家庭智能用电管理系统软件设计*

郑炜楠，陈柏熹，王德志，余涛

（华南理工大学电力学院，广州510640）

0 引 言

在当前能源危机的大背景下，具有信息共享、低碳经济特点的智能电网，正成为未来世界电网的发展趋势［1］。智能电网的一个重要内容是智能用电，它意味着需求侧用电管理成为电网的一项重要工作内容。目前电力需求侧管理的考核指标主要是两个“千分之三”指标，但由于缺乏精确实时的计量和用电大数据的分析，实际工作开展缺乏依据，也使得需求侧管理陷入电网公司单方面努力的困局，而缺少最关键的需求侧的响应和配合。

面对以上困局，在新一轮电力改革的时局下，亟需引入互联网思维和大数据分析，推动电力产业从中低端的电力供应商提升为综合能源，通讯和信息服务商［2］。信息物理系统（Cyber Physical System，CPS）是实现计算、通信以及控制技术深度融合的下一代工程系统［3］。以此为基础发展而来的电网CPS，被认为是电力系统的未来发展方向［4］。信息物理系统需要海量数据的接入，因此不仅在通信、存储和计算等方面要能够予以技术支持，还需要对需求侧用户的数据接入进行激励，通过政策机制和市场机制结合推动需求侧响应朝更加深入的层面发展。

有关需求侧用电管理，近年来提出了家庭能量管理系统 （Home Energy Management System，HEMS），但它初期主要是面向家庭内部及社区范围，对全电网数据的信息互通涉及较少。结合能源互联网的大趋势，又逐步引入了需求侧与电网侧之间互动机制和响应模式研究。文献［5］提出了家庭用电响应模式的运行流程，并构建了经济模式和节能模式下的数学模型。文献［6］引入了电动汽车和分布式光伏发电，对家庭用、发电间的信息双向互动进行了分析研究。文献［7］和文献［8］分析了电价信息在用户响应中的影响。但是大部分文献都是基于机制和模型的理论研究，相关配套系统应用也仅提出架构设计，很少涉及软件应用的开发实现和效果验证，使得相关理论研究无法落地，不能与实际应用结合展现。

基于以上事实需求，本文以需求侧与电网侧的用电数据交互技术为基础，开发了基于Android和Java Web的家庭智能用电管理系统，实现对用户用电数据的全面采集和传输存储，并基于用电数据分析用户用电行为模式，实现对分布式设备的智能调度。

1 系统框架及通信和数据接口设计

家庭智能用电管理系统包含用户侧移动端的APP和电网侧的双向互动平台，本文将着重介绍用户侧APP的功能应用。下面先介绍整个系统的框架以及通信和数据接口设计。

1.1 系统框架设计

智能用电管理系统的整体框架如图1所示。整个系统采用C/S架构（Client/Server），用户侧为基于Android编写的移动客户端APP，用于查看其所有的监测装置采集的实时电气数据及统计图表；电网侧为基于Java编写的服务器端应用程序，包括全区域的用户用电数据库和针对用户的用电优化控制算法和电网峰谷平衡的优化控制算法都部署于服务器云平台，此外还有电网公司查看的站端监测应用程序。

移动端APP和小型智能监测装置虽然都归属于用户侧，对应的是一户家庭范围内的用电数据采集监测和统计，但监测装置采集的数据并不直接向APP传递，而是通过互联网集中上传到服务器云端，再由云端依据请求返送数据给客户端。这样可以确保用户随时随地都可以查看到自己账户下所属的分布式设备的电气数据，同时也便于对区域内全部用户的用电数据进行统一管理和维护。此外，对于家庭用电设备的智能调度和优化控制算法也部署在云端，因此可以说整个系统是基于云平台来开展智能管理的。

图1 家庭智能用电管理系统框架图Fig.1 Framework of the household intelligent electricity management system

1.2 通信和数据接口设计

系统的通信采用的是WiFi和以太网结合的方式。小型智能监测装置内置WiFi模块，将其与家庭的路由器绑定，即可与外网互联，将采集的电气数据上传至云端。路由器之后的传输采用有线以太网传输。云端下发的优化调度控制指令同样经由路由器传递给家庭内各智能监测装置。

此外，监测装置预留了Zigbee通信接口，当应用于楼宇内时可满足覆盖范围更大的通信传输。未来结合低压载波在居民住宅用户中的推广和成熟，还可以通过Zigbee—低压载波通信方式实现系统中的数据传递和控制命令下发。

每个智能监测装置（智能插座）都有一个预设定的唯一标识码（序码），当其通过路由器与外网连接后，该监测装置即存在于服务器上，但尚未与任一用户绑定。通过如图2的界面，当某一已登录的用户准确输入该监测装置的序码，及想要设置其所连接的电器信息和编号后，该监测装置才绑定在该用户账户下并有了对应的信息，由此建立了用户与装置的唯一从属关系。已被绑定的监测装置只有其所属的用户才对其有控制权，此外部署于电网侧站端的监测应用程序则拥有对全部用户所拥有的全部装置的控制权，以方便电网公司从全网角度对负荷进行智能调度管控。

图2 小型智能监测装置与用户的绑定Fig.2 Binding of the small intelligent monitoring device and the user

移动设备的客户端APP与服务器之间的互动采取的是Http通信方式，通过请求/响应的模式，由客户端发送请求链接给服务器，服务器接收到请求进行处理响应，响应结果再返回给客户端作后续处理显示。例如，用户Lab312user要查询账户下编号为002插座的功率曲线，则客户端APP发送请求链接http：//epqes.com/OpenSocket.do?type=getP&user=Lab312user&dID=002&date=2016-05-29&int=3给云端服务器，链接中已包含请求类型即获取功率曲线getP以及发送请求的用户名、查询的插座编号和查询的时间等信息，服务器收到请求后即可根据这些参数进行检索处理并将查得的数据返送给用户Lab312user的客户端。

服务器的请求处理和数据响应是通过Servlet接口实现的，通过一系列的 HttpServlet，判断请求的type类型，实现不同的请求功能。对应于上述的查询功率请求，服务器端程序的Servlet判断type=getP后，进一步通过user、d ID等键值对，以语句rs=conn.executeQuery（"selectP，Date，Timefrom"+dt+"where-DeviceID=′+deviceID+"′andDate=′"+date+"′orderbyTime"）；访问数据库层层查询到相应的数据。

查询的结果通过json数据形式发送给客户端。如查询某插座某天的功率返回的json数据为［{"getdata"：1，"time"："00：01：36"，"p"："108.9048"}，…，{"getdata"：1，"time"："22：04：26"，"p"："185.6413"}］，即一个包含一系列时刻点数据和对应的功率数据的键值对数组。这种格式的数据不仅能以轻量的方式传递足够的数据内容，而且在数据对应关系上也十分清晰，有利于数据的传递和解析。

客户端和服务器间的数据通信传递完整过程如图3所示。

图3 数据通信传递全过程Fig.3 Whole process of data communication and transmission

2 软件功能模块设计

目前家庭智能用电管理系统中服务器端执行后台计算和数据存储功能，前端UI交互主要由客户端APP实现。图4为家庭智能用电管理系统APP的主界面，其包含了设备管理、电气监测、电能质量、统计信息、用电模式、能效评估六个模块，以下逐一介绍各模块功能。

图4 家庭智能用电管理系统APP主界面Fig.4 Main interface of the household intelligent electricity management system APP

2.1 设备管理模块

设备管理模块如图5所示，以列表形式展示当前用户名下的所有智能监测装置（插座）的基本信息和开闭状态。如前文图2所示，用户可在当前账号下添加新的插座，输入新增插座的编号和所连接电器的类型等信息，提交后则新增插座自动关联到该用户名下，除了电网站端的用于全局调控的监测应用程序平台之外，只有该用户对名下插座有唯一控制权。此外，当已有的插座连接的电器发生变动时，用户也可通过点击“修改”按钮对其所连的电器类型进行修改，以方便自己和电网更准确地对设备进行管理和监测。

图5 设备管理模块界面Fig.5 Interface of the device management module

2.2 电气监测模块

电气监测模块主要实现智能监测装置所采集的电器有功功率曲线和电压曲线的查看功能。图6和图7所示分别为日有功曲线图和日电压曲线图。有功曲线图和电压曲线图分别由客户端按一定间隔取监测装置采集储存于云端数据库的各时刻的有功功率和电压有效值值散点值，再拟合成对应的曲线图（测量点实际电压较市电偏高，为232 V～239 V）。

输入指定日期后，用户可以查询任意一天的有功曲线图。智能监测装置的数据采集是随采随传的，硬件采集频率在保证数据完整准确前提下，最快可设置为0.5 s/次，在考虑云端储存和远方通信的传输条件下，为保证每个数据点传输不丢失，会适当调宽采集间隔，但最快仍可达到1 s/次。而客户端每次查询有功曲线都会发送一个即时请求，因此所获得的返回数据都是数据库最新更新的。如果以分钟为尺度考量，忽略数据传输的时延滞后，可以说用户查询所见数据是完全实时的。而且客户端与服务器云端的通信是经由互联网，无需依赖固定地点局部网络，因此可以真正实现用户随时随地了解自己各家用电器的用电情况。而电压曲线则主要面向一些实验性工作场所，在对电压稳定性有一定要求的时候，展示的电压曲线可以帮助其了解实时的电压波动情况。

此外，该模块还整合了监测装置的开闭功能，用户通过滑动按钮即可向服务器发送开闭命令请求。在本系统中，无论是用户手动开闭控制，还是电网端统一调度的自动开闭控制，控制命令都是经由服务器再下达给个监测装置的，因此同样无需依赖局部网络，可以随时随地控制各插座的开闭。

图6 日有功曲线图Fig.6 Daily active power curve

图7 日电压曲线图Fig.7 Daily voltage curve

2.3 电能质量模块

电能质量模块主要用于观测插座采集的电能质量。目前电能质量普遍关注的内容包括谐波、三相不平衡、频率偏差、电压偏差、波动和闪变等。智能用电管理系统软件观测的是对电能质量影响比较明显的谐波。

监测装置能采集到电压和电流的30次以内谐波，在实际使用中并不需要用到全部的数据。表1是从数据库摘出的2016-10-10编号081插座的部分点的电压和电流的基波及2次和3次谐波。

表1 插座081采集的部分谐波数据Tab.1 Some harmonic data collected by socket081

与电气测量模块类似，客户端通过获取谐波数据的离散点，拟合出谐波的曲线。显示电压谐波曲线的界面如图8所示。其中粗线为基波电压，深色细线为3次谐波电压，浅色细线为5次谐波电压。由于谐波的幅值相对于基波小很多，为了比较清晰地显示谐波的曲线变化情况，采取双Y轴显示。

图8 电压谐波曲线图Fig.8 Voltage harmonic curve

2.4 统计信息模块

目前统计信息模块统计的是家庭用户最关注的用电量信息。如图9所示，用户可以选定查看任意一段时期内自己账户下的各插座所连电器的用电情况。统计结果采用饼图显示，通过点击任一扇形块可切换查看具体用电量数值和百分比数值。

此外模块也预留了故障记录和节电统计接口，可与具备相应功能的硬件设备配合，实现更全面的统计信息归集。

2.5 用电模式模块

用电模式模块实际上包含用户用电模式和发电模式的选择，是适配含发电、储能、用电设备的主动负荷用户的一个模块。如图10所示，该模块是一个协议订制的模块。

图9 统计信息模块界面Fig.9 Interface of statistical information module

图10 用电模式界面Fig.10 Interface of power consumption mode

在用电模式部分，用户可以选择节省电费、节约用电、响应中断和最小排放四个模式中的一个。节省电费模式是基于分时电价机制下的负荷转移调度，用户本身的用电量并不减少，但总电费会更趋经济。节约用电模式则是兼顾了经济性和用户舒适性的模式，会综合考虑耗能成本和不适成本做出调度决策。响应中断模式［9］是电网公司通过发布激励信息进行刺激或者预先签订控制和补偿协议，来使用户对其作出响应，在用电高峰期关停部分用电设备，这种模式在某些情况下会影响到用户舒适度，但用户也会从积极响应或预签协议中获得相应补偿。最小排放模式则以碳排放量为最主要优化目标，对用电负荷进行优化调度。用电设备的可调控时段目前暂由用户手动设定，当系统通过学习掌握了用户的用电行为习惯后，将自动形成负荷调度安排。

在发电模式部分，用户可以选择余电上网、余电储存或者全额上网三种模式之一，分别对应“自发自用，余电上网”和“自发自用，余电储存”以及“所发电量完全上网”三种模式。

2.6 能效评估模块

能效评估模块是依据前面几个模块的各项电气数据做出综合能效评估的总结性模块。如图11所示为能效评估的两级指标体系。

图11 用户能效评估体系Fig.11 Energy efficiency evaluation system for users

软件对能效的评估参考了文献［10］中的基于递阶综合评价方法的能效评估模型，先建立评估体系，再对各级指标值均分别进行了两次加权综合，同时将专家经验和客观数据有机结合，保证评价模型的科学性和可靠性。

综合能效评估的结果可生成为文本格式文件供用户自身查阅，同时将上传至服务器后台数据库进行保存，作为后续开展节能工作和服务的基础依据。

3 实例分析

家庭智能用电管理系统对家用电器用电信息的采集实例已经在前一章做了详细展示。下面以一户兼具发电、用电、储能的家庭作为实例，分析智能用电管理系统通过智能调度控制，对此类具有主动负荷特征的家庭的用电曲线的优化效果。

该家庭同时具有光伏电源和蓄电池，具体设备参数如表2所示。其一日的负荷与发电曲线及电价信息如图12所示。用电峰荷在7：00～9：00和17：00～21：00两个时段，而光伏发电则在正午达到峰值。电价变化较负荷变化稍有延后。

家庭智能用电管理系统设计可对用电设备和发电、储能设备均进行优化，但在实际场景中，除了照明设备以外，多数家用电器仅能通过插座断电实现关停，而无法通过插座重新合通来重新启动，因此在实例中，只控制发电和储能设备来分析系统的应用效果，对家电不作调度控制。

表2 某家庭用户发电及储能设备参数Tab.2 Power generation and energy storage device parameters of a household user

图12 负荷及发电曲线及电价信息Fig.12 Load and power generation curve and power price information

只使用储能设备时，系统对用户负荷曲线优化的效果如图13所示。可见通过对储能设备的控制，在电价较低时充电，电价高时放电，不仅可显著降低负荷峰谷差，也可降低用户的总电费支出。对于电网公司和用户都起到有利影响。

图13 只使用储能设备时系统对负荷曲线优化效果Fig.13 Optimization effect of the system to the load curve only with energy storage device

当同时投入光伏电源和储能设备时，系统对用户负荷曲线优化的效果如图14所示。用户选择自发自用，余电优先储存的模式。在夜间0：00～6：00负荷低谷期，由于此时电价低且没有光伏发电量，储能设备放电，其填补效果与图13大致相同。在8：00～19：00时段内，储能设备为充电状态，光伏电量存入储能设备中，因此该时段内优化前后的负荷曲线重叠。20：00～24：00无光伏电量，储能设备进入放电模式，既可降低负荷高峰，同时也避开了电价高位，达到较好的经济节能效益。

图14 使用光伏电源和储能设备时系统对负荷曲线优化效果Fig.14 Optimization effect of the system to the load curve with PV source and energy storage device

通过实例可以发现。智能用电管理系统通过优化控制，能一定程度优化负荷曲线，实现节能降损、减少电费的效果。同时投入光伏电源和储能设备的对负荷曲线的优化效果虽然不如单独使用储能设备，但能实现对光伏电能的充分利用，对可再生能源的利用和提高用电经济性有积极作用。

4 结束语

介绍的家庭智能用电管理系统能够实现对家庭用户用电数据的采集管理，以及对发电、储能、用电设备的综合优化控制，有利于提高需求侧响应水平，促进电网公司朝综合能源，通信和信息服务的新定位转型。通过对具有主动负荷性质的家庭用户的设备优化控制，能够提升其用电的节能性和经济性，也利于配电网的降损和安全运行。