關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)采集；用電行為；云平臺；可視化

中圖分類號：ＴＰ３９１． ９；ＴＮ９２９． ５ 文獻標(biāo)志碼：Ａ 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（ＯＳＩＤ）：

文章編號：１００３－３１０６（２０２４）１１－２７１０－０８

０引言

隨著“雙碳”目標(biāo)的提出，提高能源效率是全社會關(guān)注的問題。根據(jù)用戶的用電數(shù)據(jù)，分析了解用戶的用電行為規(guī)律，對不符合預(yù)期的用電行為進行異常判斷，從而提高能源效率，避免能源浪費。雖然目前智能電表已經(jīng)普及，但是智能電表一般安裝在總配電箱內(nèi)，以通用分組無線服務(wù)（Ｇｅｎｅｒａｌ ＰａｃｋｅｔＲａｄｉｏ Ｓｅｒｖｉｃｅ，ＧＰＲＳ）技術(shù)實現(xiàn)遠程抄表［１］，將用電數(shù)據(jù)傳送至供電公司。智能電表“一管總”的方式，對用戶而言，無法及時獲得實時用電數(shù)據(jù)而導(dǎo)致用戶無法對自己的用電行為進行有效學(xué)習(xí)，當(dāng)出現(xiàn)異常的用電行為時也無法及時處理而導(dǎo)致能源浪費。

針對智能電表遠程抄表技術(shù)，文獻［２］結(jié)合Ｌｏｎｇ Ｒａｎｇｅ Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＬｏＲａＷＡＮ）技術(shù)，電量采集端由ＥＳＰ３２ 控制Ａｔｍｅｌ Ｍ９０Ｅ３２ＡＳ 三相計量芯片，實現(xiàn)電能參數(shù)采集，９１５ ＭＨｚ 頻段的射頻模塊和基于Ｓｅｍｔｅｃｈ ＳＸ１２７８ 收發(fā)器的遠距離無線電（Ｌｏｎｇ Ｒａｎｇｅ Ｒａｄｉｏ，ＬｏＲａ）協(xié)議，傳輸數(shù)據(jù)到云服務(wù)器。文獻［３］結(jié)合ＺｉｇＢｅｅ 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，ＳＴＭ３２ 作為主控芯片來讀取ＡＴＭ９０Ｅ２６ 計量芯片采集到的電氣參數(shù)，數(shù)據(jù)發(fā)送給ＣＣ２５３０ 模塊，ＣＣ２５３０ 模塊發(fā)送給網(wǎng)關(guān)模塊，最后通過ＬｗＩＰ （Ｌｉｇｈｔ ｗｅｉｇｈｔ ＩＰ）協(xié)議把數(shù)據(jù)傳給服務(wù)器。文獻［４］設(shè)計了一個嵌入式系統(tǒng)，監(jiān)測電氣參數(shù)，利用ＷｉＦｉ 技術(shù)將傳感器遠程采集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)介_發(fā)的網(wǎng)站上進行遠程監(jiān)控，ＷｉＦｉ傳輸速度較快，但傳輸距離不長。文獻［５］提出了一個稱為智能家居能源管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)的通信層使用ＺｉｇＢｅｅ 作為通信協(xié)議，經(jīng)過驗證，可以實現(xiàn)家庭舒適、安全和節(jié)能的效果，但缺乏有關(guān)所用電計量裝置的信息。以上文獻用到的ＬｏＲａ 和ＺｉｇＢｅｅ 技術(shù)都需要部署網(wǎng)關(guān)，而窄帶物聯(lián)網(wǎng)（Ｎａｒｒｏｗ ＢａｎｄＩｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ，ＮＢ-ＩｏＴ）無需額外部署網(wǎng)關(guān)［６］。文獻［７］設(shè)計基于ＮＢ-ＩｏＴ 技術(shù)的遠程抄表采集系統(tǒng)，通過實驗驗證了該系統(tǒng)即使在信號較差的環(huán)境下依然能夠穩(wěn)定運行，但此系統(tǒng)只應(yīng)用于單相電。以上研究通過不同的通信方式實現(xiàn)了用電信息的數(shù)據(jù)采集和上傳云服務(wù)器，但系統(tǒng)應(yīng)用場景比較單一且沒有對用電行為進行分析。異常檢測是指在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不符合預(yù)期行為模式的問題［８］，通過識別用戶的異常用電行為，可以提高能源效率、節(jié)能減排［９－１０］、減少能源支出、節(jié)約用電成本［１１］，實現(xiàn)有序用電和能源管理［１２－１３］。

基于以上考慮，本文設(shè)計了一種基于物聯(lián)網(wǎng)（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ，ＩｏＴ）的實時異常用電行為監(jiān)測系統(tǒng)，可以根據(jù)不同的用電場景進行部署，既可以采集單相電的電氣參數(shù)，也可以采集三相電的電氣參數(shù)。以電能監(jiān)測芯片ＡＴＴ７０２２Ｅ 和主控芯片ＳＴＭ３２Ｆ１０３Ｃ８Ｔ６ 為核心，監(jiān)測用電數(shù)據(jù)，無線傳感模塊ＮＢ-ＩｏＴ 定時將采集的電流、電壓和功率數(shù)據(jù)傳送至云平臺，云平臺對數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和存儲；使用ｅＸｔｒｅｍｅ Ｇｒａｄｉｅｎｔ Ｂｏｏｓｔｉｎｇ（ＸＧＢｏｏｓｔ）算法對異常用電行為進行判斷，并在Ｗｅｂ 端進行數(shù)據(jù)管理、可視化和異常用電行為監(jiān)測。

１系統(tǒng)總體設(shè)計

１．１系統(tǒng)需求分析

本系統(tǒng)可以實時監(jiān)測用戶的用電數(shù)據(jù)，并對用電數(shù)據(jù)進行用電行為分析，實現(xiàn)同時對用電數(shù)據(jù)和異常用電行為的事實監(jiān)測。通過用電數(shù)據(jù)分析，可以對用電行為中不科學(xué)、無效率的用電用能情況實時監(jiān)管，降低用戶能耗的同時，實現(xiàn)節(jié)能減排。實時監(jiān)測用戶的用電數(shù)據(jù)需要將用電數(shù)據(jù)采集終端采集的用電數(shù)據(jù)定時上傳云端以實現(xiàn)遠程監(jiān)測的功能。

由于用戶的配電箱電路已經(jīng)安裝固定完好，為了不破壞原來的線路和另外布線，將無線通信模塊集成在用電數(shù)據(jù)采集終端上，只需將終端接在空開的進線與出線處，即可實現(xiàn)對用電數(shù)據(jù)的監(jiān)測。目前，家庭用戶使用的是單相２２０ Ｖ 供電，但是企業(yè)的機械加工車間一般使用的是三相電３８０ Ｖ 的供電，因此，設(shè)計一款既可以采集單相電也可以采集三相電的終端非常必要。

１．２系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

本系統(tǒng)主要從感知層、傳輸層、平臺層和應(yīng)用層設(shè)計實現(xiàn)，系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)如圖１ 所示。感知層通過主控芯片實現(xiàn)對用戶的用電信息電壓、電流和功率等的采集，傳輸層實現(xiàn)用電數(shù)據(jù)的無線通信，平臺層實現(xiàn)用電數(shù)據(jù)的接收、流轉(zhuǎn)與存儲，應(yīng)用層對平臺層的數(shù)據(jù)進行Ｗｅｂ端的應(yīng)用程序設(shè)計。

（１）感知層設(shè)計

既可實現(xiàn)對單相電也可以對三相電進行用電數(shù)據(jù)監(jiān)測的采集終端設(shè)備由電源電路、主控模塊、無線通信模塊和電能檢測模塊組成，采集用戶的電壓、電流和功率等參數(shù)，無線通信模塊ＮＢ-ＩｏＴ 通過消息隊列遙測傳輸（Ｍｅｓｓａｇｅ Ｑｕｅｕｉｎｇ Ｔｅｌｅｍｅｔｒｙ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ，ＭＱＴＴ）協(xié)議定時將采集的電流、電壓和功率數(shù)據(jù)傳送至云平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)上云。

（２）平臺層設(shè)計

本系統(tǒng)所需要的應(yīng)用軟件全部部署在Ｄｏｃｋｅｒ容器里。Ｄｏｃｋｅｒ 容器主要由ＥＭＱＸ 服務(wù)器、Ｎｏｄｅ-ＲＥＤ 服務(wù)器、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫ＭｙＳＱＬ、ｅｎｇｉｎｅ ｘ（Ｎｇｎｉｘ）服務(wù)器和Ｐｙｔｈｏｎ 軟件組成。其中ＥＭＱＸ 服務(wù)器用于接收感知層發(fā)送的數(shù)據(jù)；Ｎｏｄｅ-Ｒｅｄ 服務(wù)器實現(xiàn)數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)與存儲到ＭｙＳＱＬ；Ｎｇｎｉｘ 服務(wù)器運行Ｗｅｂ端的應(yīng)用程序，實現(xiàn)隨時隨地對Ｗｅｂ 端的訪問；Ｐｙ-ｔｈｏｎ 編寫用電行為學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用程序。

（３）應(yīng)用層設(shè)計

對構(gòu)建好的Ｗｅｂ 端程序和用電行為學(xué)習(xí)算法進行展示，實現(xiàn)隨時隨地監(jiān)測用電信息和用戶注冊登錄、查詢用電信息歷史數(shù)據(jù)、用電數(shù)據(jù)實時可視化以及異常用電行為預(yù)警。用戶只需要在瀏覽器輸入網(wǎng)址，登錄成功后，可實現(xiàn)對用電數(shù)據(jù)進行查看，通過電腦端可以直觀查看用電監(jiān)測信息。

２系統(tǒng)硬件設(shè)計

采集終端是整個系統(tǒng)基礎(chǔ)的部分，其采用模塊化的設(shè)計方法，采集終端的硬件組成如圖２ 所示。下面主要對三相計量芯片采集電路進行介紹。

三相計量芯片采集電路是采集各相電氣參數(shù)的關(guān)鍵，因此采樣電路的設(shè)計非常重要。采集電路采用的ＡＴＴ７０２２Ｅ 芯片是國產(chǎn)多功能高精度三相電能專用芯片，可以應(yīng)用于三相三線制和三相四線制電路，本系統(tǒng)選用的是三相四線的電路。三相四線制電路的設(shè)計將零線考慮進來，方便采集終端應(yīng)用不同的用電場景。一般情況下，采集終端安裝在待監(jiān)測區(qū)域或者設(shè)備的配電箱內(nèi)，將空開的總進線接到采集終端的進線處，空氣開關(guān)的出線與采集終端的出線處相接。

三相計量芯片無法直接采樣各相的用電參數(shù)，在采集用電參數(shù)之前需要使用電壓互感器和電流互感器，用于隔離較大的電壓和電流，對電路和芯片起到保護作用。下面對電壓互感器和電流互感器的電路設(shè)計做介紹，在此只介紹其中一相電壓采樣電路和電流采樣電路，其余兩相原理相同。ＡＴＴ７０２２Ｅ芯片的電壓通道和電流通道采用完全差動輸入方式，輸入有效值為１～５００ ｍＶ 時，測量誤差小于０．２％ ，本系統(tǒng)ＡＴＴ７０２２Ｅ 的電壓通道和電流通道的輸入有效值分別為約１１０、５０ ｍＶ。電壓通道和電流通道的采樣電路如圖３ 和圖４ 所示。在電壓采樣電路中，需要電壓互感器將２２０ Ｖ 左右的市電轉(zhuǎn)換為低電壓信號，本系統(tǒng)選用電壓互感器的規(guī)格是１０００∶１０００、２ ｍＡ ∶２ ｍＡ，即電壓互感器兩端的電流信號等比例傳輸至采樣電阻Ｒ１０和Ｒ３ 兩端，圖３ 中的Ｖ２Ｐ 和Ｖ２Ｎ 之間的電壓Ｕ２ 計算如下：

電壓采樣電路和電流采樣電路中１.２ ｋΩ 的電阻和０．０１ μＦ 的電容構(gòu)成了抗混疊濾波器，對信號進行濾波，以提高采樣精度。ＡＴＴ７０２２Ｅ 芯片外圍電路設(shè)計如圖５ 所示。

３系統(tǒng)軟件設(shè)計

本系統(tǒng)軟件設(shè)計遵循嵌入式軟件構(gòu)件化思想，將要實現(xiàn)的功能代碼封裝成函數(shù)，只需要在主程序中調(diào)用相關(guān)函數(shù)，從而簡化程序，增加代碼的可移植性，系統(tǒng)軟件設(shè)計整體框架如圖６ 所示。

３．１采集終端軟件設(shè)計

采集終端設(shè)備上電后，主控芯片先對系統(tǒng)時鐘、中斷、定時器和串口進行初始化，對外設(shè)設(shè)備ＮＢ-ＩｏＴ 無線通信模塊、三相計量芯片初始化，搜索網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)連接成功后，以１ ｍｉｎ 的間隔將各相電氣參數(shù)的數(shù)據(jù)通過串口方式發(fā)送無線通信模塊，無線通信模塊通過ＡＴ 指令連接云平臺，通過ＭＱＴＴ 協(xié)議將用電數(shù)據(jù)發(fā)送至云平臺，采集終端軟件工作流程如圖７ 所示。

主控芯片與ＢＣ２６ 之間通過ＵＡＲＴ１ 進行通信，串口通過ＡＴ 指令集對ＢＣ２６ 進行控制，ＢＣ２６ 工作流程如圖８ 所示。ＢＣ２６ 入網(wǎng)成功后，開啟ＰＳＭ 模式，等待定時器喚醒，之后向ＥＭＱＸ 服務(wù)器發(fā)送數(shù)據(jù)。ＢＣ２６ 與ＥＭＱＸ 服務(wù)器通過訂閱主題的方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)通信。ＥＭＱＸ 服務(wù)器只需要訂閱主題，即可實現(xiàn)ＢＣ２６ 與ＥＭＱＸ 服務(wù)器之間通信。ＢＣ２６ 與ＥＭＱＸ 服務(wù)器之間實現(xiàn)數(shù)據(jù)收發(fā)的通信協(xié)議，選用的是ＭＱＴＴ 協(xié)議。ＭＱＴＴ 協(xié)議以ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ ＯｂｊｅｃｔＮｏｔａｔｉｏｎ（ＪＳＯＮ）格式傳送數(shù)據(jù)，其以鍵值對的形式來表示數(shù)據(jù)對象，上傳的數(shù)據(jù)主要是各相電壓、功率、電流和總功率。將需要上傳服務(wù)器的數(shù)據(jù)以ＪＳＯＮ 格式封裝到函數(shù)中，在ＥＭＱＸ 服務(wù)器的Ｄａｓｈ-ｂｏａｒｄ 可視化面板中，通過訂閱主題的方式可以查看到上傳的數(shù)據(jù)。

３．２云平臺軟件設(shè)計

本系統(tǒng)采用阿里云的輕量應(yīng)用型服務(wù)器，通過Ｘｓｈｅｌｌ 軟件的安全外殼（Ｓｅｃｕｒｅ Ｓｈｅｌｌ，ＳＳＨ）協(xié)議連接輕量應(yīng)用型服務(wù)器，將已構(gòu)建的程序部署在服務(wù)器內(nèi)，用戶可以實現(xiàn)對用電數(shù)據(jù)實時進行監(jiān)測。在云服務(wù)器內(nèi)安裝Ｄｏｃｋｅｒ容器，容器作為一種輕量級的操作系統(tǒng)層面的虛擬化技術(shù)，能夠為軟件應(yīng)用及其依賴組件提供一個資源獨立的運行環(huán)境［１４］。將ＥＭＱＸ 服務(wù)器、Ｎｏｄｅ-ＲＥＤ數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)平臺服務(wù)器、Ｎｇｎｉｘ 服務(wù)器、ＭｙＳＱＬ 數(shù)據(jù)庫和Ｐｙｔｈｏｎ軟件等部署到容器中，為實現(xiàn)采集終端與云平臺之間通信、用電數(shù)據(jù)存儲和用電行為模型部署提供支持。

在本系統(tǒng)中不同的采集終端設(shè)備，通過發(fā)布不同的訂閱主題，利用ＭＱＴＴ 協(xié)議上傳數(shù)據(jù)。本系統(tǒng)使用的ＥＭＱＸ 是開源版本，不具備將數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)至關(guān)系型數(shù)據(jù)庫ＭｙＳＱＬ 的功能，所以借用Ｎｏｄｅ-Ｒｅｄ工具進行數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，Ｎｏｄｅ-Ｒｅｄ 與ＩＢＭ 公司的云產(chǎn)品Ｂｌｕｅｍｉｘ 的Ｐｕｓｈ 服務(wù)相結(jié)合，使整個數(shù)據(jù)處理流程變得十分簡單［１５］。Ｎｏｄｅ-Ｒｅｄ工作流程如圖９所示。

為了便于后期系統(tǒng)開發(fā)的數(shù)據(jù)存儲，本系統(tǒng)使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫ＭｙＳＱＬ 存儲采集終端采集的用電數(shù)據(jù)、用戶信息和預(yù)測數(shù)據(jù)等信息。ＭｙＳＱＬ 中的用電數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)為Ｗｅｂ 端數(shù)據(jù)可視化和用電行為檢測等部分提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。為了節(jié)約本地硬盤存儲資源以及數(shù)據(jù)的多端共享，系統(tǒng)使用阿里云Ｒｅｌａ-ｔｉｏｎａｌ Ｄａｔａｂａｓｅ Ｓｅｒｖｉｃｅ （ＲＤＳ）實現(xiàn)數(shù)據(jù)云端存儲。ＲＤＳ 通過白名單與安全組管理可以限制未授權(quán)的ＩＰ 地址訪問數(shù)據(jù)庫，具有良好的安全性。

為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)無時無刻實時可視化與實時動態(tài)分析的功能，本文在云服務(wù)器部署Ｎｇｎｉｘ 服務(wù)器。Ｎｇｎｉｘ 是一個高性能的ＨＴＴＰ 和反向代理的Ｗｅｂ 服務(wù)器，其作為Ｗｅｂ 服務(wù)器可以將Ｓｐｒｉｎｇｂｏｏｔ＋Ｖｕｅ打包的項目部署，部署后的項目通過ｎｏｈｕｐ 指令可以實現(xiàn)程序的運行，方便用戶實時觀察用電信息。

３．３Ｗｅｂ 端軟件設(shè)計

Ｗｅｂ 端采用前端和后端相分離的模式設(shè)計，后端采用Ｊａｖａ Ｐｌａｔｆｏｒｍ，Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ（Ｊａｖａ ＥＥ）企業(yè)級框架：ＳｐｒｉｎｇＢｏｏｔ＋ＭｙＢａｔｉｓ Ｐｌｕｓ。使用ＩＤＥＡ 工具開發(fā)Ｊａｖａ 程序，Ｍａｖｅｎ 項目管理工具管理Ｊａｖａ 項目，對Ｊａｖａ 項目進行自動化構(gòu)建、依賴管理和統(tǒng)一開發(fā)結(jié)構(gòu)。后端成功讀取數(shù)據(jù)庫的信息后，需要選用前端框架對ＪＳＯＮ 數(shù)據(jù)進行渲染，本系統(tǒng)前端采用核心框架：Ｖｕｅ＋ＥｌｅｍｅｎｔＵＩ＋Ｅｃｈａｒｔｓ。Ｗｅｂ端功能結(jié)構(gòu)如圖１０所示。

當(dāng)用戶通過瀏覽器訪問系統(tǒng)時，進入登錄界面，用戶登錄成功后，首先進入的是系統(tǒng)主頁，主頁顯示當(dāng)前時間、監(jiān)測區(qū)域的當(dāng)前運行總功率、異常次數(shù)、監(jiān)測區(qū)域設(shè)備近２４ ｈ 和近７ ｄ 運行總功率動態(tài)實時曲線。用戶通過左側(cè)導(dǎo)航欄進行界面切換，通過數(shù)據(jù)管理功能可以對歷史數(shù)據(jù)進行增刪改查；通過用電行為預(yù)測功能可以對用電數(shù)據(jù)進行預(yù)測；預(yù)警推送功能可以實現(xiàn)對非正常用電行為進行推送，并通過郵件的方式告知管理人員。

４用電行為學(xué)習(xí)

本系統(tǒng)的采集終端在數(shù)據(jù)傳輸過程中受外部因素的干擾偶爾會出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，經(jīng)過分析本系統(tǒng)采集的用電數(shù)據(jù)沒有缺失值，但是存在重復(fù)值，對于重復(fù)值往往直接刪除。實驗使用辦公區(qū)域１９ ｄ（２０２３ 年３ 月１３ 日—３１ 日）的所有用電設(shè)備的總功率數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)屬于時間序列，包括２ 個維度：總功率和時間戳。數(shù)據(jù)采集的時間間隔是１ ｍｉｎ，共２３０４０ 條數(shù)據(jù)，其中，２１６００條數(shù)據(jù)用于模型學(xué)習(xí)，剩余的１４４０條數(shù)據(jù)用于模型測試。用電行為學(xué)習(xí)工作流程如圖１１所示。

５系統(tǒng)測試與分析

５．１采集終端精度測試

整個系統(tǒng)先在實驗室搭建完成，采集終端調(diào)試如圖１２所示。數(shù)據(jù)以１ｍｉｎ時間間隔上傳至云平臺。

實驗調(diào)試過程中使用的負載是三相異步電動機，其輸入電壓３８０ Ｖ，輸出功率０．５５ ｋＷ，電流１．５Ａ。為了測試系統(tǒng)的精確度，將參考電表與負載接入同一個電路，采集終端測試數(shù)據(jù)如表１所示，電能表測試數(shù)據(jù)如表２所示。

對比并分析表格中的數(shù)據(jù)可知，Ａ 相、Ｂ相、Ｃ相三相電壓的絕對誤差最大分別為０． ３％ 、０．１％ 、０．４％ 左右，系統(tǒng)精度比較高。試驗結(jié)果表明，各項電壓相對誤差的幅值均小于０．５％ ，滿足電力監(jiān)測儀技術(shù)指標(biāo)中的電壓測量精度０．５級以內(nèi)的指標(biāo)要求［１８］。

５．２與其他模型預(yù)測結(jié)果對比

將ＸＧＢｏｏｓｔ 與Ｃａｔｅｇｏｒｙ Ｂｏｏｓｔｉｎｇ（ＣＡＴＢｏｏｓｔ）模型進行對比，如圖１３所示。

由圖１３可以看出，ＸＧＢｏｏｓｔ 模型在個別用電峰值學(xué)習(xí)效果不太理想外，其余時刻與真實值的擬合度較好。使用平均絕對誤差（Ｍｅａｎ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｅｒｒｏｒ，ＭＡＥ）和均方根誤差（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ，ＲＭＳＥ）對模型進行評價，模型評價指標(biāo)對比如表３所示。

從表３可以看出，ＸＧＢｏｏｓｔ具有較小的ＭＡＥ和ＲＭＳＥ，模型學(xué)習(xí)效果相對更高。

５．３采集終端部署

將采集終端應(yīng)用到校園里的一間辦公場所，實際安裝時只需將采集終端接入空開的兩端即可，終端上電后自動連接云平臺，無需其他設(shè)置，實現(xiàn)即接即用。采集終端應(yīng)用如圖１４所示。此辦公場所用電主要由兩路組成：一路電負責(zé)空調(diào)設(shè)備；另外一路主要包括一臺筆記本電腦、一臺臺式電腦、一臺打印復(fù)印一體機和一臺小型打印機。本系統(tǒng)定義Ｃ 相讀取的是空調(diào)的用電信息，Ｂ相讀取另外一路用電信息。

５．４Ｗｅｂ 端功能測試

管理員通過密碼登陸后，進入后臺管理平臺的首頁，可以實時顯示當(dāng)前總功率數(shù)值，２４ ｈ、７ｄ和一個月的總功率運行曲線，近２ｈ 用電行為學(xué)習(xí)結(jié)果。用電行為監(jiān)測平臺如圖１５ 所示。

當(dāng)實際用電和用電行為學(xué)習(xí)結(jié)果不一致時，系統(tǒng)將預(yù)警信息通過郵件的方式發(fā)送給管理人員進行查驗，異常預(yù)警推送如圖１６所示。

數(shù)據(jù)管理界面可以根據(jù)日期查詢相關(guān)數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行刪除和導(dǎo)出，如圖１７ 所示。

６結(jié)束語

本文設(shè)計了一個基于ＩｏＴ的實時異常用電行為監(jiān)測系統(tǒng)，并對整個系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計進行了詳細介紹。經(jīng)過實驗測試，系統(tǒng)設(shè)備運行正常，正常供電下，數(shù)據(jù)沒有缺失。系統(tǒng)選用國產(chǎn)的三相計量專用芯片ＡＴＴ７０２２Ｅ 實現(xiàn)對用電數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)測量，通過ＮＢ-ＩｏＴ 無線通信方式將用電數(shù)據(jù)上傳至云平臺。管理員可以通過Ｗｅｂ 端的用電數(shù)據(jù)監(jiān)測系統(tǒng)實現(xiàn)對用電數(shù)據(jù)進行遠程監(jiān)測，并對數(shù)據(jù)進行查詢，可視化界面可以對數(shù)據(jù)進行圖表化顯示，直觀展示用電數(shù)據(jù)。系統(tǒng)無需單獨組網(wǎng)、使用方便，在實際安裝時，只需將采集終端接入空開的兩端即可連接云平臺，實現(xiàn)對用電數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)監(jiān)測。實驗結(jié)果表明，系統(tǒng)運行穩(wěn)定、數(shù)據(jù)傳輸可靠，在用電數(shù)據(jù)監(jiān)測領(lǐng)域具有現(xiàn)實意義。

作者簡介

于多 女，（１９８４—），碩士，高級工程師。主要研究方向：智能終端與物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、自動檢測技術(shù)。

錢承山 男，（１９７１—），博士，教授，碩士生導(dǎo)師。主要研究方向：智能終端與物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、非線性系統(tǒng)控制、自動檢測技術(shù)。

曹邁 男，（１９９４—），博士，講師，碩士生導(dǎo)師。主要研究方向：信息隱藏、自然語言處理、多媒體安全。

沈宇揚 男，（１９７５—），碩士，工程師。主要研究方向：邊緣計算。