基于元数据的多源多类综合能源数据统计分析方法和系统

摘要

基于元数据的多源多类综合能源数据统计分析方法和系统，所述方法包括：针对综合能源系统中的设备进行设备特征和计量数据特征提取；元数据库存储多源多类的元数据，包括设备特征、计量数据特征和设备拓扑关系的描述数据，并进行设备拓扑关系动态调整；基于元数据库的数据进行元数据统计、单设备能源统计和父设备能源统计。可以有效减少综合能源数据处理环节，提升综合能源数据统计分析的处理效率。

说明书

技术领域

本发明属于综合能源计量信息分析处理技术领域，涉及基于元数据的多源多类综合能源数据统计分析方法和系统。

背景技术

工业园区是一个复杂的能源综合体，能源种类多，同一种能源的来源也会不同，通过在园区内建设综合能源监控系统，可实现对不同能源的生产、使用、消耗、传输等过程的在线监视和能量统计。

随着分布式能源的普及应用，园区用能呈多样化趋势发展，越来越多的园区开始建设光伏、储能、微风风机等系统，企业的电能来源除了电网，还可以来自光伏、风电、柴发、或储能放电等等。综合能源领域涉及的能源种类多，设备类型多，计量方式和采集方式存在很大的差异性，用电、发电、充放电等不同运行方式给系统的能源数据统计分析处理造成一定的困难。同时网络拓扑运行方式变化，都会导致的能量流动方向和路径的改变，这种灵活的能源利用方式，给企业的能量计量统计分析进一步增加了难度和复杂性。

发明内容

为解决现有技术中存在的不足，本发明提供基于元数据的多源多类综合能源数据统计分析方法和系统，快速完成对各级单元的总用能计算和分类统计、发电分类统计等任务。

本发明采用如下的技术方案。

基于元数据的多源多类综合能源数据统计分析方法，包括：

步骤1、针对综合能源系统中的设备进行设备特征和计量数据特征提取；

步骤2、元数据库存储多源多类的元数据，包括设备特征、计量数据特征和设备拓扑关系的描述数据，并进行设备拓扑关系动态调整；

步骤3、基于元数据库的数据进行元数据统计、单设备能源统计和父设备能源统计。

优选地，步骤1中，对综合能源系统中的电力设备、发电设备和计量设备进行特征提取；

其中，电力设备包括：变压器、开关、进线、母线和馈线；

发电设备包括：光伏逆变器、风机、柴发、储能和充电桩设备；

计量设备包括：多功能表、电能计量表、热量表、水表和气表。

优选地，对电力设备和发电设备提取的特征包括如下通用特征：

实时功率、三相电压、三相电流、电能计量点，设备状态；

对计量设备提取的特征包括：能源类型、是否分时计量、生产消耗属性、输入输出属性、总分属性。

优选地，所述多类综合能源的类型包括水、热、电和气。

优选地，所述计量数据特征包括：数据来源、统计周期、表底值、差值、是否有效、是否自动清零时间和计量点统计类型。

优选地，所述元数据库包括计量数据库、设备模型库、设备拓扑关系库；

所述计量数据库存放计量数据特征和实例化计量点信息；

所述设备模型库存放设备特征模型；

所述设备拓扑关系库存放设备拓扑关系；

步骤2通过拓扑动态识别模块，根据开关设备状态的变化，动态调整容器设备和子设备的包含拓扑关系。

优选地，步骤3中，所述元数据统计具体为：

对计量点进行累积量的小时、日、星期、月、季度、年统计；

所述单设备能源统计具体为：

基于计量点的统计结果，以及计量点的能源种类、能源使用特征，形成面向设备的用电量、发电量、消耗量、储能能量统计结果，并根据能源分项配置，形成更细化的能源分项统计结果；

所述父设备能源统计具体为：

针对容器设备，依据单设备的统计结果，进行父设备的累计发电量、用电量、消耗量和储能统计分析。

优选地，所述父设备包括如下容器设备：馈线、进线、用能单元、企业、园区。

优选地，发电量的能源分项包括：光伏发电量、风电发电量；

用电量的能源分项市电用量、柴发用量、光伏用量、风电用量；

储能的能源分项包括：充电电量、放电电量。

基于元数据的多源多类综合能源数据统计分析系统，包括：

特征提取模块，用于针对综合能源系统中的设备进行设备特征和计量数据特征提取；

元数据库模块，用于元数据库存储多源多类的元数据，包括设备特征、计量数据特征和设备拓扑关系的描述数据，并进行设备拓扑关系动态调整；

能源统计模块，用于基于元数据库模块的数据进行元数据统计、单设备能源统计和父设备能源统计。

本发明的有益效果在于，与现有技术相比：

本发明针对综合能源系统中的设备进行设备特征和计量数据特征提取，实现了对来自不同数据源具备不同能源属性的计量数据等信息的特征提取；

通过存储多源多类的元数据，包括设备特征、计量数据特征和设备拓扑关系的描述数据，形成了包含计量特征、设备特征、设备拓扑关系等信息的元数据库，同时考虑到了系统网络拓扑运行状态的变化实现设备拓扑关系动态调整；

通过基于元数据库数据进行元数据统计、单设备能源统计和父设备能源统计，实现了基于元数据的分析处理的面向综合能源各级设备的动态能量统计分析处理。

综合能源领域能源种类多，设备类型多，计量方式和采集方式存在很大的差异性，用电、发电、充放电等不同运行方式给系统的能源数据统计分析处理造成一定的困难。同时电力网络拓扑运行方式变化，都会导致的能量流动方向和路径的改变，这种灵活的能源利用方式，给企业的能量计量统计分析进一步增加了难度和复杂性。本发明充分利用了计量特征、设备特征、设备关系等元数据，形成了面向点、设备、父设备的能源高效统计分析流程，有助于实现多级多类能源设备的精准用能分析，从发、输、配、用多个环节体现能源的动态分项统计，可以有效减少综合能源数据处理环节，提升综合能源数据统计分析的处理效率。

附图说明

图1是本发明基于元数据的多源多类综合能源数据统计分析系统结构图；

图2是本发明实施例中计量点统计流程；

图3是本发明实施例中设备及父设备能量统计流程。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。本申请所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部实施例。基于本发明精神，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的有所其它实施例，都属于本发明的保护范围。

如图1所示，本发明提供基于元数据的多源多类综合能源数据统计分析方法，在本发明优选但非限制性的实施方式中，所述方法包括以下步骤1-3：

步骤1、针对综合能源系统中的设备进行设备特征和计量数据特征提取；

该步骤针对系统中的电力设备、发电设备、计量设备，完成设备静态属性、采集变量、计量统计数据类型等特征提取，为构建元数据库提供模型数据基础；

进一步优选地，对综合能源系统中的电力设备设备、发电设备、储能设备、用电设备和计量设备进行特征提取；

其中，电力设备包括：变压器、开关、进线、母线、馈线；

发电设备包括：光伏逆变器、风机、柴发、储能、充电桩设备；

用电设备包括：制冷机组、新风系统、泵、照明等；

计量设备包括：多功能表、电能计量表、热量表、水表和气表。

对电力设备和发电设备提取的特征包括如下通用特征：

实时功率、三相电压、三相电流、电能计量点，设备状态等，设备之间的关联变化会直接影响能源的潮流路径和方向。

对计量设备提取的特征包括：能源类型、是否分时计量、生产消耗属性、输入输出属性、总分属性等。

上述内容体现了多源多类：

所述多源，是指能源数据源的多样性，电能来源除了电网，还可以来自光伏、风电、柴发、或储能放电，具体点的类型可以是遥测采集点，也可以是遥脉采集点；所述多类，是指采集的能源类型的多样性，包括水、热、电、气等多种能源类型。

所述计量数据特征包括：数据来源定义(风电、光伏、柴发、储能、市电、负荷)、统计周期、表底值、差值、是否有效、是否自动清零时间(时标/无)，计量点统计类型(光伏发电、风力发电、柴发电量、上网电量、市电、用电、储能充电、储能充放电)。

步骤2、元数据库存储多源多类的元数据，包括设备特征、计量数据特征和设备拓扑关系的描述数据，并进行设备拓扑关系动态调整；

进一步优选地，由于本发明主要适用于工业园区的综合能源业务场景，所述工业园区包含源网荷储多种电力能源设备，园区、各分支单位、设备之间具备一定的关联或间接包含关系，这种关系可根据运行方式的不同发生变化，会直接影响能源流动路径和能源流动方向，因而还需考虑动态变化的设备拓扑关系。

对步骤1得到的数据进行处理，形成了描述计量和设备数据特征的元数据库，包括计量属性库、设备模型库、设备拓扑关系库。

进一步优选地，所述计量数据库，计量数据特征(即计量点特征量)和实例化计量点信息；

所述设备模型库，存放设备特征模型；

所述设备拓扑关系库，存放设备拓扑关联关系；

步骤2还通过拓扑动态识别模块，根据开关等设备状态的变化，动态调整容器设备和子设备的包含拓扑关系。即动态确定容器设备所包含的处于运行状态的子设备。

所述设备拓扑关系的描述数据，描述拓扑关系，其针对电能，依赖电力一次接线图形成，包括进线-变压器-低压母线-低压馈线-馈线电力设备，计量设备作为二次设备，提供电能相关测量信息；针对冷热水等其他能源，则依赖管道连接方式形成。

步骤3、基于元数据库的数据进行元数据统计、单设备能源统计和父设备能源统计。

基于对面向点的统计数据，充分利用计量特征、设备特征、设备关系等元数据，形成面向点、子设备(及单设备)、父设备的能源高效统计流程。

父设备和子设备关系由拓扑分析实时动态确定，通过累加用能数据和实际用能采集数据，确定设备能量消耗，实现能源发、输、配、用的精准分析。

进一步优选地，所述元数据统计具体为：

对计量点进行累积量的小时、日、星期、月、季度、年统计；

所述单设备能源统计具体为：

基于计量点的统计结果，以及计量点的能源种类、能源使用特征，形成面向设备的用电量、发电量、消耗量、储能等能量统计结果，并根据能源分项配置，形成更细化的能源分项统计结果；

发电量的能源分项包括：光伏发电量、风电发电量；

用电量的能源分项市电用量、柴发用量、光伏用量、风电用量；

储能的能源分项包括：充电电量、放电电量。

所述父设备能源统计具体为：

针对馈线、进线、用能单元、企业、园区等容器设备进行，这种容器设备与子设备(即单设备)的包含关系大部分时间是固定的，但有时会受到开关运行状态的影响，依据单设备的统计结果，进行父设备的累计发电量、用电量、消耗量和储能统计分析。

步骤3主要实现了点和设备的能源统计，以计量点的统计为基础，依据元数据库模型实现对设备层面的能源统计，依据拓扑关系，自动完成对容器设备的能源统计，输出各级设备及系统的发电量、用电量、消耗量、储能充放电量等分析数据。

具体实施时，步骤3从元数据库获取相关计量点及设备的特征信息和拓扑识别结果：如计量点的能源特征属性；设备和计量点的关联信息；设备的能源特征属性；设备拓扑关系等

分项统计输出数据包括：表计的测量量的日月年统计数据；设备、线路、区域、企业的总发电量，及光伏、风电、柴发等分项的日月年发电统计数据；设备、线路、区域、企业的总用电量，及市电、光伏、风电等分项的日月年用电统计数据；设备、线路、区域、企业的能耗总量及日月年能耗统计数据等。

如图2所示，计量点统计流程如下：元数据统计主要面向计量点进行，实现累积量的小时、日、星期、月、季度、年统计。在进行统计时，需对于确缺失或异常数据进行插值补全，再进行统计。

如图3所示，设备能源统计流程逻辑如下：

1)遍历拓扑关系图中所有叶子设备，由点的统计结果和设备拓扑关联关系，获得设备的能源统计结果；

2)对上层父设备进行遍历，如果父设备有计量采集，则取对应计量采集的统计量，否则父设备各分项类型统计量由该父设备下所有子设备的对应类型统计量累加；统计量物理特征由元数据库的特征描述量确定。

3)针对上层设备的统计遍历，一直进行到根节点，所有统计结束。

统计公式例如：

点的累积统计量：Acc

单设备的发电总量：E

单设备的用电总量：E

父设备的发电量：

父设备的用电总量：

本发明实施例2提供基于元数据的多源多类综合能源数据统计分析系统，包括：

特征提取模块，用于针对综合能源系统中的设备进行设备特征和计量数据特征提取；

元数据库模块，用于元数据库存储多源多类的元数据，包括设备特征、计量数据特征和设备拓扑关系的描述数据，并进行设备拓扑关系动态调整；

能源统计模块，用于基于元数据库模块的数据进行元数据统计、单设备能源统计和父设备能源统计。

本发明的有益效果在于，与现有技术相比：

本发明针对综合能源系统中的设备进行设备特征和计量数据特征提取，实现了对来自不同数据源具备不同能源属性的计量数据等信息的特征提取；

通过存储多源多类的元数据，包括设备特征、计量数据特征和设备拓扑关系的描述数据，形成了包含计量特征、设备特征、设备拓扑关系等信息的元数据库，同时考虑到了系统网络拓扑运行状态的变化实现设备拓扑关系动态调整；

通过基于元数据库数据进行元数据统计、单设备能源统计和父设备能源统计，实现了基于元数据的分析处理的面向综合能源各级设备的动态能量统计分析处理。

本发明充分利用了计量特征、设备特征、设备关系等元数据，形成了面向点、设备、父设备的能源高效统计流程，有助于实现多级多类能源设备的精准用能分析，从发、输、配、用多个环节体现能源的动态分项统计，可以有效减少综合能源数据处理环节，提升综合能源数据统计分析的处理效率。

本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其它自由传播的电磁波、通过波导或其它传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。