一种企业电力用户的负荷预测及能源管理的装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及用电负荷预测及能源管理技术领域，具体的说是一种企业电力用户的负荷预测及能源管理的装置及方法，该企业电力用户的负荷预测及能源管理装置包括数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块、负荷预测模块、能源计划模块、能源控制模块和数据展示模块，所述数据采集模块的输出端与数据存储模块的输出端相连，所述数据存储模块的输出端与数据分析模块的输入端相连，所述数据分析模块的输出端分别与负荷预测模块和数据存储模块的输入端相连。本发明专利技术可以更为简便地预测用电设备的用电负荷，从而简化了能源管理控制的复杂性，能够合理安排能源，绿色环保，具有良好的经济效益。具有良好的经济效益。具有良好的经济效益。

【技术实现步骤摘要】
一种企业电力用户的负荷预测及能源管理的装置及方法


[0001]本专利技术涉及用电负荷预测及能源管理
，具体为一种企业电力用户的负荷预测及能源管理的装置及方法。

技术介绍

[0002]智能电网环境下，智能终端设备的接入、电力通信技术的发展以及高级量测架构的建设，促进了智能用电双向交互技术的发展，形成了新的负荷管理方法。企业电力用户的生产成本中用电费用占有不小的比重，优化用能实现节能降耗成为企业电力用户的重要关注点。
[0003]申请号为CN201711322622.6的专利提供工业生产用户能源管理系统中可调电力负荷的预测方法，1.根据工业生产用户能源管理系统中的可调负荷类型和历史负荷数据分析可调负荷的相关影响因素，进行可调负荷的负荷特性分析；2.将历史负荷数据按照可调负荷的影响因素构建输入变量组，并对历史负荷数据进行模糊化处理；3.利用神经网络搭建预测模型，并将输入变量组输入预测模型中训练预测模型；4.将待预测日的可调负荷的相关影响因素作为输入变量，得到待预测日的可调负荷预测值，根据可调负荷预测值对可调负荷进行相应控制。上述工业生产用户能源管理系统中可调电力负荷的预测方法提高了负荷预测的准确度，并能作为能源管理系统负荷调控的重要参考，避免超负荷运行甚至跳闸等事件发生，保证安全，节能生产。
[0004]但是上述工业生产用户能源管理系统中可调电力负荷的预测方法在应用时非常麻烦，需要设置多种传感器来检测环境信息，使得装置复杂、成本高。
[0005]为此，我们推出一种企业电力用户的负荷预测及能源管理的装置及方法。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种企业电力用户的负荷预测及能源管理的装置及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种企业电力用户的负荷预测及能源管理装置，包括数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块、负荷预测模块、能源计划模块、能源控制模块和数据展示模块，所述数据采集模块的输出端与数据存储模块的输出端相连，所述数据存储模块的输出端与数据分析模块的输入端相连，所述数据分析模块的输出端分别与负荷预测模块和数据存储模块的输入端相连，所述负荷预测模块的输出端分别与能源计划模块和数据存储模块的输入端相连，所述能源计划模块的输出端分别与能源控制模块和数据存储模块的输出端相连，所述数据展示模块的输入端与数据存储模块相连；
[0008]所述数据采集模块用于对用电设备过去一段时间的用电负荷信息进行实时采集；
[0009]所述数据存储模块用于对数据采集模块采集得到的信息、数据分析模块分析得到的信息、负荷预测模块预测得到的信息和能源计划模块计划得出的信息进行存储；
[0010]所述数据分析模块用于根据数据采集模块采集得到的信息进行计算，计算用电设
备过去一段时间的用电负荷信息；
[0011]所述负荷预测模块用于根据数据分析模块分析得到的信息，预测用电设备未来一段时间的用电负荷信息；
[0012]所述能源计划模块用于根据负荷预测模块预测得到的信息，对用电设备做出合理的能源使用计划；
[0013]所述能源控制模块用于根据能源计划模块计划得出的信息，对用电设备进行能源控制；
[0014]所述数据展示模块用于将存储在数据存储模块中的数据采集、数据分析、负荷预测和能源计划的结果对外发布展示。
[0015]优选的，所述数据采集模块采集用电设备的用电功率以及用电量数据。
[0016]此项设置主要对电设备的用电功率以及用电量信息进行采集，依据其作出负荷预测和能源控制。
[0017]优选的，所述数据分析模块生成用电设备能耗数据的统计图表和文本报表，以及相关能耗指标的图表。
[0018]此项设置为用电设备在预测期内的用电发展趋势的预判提供依据。
[0019]优选的，所述负荷预测模块生成负荷基线值。
[0020]此项设置为用电设备的能源计划提供依据。
[0021]优选的，所述能源计划模块生成能耗管理文件，根据能源使用需求，制订能源采购、生产和供应计划。
[0022]此项设置为用电设备的能源控制提供依据。
[0023]优选的，各个模块之间数据的交换和通信支持网络和协议，所述网络和协议包括RS485、232、OPC、Bacnet和Lonwork。
[0024]此项设置，使得各个模块之间可以通过多种方式进行连接，使得使用更加方便，没有局限性。
[0025]本专利技术还提供了一种企业电力用户的负荷预测及能源管理装置的管理方法，具体包括以下步骤：
[0026]S1、通过数据采集模块对用电设备的用电功率以及用电量周期进行实时采集，然后将采集到的信息传递给数据存储模块，通过数据存储模块进行存储；
[0027]S2、通过数据分析模块将数据采集模块采集得到的信息进行计算分析，计算用电设备过去一段时间的用电负荷信息，生成用电设备能耗数据的统计图表和文本报表，以及相关能耗指标的图表，然后再将分析得到的信息传递回数据存储模块，通过数据存储模块进行存储；
[0028]S3、通过负荷预测模块将数据分析模块分析得到的信息进行预测处理，预测用电设备未来一段时间的用电负荷信息，生成负荷基线值，然后再将预测得到的信息传递回数据存储模块，通过数据存储模块进行存储；
[0029]S4、通过能源计划模块将负荷预测模块预测得到的信息进行合理规划处理，对用电设备做出合理的能源使用计划，生成能耗管理文件，根据能源使用需求，制订能源采购、生产和供应计划，然后再将计划得出的信息传递回数据存储模块，通过数据存储模块进行存储；
[0030]S5、通过能源控制模块将能源计划模块计划得出的信息进行输出处理，对用电设备进行控制；
[0031]S6、通过数据展示模块将存储在数据存储模块中的数据采集、数据分析、负荷预测和能源计划的结果对外发布展示。
[0032]优选的，所述步骤S3中的负荷基线值计算包括以下步骤：
[0033]a.选取选择从待计算日向前N天对应时段的历史负荷；
[0034]b.剔除周末、节假日的日期以及数据值偏离预期或大量统计数据值的日期，并往前将与剔除天数相同天数的日期加入到待计算日期中；
[0035]c.计算日前N天的对应小时负荷值的均值作为基线负荷。
[0036]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术采集用电设备过去一段时间的用电负荷；计算用电设备过去一段时间的用电负荷信息，生成用电设备能耗数据的统计图表和文本报表，以及相关能耗指标的图表；预测用电设备未来一段时间的用电负荷信息，生成负荷基线值；对用电设备做出合理的能源使用计划，生成能耗管理文件，根据能源使用需求，制订能源采购、生产和供应计划；对用电设备进行能源控制，可以更为简便地预测用电设备的用电负荷，从而简化了能源管理控制的复杂性，能够合理安排能源，绿色环保，具有良好的经济效益。
附图说明
[0037]图1为本发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种企业电力用户的负荷预测及能源管理装置，包括数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块、负荷预测模块、能源计划模块、能源控制模块和数据展示模块，其特征在于：所述数据采集模块的输出端与数据存储模块的输出端相连，所述数据存储模块的输出端与数据分析模块的输入端相连，所述数据分析模块的输出端分别与负荷预测模块和数据存储模块的输入端相连，所述负荷预测模块的输出端分别与能源计划模块和数据存储模块的输入端相连，所述能源计划模块的输出端分别与能源控制模块和数据存储模块的输出端相连，所述数据展示模块的输入端与数据存储模块相连；所述数据采集模块用于对用电设备过去一段时间的用电负荷信息进行实时采集；所述数据存储模块用于对数据采集模块采集得到的信息、数据分析模块分析得到的信息、负荷预测模块预测得到的信息和能源计划模块计划得出的信息进行存储；所述数据分析模块用于根据数据采集模块采集得到的信息进行计算，计算用电设备过去一段时间的用电负荷信息；所述负荷预测模块用于根据数据分析模块分析得到的信息，预测用电设备未来一段时间的用电负荷信息；所述能源计划模块用于根据负荷预测模块预测得到的信息，对用电设备做出合理的能源使用计划；所述能源控制模块用于根据能源计划模块计划得出的信息，对用电设备进行能源控制；所述数据展示模块用于将存储在数据存储模块中的数据采集、数据分析、负荷预测和能源计划的结果对外发布展示。2.根据权利要求1所述的一种企业电力用户的负荷预测及能源管理装置，其特征在于：所述数据采集模块采集用电设备的用电功率以及用电量数据。3.根据权利要求1所述的一种企业电力用户的负荷预测及能源管理装置，其特征在于：所述数据分析模块生成用电设备能耗数据的统计图表和文本报表，以及相关能耗指标的图表。4.根据权利要求1所述的一种企业电力用户的负荷预测及能源管理装置，其特征在于：所述负荷预测模块生成负荷基线值。5.根据权利要求1所述的一种企业电力用户的负荷预测及能源管理装置，其特征在于：所述能源计划模块生成能耗管理文件，根据能源使用需求，制订能源...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈力，葛智平，陈军，张瑞山，张延彬，张和慧，赵静，石磊，
申请(专利权)人：兰州交通大学，
类型：发明
国别省市：