决方案所需的工作量。

技术领域

本发明涉及电力系统弹性负荷监控技术领域，具体涉及一种电网响应建筑内部负荷监控方法、系统及存储介质。

背景技术：

目前，需求侧管理的基本理念已经得到了广泛接受和认同，但是负荷侧调控对象主要针对单一的空调负荷或可中断工业负荷，进一步丰富可调节负荷资源类型，研究电力弹性负荷快速响应调节系统，提高弹性负荷的状态监测能力是需求响应业务逐步发展的趋势。

针对弹性负荷数据资源管控方案，有研究提出一种分布式能量管理系统的通用服务体系，为需求响应系统应用层服务设计提供参考，但建筑物内负荷类型较多且每种负荷用电量较小，针对各个负荷单独研究效率较低且潜力较小。

发明内容

本发明的目的在于提供一种电网响应建筑内部负荷监控方法、系统及存储介质，以解决现有技术中导致的上述多项缺陷。

本方案是由下述技术方案实现的：

第一方面：提供了一种电网响应建筑内部负荷监控方法，所述方法包括如下步骤:

在断路器处配置负载监视器测量负载的用电信息,并将负载监视器连接到云端；

向云端传输包含瞬态模式的小数据文件和受监控电路下的采样功率数据；

将小数据文件和采样功率数据进行多时间尺度边缘分类；

云端对多时间尺度边缘分类得到的数据进行处理得到负载指示特征；

将负载指示特征发送回本地平台进行负载分类，得到准确的负载用电状态监控结果。

结合第一方面，进一步的，所述负载监视器测量负载用电信息的方法包括如下步骤：

每个负载监视器测量流向一组电负载的总电流和线路电压；

根据总电流和线路电压计算被测线路电流频率含量的时变估计值，在m次谐波处，时变估计值如下：

sin(mωt)和cos(mωt)表示傅里叶级数的基本项，i(τ)为原非正弦周期电流的表达式，τ为积分变量，m表示频率倍数，ω为角频率，T表示时间窗口长度，t表示时刻，a_m和b_m表示光谱包络系数。

结合第一方面，进一步的，所述小数据文件和采样功率数据的传输方法包括如下步骤：

测量单独断路器上的电流；

创建包含在每个事件周围收集的瞬态数据的小文件，并每秒计算一次平均功率数据；

将瞬态数据小文件和平均功率数据定期传输到远程云平台。

结合第一方面，进一步的，所述多时间尺度边缘分类的方法包括如下步骤：

采用利普希茨正则性的概念描述这些边缘，我们将给定电路上吸收的功率视为信号f(t)，如果f在t＝v处有一个奇点，意味着f在t＝v处不可微，利普希茨指数特征α表征了这种奇异行为；

这个概念是基于f在区间[v-h,v+h]上的近似泰勒多项式的观点：