崔婷婷, 曹 英, 張飛飛, 高 霞

(1.北京博納電氣股份有限公司,北京 102208; 2.宿州學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,安徽 宿州 234000)

基于WPSN的智能電網(wǎng)需求管理與家用設(shè)備使用預(yù)測(cè)機(jī)制

崔婷婷1, 曹 英1, 張飛飛1, 高 霞2

(1.北京博納電氣股份有限公司,北京 102208; 2.宿州學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,安徽 宿州 234000)

電力需求管理機(jī)制可通過動(dòng)態(tài)定價(jià)策略減少各建筑用電高峰時(shí)期的用電量。為使此類管理機(jī)制更具有可用性與擴(kuò)展性,本文提出一種方法來預(yù)測(cè)家用設(shè)備的使用以自動(dòng)獲得電力管理機(jī)制的輸入?yún)?shù)。文中通過無線功率計(jì)傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Power meter Sensor Network,WPSN)監(jiān)控家用設(shè)備用電消耗,依據(jù)人們使用設(shè)備的習(xí)慣呈現(xiàn)周期性的特點(diǎn),每24小時(shí)處理一次傳感器提供的數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)次日哪種設(shè)備將會(huì)使用以及開始使用的時(shí)間。仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了預(yù)測(cè)設(shè)備使用的有效性,預(yù)測(cè)信息為負(fù)載需求管理系統(tǒng)自動(dòng)輸入?yún)?shù),避免了用戶復(fù)雜的手動(dòng)設(shè)置。

家用設(shè)備使用預(yù)測(cè); 電力需求管理機(jī)制; 無線功率計(jì)傳感器網(wǎng)絡(luò)

1 引 言

在智能電網(wǎng)中,大量的數(shù)據(jù)可以提供給用戶,如設(shè)備功耗與能源實(shí)時(shí)價(jià)格。這些信息可使居民用戶通過改善使用家庭設(shè)備的行為實(shí)施節(jié)能策略[1]。為促使用戶改變其使用習(xí)慣,若干電力需求管理機(jī)制已被提出[2-4]。此類機(jī)制不僅使用戶節(jié)省能源,且有益于提高智能電網(wǎng)本身的效率以減少尖峰時(shí)刻的用電量。

文[5-7]研究了動(dòng)態(tài)電價(jià)機(jī)制下對(duì)空調(diào)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度最小化用電費(fèi)用的問題,但沒有考慮空調(diào)系統(tǒng)與其余設(shè)備以及能源之間的互相影響。文[8]提出的模型基于能源價(jià)格與次日的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)(如光伏板產(chǎn)能量與之后設(shè)備的使用情況),其可實(shí)現(xiàn)家用設(shè)備第二天自動(dòng)且最優(yōu)的調(diào)度,最終使用戶消費(fèi)最少。盡管此模型在通訊與控制性能方面得到了很大改善,但由于仍需要用戶提供一系列設(shè)置信息,如一天中設(shè)備最可能被使用的時(shí)間等,因此減少了系統(tǒng)在大眾市場(chǎng)的可用性與擴(kuò)展性?；谝陨显?在智能電網(wǎng)架構(gòu)中,監(jiān)控家用設(shè)備[9]電能消耗的功率計(jì)網(wǎng)絡(luò)[10]起到了至關(guān)重要的作用。功率計(jì)提供的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理可提取出重要的信息為需求管理機(jī)制自動(dòng)獲取輸入?yún)?shù),為此,需要預(yù)測(cè)方法來預(yù)測(cè)用戶次日電能使用的選擇。

文[11]提出兩個(gè)算法預(yù)測(cè)建筑能源消耗,但沒能預(yù)測(cè)單個(gè)設(shè)備的使用,因此同樣降低了能源管理系統(tǒng)的適用性。文[12]基于模糊理論了解用戶的選擇來預(yù)測(cè)用戶需要(如光強(qiáng)、溫度)。文[13]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出一種不同的方法來控制溫度、光、通風(fēng)設(shè)備與熱水器。對(duì)于預(yù)測(cè)設(shè)備使用情況神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)好的潛在方法,但在確定最優(yōu)拓?fù)渑c參數(shù)方面仍存在很多問題,而且最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嚴(yán)格依賴于所使用的家庭環(huán)境。

本文提出一種方法來預(yù)測(cè)家用設(shè)備的使用,預(yù)測(cè)過程包括兩部分:一個(gè)記錄家用設(shè)備使用相關(guān)數(shù)據(jù)(如耗電量)的機(jī)制與一種允許從全部數(shù)據(jù)中提取需求管理系統(tǒng)設(shè)置參數(shù)的預(yù)測(cè)算法。文中運(yùn)用無線功率計(jì)傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Power meter Sensor Network,WPSN)作為監(jiān)控體系,每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)監(jiān)測(cè)與其相連接的家用設(shè)備。由無線功率計(jì)傳感器網(wǎng)絡(luò)提供的數(shù)據(jù)被處理用于預(yù)測(cè)次日用戶的用電選擇。本文算法提供了兩方面的預(yù)測(cè):哪件家用設(shè)備將被使用以及在一天中什么時(shí)間使用。

2 設(shè)備使用預(yù)測(cè)系統(tǒng)

為減少人與需求管理系統(tǒng)的交互,本文將每一家用設(shè)備與一個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)相連來部署WPSN,且通過傳感器網(wǎng)絡(luò)提供的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)次日家用設(shè)備的使用。為收集家用設(shè)備狀態(tài)信息,文中采用了加州大學(xué)伯克利分校開發(fā)的無線傳感器節(jié)點(diǎn)(ACme)[9]。ACme節(jié)點(diǎn)基于符合IEEE802.15.4標(biāo)準(zhǔn)的CC2420通訊芯片,可測(cè)量與其相連設(shè)備的交流電使用。由于在所考慮情況下監(jiān)控的區(qū)域相對(duì)比較小,傳感器節(jié)點(diǎn)不需要互相連接,因此提出了星狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),如圖1所示,此外,家用設(shè)備監(jiān)控適合于WPSN多對(duì)一的傳輸模式。在所述網(wǎng)絡(luò)中,每一ACme直接與具有基站作用的一個(gè)Telosb節(jié)點(diǎn)相連,Telosb節(jié)點(diǎn)在WASN中起著協(xié)調(diào)作用:其接收由ACme收集來的數(shù)據(jù)并將信息向前傳輸?shù)揭粋€(gè)網(wǎng)關(guān),最終存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù)據(jù)庫中。

圖1 功率計(jì)傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.1 Topology structure of the power meter sensor network

WPSN最終將收集到一組每天家用設(shè)備日常功率消耗相關(guān)的數(shù)據(jù)曲線,為獲得日常設(shè)備狀態(tài),功率曲線被做如下處理:

(1) 24小時(shí)被分割為一分鐘的時(shí)間點(diǎn);

(2) 對(duì)于每一時(shí)間點(diǎn),若平均功率消耗高于一個(gè)閾值(每一設(shè)備在之前校準(zhǔn)階段實(shí)驗(yàn)定義的值),則認(rèn)為此設(shè)備狀態(tài)為“ON”,否則,為“OFF”。

圖2為設(shè)備功耗與狀態(tài)曲線的一個(gè)示例。

預(yù)測(cè)算法將處理之前N天的日常狀態(tài)曲線,以最終預(yù)測(cè)次日的設(shè)備相關(guān)信息:

(1) 哪些設(shè)備將被使用:狀態(tài)預(yù)測(cè);

發(fā)病時(shí)，全池潑灑阿維菌素或伊維菌素，嚴(yán)重時(shí)，可以隔天再潑灑1次。用硫酸銅也有療效，但是硫酸銅藥效受水體環(huán)境影響較大，加之其安全濃度范圍較小，在生產(chǎn)中不推薦使用。

(2) 在一天中什么時(shí)間使用:時(shí)間預(yù)測(cè)。

運(yùn)用這些信息可自動(dòng)設(shè)置需求管理系統(tǒng)的參數(shù)。但若在前N天沒有獲取到設(shè)備狀態(tài)、開始時(shí)間、持續(xù)時(shí)間足夠的信息,系統(tǒng)則不能預(yù)測(cè)出設(shè)備的使用情況。

圖2 電腦顯示器的日常功耗與狀態(tài)曲線Fig.2 Daily power consumption and state profiles of a computer monitor

以下參考一類家用電器詳細(xì)描述二種預(yù)測(cè)步驟。在此運(yùn)用的基本概念為人們使用設(shè)備的習(xí)慣呈現(xiàn)周期性。因此,在對(duì)過去收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí),行為周期被提取并用于預(yù)測(cè)之后設(shè)備如何被使用。

2.1 狀態(tài)預(yù)測(cè)

定義N個(gè)元素的字符串“Z”為日常狀態(tài)描述,每一元素對(duì)應(yīng)監(jiān)控周期中的一天。若設(shè)備在第i天被使用,字符串的第i個(gè)元素值為1,否則為0。狀態(tài)預(yù)測(cè)算法的目的是預(yù)測(cè)在監(jiān)控周期N天后的時(shí)間里設(shè)備是否將被使用。為此,運(yùn)用以下方法計(jì)算在字符串“Z”后的元素為1或0的概率,具體如下:

(1) 另一長度為m(1≤m

(2) 數(shù)出“P”、“P+1”與“P+0”在字符串“Z”中出現(xiàn)的次數(shù)n,序列“P”之后1或0發(fā)生的概率計(jì)算如下:

(1)

(2)

若P=“0”,則P+1=“01”,P+0=“00”。

若P=“1”,則P+1=“11”,P+0=“10”。

從定性的角度來看,當(dāng)算法停止意味著在訓(xùn)練期間“預(yù)測(cè)序列”之后的時(shí)間(稱為“臨界日”)設(shè)備總會(huì)被使用(或不被使用),以至于同樣的行為在將來很可能會(huì)發(fā)生。表1為所提出算法的示例,當(dāng)m=2時(shí)算法停止,預(yù)測(cè)設(shè)備在次日會(huì)被使用。

若預(yù)測(cè)到設(shè)備不會(huì)被使用,預(yù)測(cè)系統(tǒng)停止,否則將進(jìn)行時(shí)間預(yù)測(cè)。

表1 N=9,訓(xùn)練周期字符串Z=“100100100”的狀態(tài)預(yù)測(cè)

2.2 時(shí)間預(yù)測(cè)

時(shí)間預(yù)測(cè)主要預(yù)測(cè)設(shè)備使用的次數(shù)以及在一天中使用的確切時(shí)間。為此,時(shí)間預(yù)測(cè)僅依據(jù)狀態(tài)預(yù)測(cè)中找出的“臨界日”,如表1中所示,字符串Z=“100100100”的第1位、第4位和第7位均為“1”，表示第1天、第4天、第7天為“臨界日”,而不是所有的訓(xùn)練日。對(duì)于其中任何一天,選擇其相應(yīng)的狀態(tài)曲線,且通過增加一個(gè)參數(shù)為δ分鐘(實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)為30)的正態(tài)函數(shù)設(shè)計(jì)臨界曲線,正態(tài)函數(shù)表示設(shè)備在一天中給定時(shí)間被開啟的概率,如圖3所示。

為預(yù)測(cè)設(shè)備使用的時(shí)間,所有樣本臨界曲線對(duì)應(yīng)概率進(jìn)行相加,所得曲線的尖峰時(shí)刻代表設(shè)備次日被使用的預(yù)測(cè)時(shí)間。圖4為表1示例中相對(duì)應(yīng)的時(shí)間預(yù)測(cè)。

圖3 日常狀態(tài)曲線與臨界曲線Fig.3 Daily state profiles and critical profiles

3 仿真與分析

為驗(yàn)證算法性能,本文進(jìn)行了仿真與實(shí)驗(yàn)測(cè)試。仿真用于定義系統(tǒng)參數(shù)以及測(cè)試算法基于大數(shù)據(jù)集的性能,由于大數(shù)據(jù)集在真實(shí)環(huán)境中需要長時(shí)間來收集,因此幾乎不能實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)測(cè)試。

仿真考慮時(shí)長為一年以及設(shè)備為:烤箱、空調(diào)與洗碗機(jī)。每一設(shè)備對(duì)應(yīng)的一系列功耗與狀態(tài)曲線已被提供。由于用戶使用設(shè)備習(xí)慣會(huì)在一年中有所改變,如冬天與秋天的時(shí)候不會(huì)使用空調(diào),因此,為使仿真更接近用戶使用設(shè)備真實(shí)情況,數(shù)據(jù)中引入一些隨機(jī)變化與異常。測(cè)試結(jié)果如表2、表3所示。

從表2結(jié)果中可看出,N值越小,算法在預(yù)測(cè)次日設(shè)備使用情況的準(zhǔn)確度越小。增加訓(xùn)練周期時(shí)間使得預(yù)測(cè)系統(tǒng)變得越來越精確,且當(dāng)N大于28時(shí),準(zhǔn)確率沒有大幅度的增加。因此,在實(shí)驗(yàn)測(cè)試中設(shè)定N=28。時(shí)間預(yù)測(cè)結(jié)果如表3所示,除烤箱的時(shí)間預(yù)測(cè)之外,其余都體現(xiàn)了系統(tǒng)良好的準(zhǔn)確度。在仿真中,我們假設(shè)用戶在周末比在工作日晚兩小時(shí)使用設(shè)備,因此烤箱開始使用的預(yù)測(cè)時(shí)間并不能說明系統(tǒng)差的性能。

圖4 設(shè)備時(shí)間預(yù)測(cè)Fig.4 Equipment time and duration prediction

為測(cè)試系統(tǒng)在真實(shí)使用情況下的性能,本文也進(jìn)行一系列實(shí)驗(yàn)測(cè)試。為此,我們部署了WPSN,此網(wǎng)絡(luò)用于監(jiān)控一間45平米一人居住的房屋中四種設(shè)備(烤箱、電視機(jī)、熱水器與電腦)的功率消耗。數(shù)據(jù)收集時(shí)長為45天,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表4所示。

表2 不同訓(xùn)練周期狀態(tài)預(yù)測(cè)的正確率

表3 設(shè)備開始時(shí)間的預(yù)測(cè)誤差(單位:minute)

表4 實(shí)驗(yàn)測(cè)試狀態(tài)、開始時(shí)間預(yù)測(cè)性能

如表4所示,實(shí)驗(yàn)測(cè)試與仿真一樣證實(shí)了系統(tǒng)的性能。本文算法時(shí)設(shè)備狀態(tài)預(yù)測(cè)的精確度更高,而對(duì)設(shè)備開始使用的時(shí)間預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度略有下降,這也正反應(yīng)了用戶習(xí)慣并不能完全被預(yù)測(cè)。但是,由于需求管理機(jī)制并不需要完全準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)家用設(shè)備的使用情況,因此實(shí)驗(yàn)中的預(yù)測(cè)誤差并不影響到需求管理機(jī)制。

4 結(jié) 論

本文提出一種方法來預(yù)測(cè)家用設(shè)備使用,WPSN用于自動(dòng)獲取設(shè)備功耗信息。為預(yù)測(cè)次日哪個(gè)設(shè)備會(huì)被使用以及什么時(shí)候使用,傳感器提供的數(shù)據(jù)每24小時(shí)進(jìn)行一次處理?；谏鲜鲱A(yù)測(cè),電力需求管理機(jī)制可自動(dòng)設(shè)置一些參數(shù),提高了此類機(jī)制的可用性。

為驗(yàn)證所提出的預(yù)測(cè)方法,文中通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了預(yù)測(cè)設(shè)備使用的有效性。同時(shí),進(jìn)行了一系列仿真來定義系統(tǒng)參數(shù)以及測(cè)試的算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了解決方法的有效性。

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崔婷婷 女(1991-),內(nèi)蒙古烏蘭察布人,碩士生,主要研究方向?yàn)橹悄茈娋W(wǎng)、儀器儀表。

曹 英 女(1976-),黑龍江省哈爾濱市人,工程師,主要研究方向儀器儀表電磁兼容。

The Household Devices Usage Prediction Mechanisms for ElectricityDemand Management Based on WPSN in the Smart Grid

CUITingting1,CAOYing1,ZHANGFeifei1,GAOXia2

(1.Beijing Banner Electric Company Limited,Beijing 102208,China;2.School of Mathematics and Statistics,Suzhou University,Suzhou 234000,China)

Electricity demand management mechanisms can reduce buildings power demand at peak hours,by means of dynamic pricing strategies.In order to make these kinds of mechanisms more usable,this paper proposed a method for predicting the usage of household appliances to automatically provide inputs to electricity management mechanism.In our architecture we use a wireless power meter sensor network (WPSN) to monitor home appliances consumption.Based on the characteristics of people habits in using a device being nearly periodic,data provided by sensors are then processed every 24 hours to forecast which device will be used on the next day,at what time and for how long.The simulation and experimental test validate the effectiveness in predicting devices usage,and this information provides the input parameters required by load demand management systems,hence avoiding complex manual setting by the user.

household appliances usage prediction; electricity demand management mechanisms; WPSN

宿州學(xué)院2015年大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)計(jì)劃項(xiàng)目(201510379083)

TM 715

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