摘要：现如今，我国是智能化快速发展的新时期，家用能源浪费一直是我国能源领域的一个痛点，为了达到实时管控电能、预防用电事故发生、节约用电能耗的目的，提出一种基于物联网的智能用电节点监测和控制系统，利用计算机技术、嵌入式技术、通信协议、数据处理技术以及现代传感器技术建立一种物联网智能用电管理系统。其中应用服务端采用WiFi协议与智能网关通信，智能网关采用LoRa协议与子电表通信，使用者在Web端、手机微信端都可以实时查看电表数据和控制电表用电。
关键词：物联网；LoRa通信技术；WiFi通信技术；智能用电
引言
随着科技的发展，智能电表、传感器以及智能控制设备的相应出现，人们的家庭生活更加智能化。与生活相关的电子设备可以连接在一起，通过设备间的协调运行，为人们提供舒适的生活环境与优质的居住体验，提供更加高效、便捷、丰富的家用基础服务。同时，用户可以建立智能用电控制平台，优化用电情况，降低用电量，提高用电效率，节约成本。鉴于此，本文基于分时电价，针对家庭用户的智能用电设备的能耗进行分析，得到最优家用电器控制策略，实现家庭智能用电，节省电能。
1智能用电信息采集管理系统的概念
相关概念的掌握，是我们进一步研究和分析智能用电信息采集和管理系统的前提和基础，也是我们行业工作人员必须掌握的理论知识。智能用电采集管理系统指的是将特定的信息采集装置安装于各个用电信息的计量点，比如变压器、低压用户等，利用这些信息采集装置可以所有节点的用电信息给有效采集到，然后利用公用或者专用的通信线路向一个特定的信息数据库中统一传递这些采集到的用电信息，对这些信息进行预处理和存储，并且还可以有效的查阅用电信息。具体来讲，智能化用电信息采集管理系统可以智能化处理供电管理，结合数据的处理结果，来智能化检测各个节点的用电状态。是一种比较先进的智能系统，对于电力企业用电信息的采集和管理有着很好的促进作用。
2基于物联网的智能用电节点监测和控制系统
2.1智能用电节点LoRa模块设计
LoRa无线传输模块功能原理图如图1所示。智能用电节点的LoRa无线传输模块的搭建通过选择基带芯片SX1301来实现。SX1301是基于LoRa调制的基带芯片，具有一些关键的技术特征：高达-142.5dBm的接收灵敏度、49个LoRa“虚拟”通道和ADR技术。SX1301是目前最成熟稳定的LoRa无线传输模块，包含以下特性：工作频段433MHz/470MHz可选；8通道接收，1通道发送，收发全双工设计；8通道可接收任意SF7～SF12扩频信号；接收灵敏度低至-142.5dBm；发送功率最大为20dBm，射频端口优化至50Ω；串口UART操作，无需对SX1301进行编程控制；所有射频参数可配置，AT指令操作，简单方便。
图1 LoRa无线传输模块功能原理图
2.2努力做好智能用电信息采集管理系统的维护工作
智能用电信息采集管理系统的运行是一项比较庞大的工程，在实际落实的过程中，或受到各方面因素的影响，所以，为了提高其运行的有效性，就需要做好系统的维护工作。首先，需要建立健全运行维护机制，提高本地通信技术的有效性，降低外界因素对其造成的各种干扰；其次，要做好现场排查和故障处理工作，而且要提高故障处理技术的可操作程度，降低技术门槛，确保更多的电力人员能够胜任此项工作，从而使得维护的可行性得到一定程度的提高，为智能用电信息采集管理系统的正常运行奠定坚实的基础。
2.3通信组网测试
能耗节点在很大程度上应用在建筑物内，需要考虑节点的通信距离与穿墙能力．根据上述设计方案，以实验室现有的条件对多个节点进行了通信距离测试和穿墙测试．在实验室环境下，大小为16m×10m的范围内设置了1到3堵墙进行实验，测试了节点的不同通信距离与穿墙数的丢包率，通信距离越大、穿墙数越多，节点的丢包率越高．为保证节点的稳定运行，节点的分布不应超过2堵墙．如果受环境限制需要穿越墙数较多的，可以采取增加功率放大模块的方法使节点的穿墙能力提升，同时节点的功耗也会增大．
2.4自动报警和自动通断
管理后台可以监测电流的实时数据，设置电流的阈值。对比多次数据采集的结果，判断用电量是否异常，是否超过设置的阈值。如果系统判断用电量异常，或者电流异常，有可能会引发安全事故发生，系统会自动断电，保证整个用电系统的安全，同时初步分析异常的情况并用短信通知管理员。通过设置固定的阈值，电表数据异常后，系统会在临近阈值的第一时间发送短信通知系统管理员，断电后通知管理员来查看异常情况。
2.5算法分析
家庭智能用电控制的系统框架主要包括智能控制中心、智能电表、智能开关、智能插座以及家庭用电设备等，智能电表可采集到家庭用电器的用电数据。用户可根据自己的需求，设定家用电器的运行状态，以电量消费最小为目的找到家用电器最合理的使用模式，然后通过智能家庭网关实现对家用电器的控制。为了智能控制第二天的家庭用电情况，需要预测第二天的用电信息，包括电器的启动时间、运行时长等。本文利用自适应模糊推理系统（ANFIS），通过对家庭用电器历史使用数据的学习，对第二天的用电情况进行预测，预测家庭用电器的开启时间，运行时间等信息，从而有针对性的对用电器进行控制。ANFIS综合了神经网络的学习算法和模糊推理的简洁形式，通过对训练数据的学习，产生数值解。既具有学习机制，又具有模糊系统的语言推理能力。ANFIS结构有5层，第一层是输入参数的选择和模糊化，它是模糊规则建立的第一步。模糊集的隶属度函数，通常选用钟型函数，三角隶属函数，梯度隶属函数等都是模糊化时常用的函数。第二层是模糊规则激励强度的计算，将输入信号的隶属度相乘。第三层是节点进行各条规则适用度的归一化计算。第四层是每个节点作为自适应节点。第五层的单节点是一个固定节点，计算所有输入信号的总输出。遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留一组候选解，并按照某种指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子对这些个体进行组合，产生新一代的候选解群，重复此过程直到满足某种收敛条件为止。对待优化的问题，先求取目标函数，然后根据目标函数设定适应度函数，根据设定的目标函数，利用MATLAB软件中的遗传算法工具箱求解函数优化问题，从而得到家庭用电最优方法。在尽量不影响用户每天正常的用电需求情况下，付出电费最少作为优化目标。
结语
新兴技术的快速发展，使智能用电节点设备和各类通信技术结合起来，将分散在用户现场的所有电力数据进行收集，整理分析并展示给系统使用者，为使用者提供用电详情、电费报表、用电记录等信息，以及实时数据的采集、存储、传输，科学合理规范，实现了电力实时监控、分析预判、主动报警、自动计费等功能。优化电力使用的同时，每个用户能准确了解其实时用电信息，节约能源，合理实施电力节能计划，使得电能消耗降至最低。
参考文献
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