| 研究生: |
羅婉菱 Wan-Ling Lo |
|---|---|
| 論文名稱: |
網路數位電力監測系統之建置 |
| 指導教授: |
王鵬堯
Peng-Yau Wang |
| 口試委員: | |
| 學位類別: |
碩士 Master |
| 系所名稱: |
工學院 - 環境工程研究所 Graduate Institute of Environmental Engineering |
| 畢業學年度: | 95 |
| 語文別: | 中文 |
| 論文頁數: | 113 |
| 中文關鍵詞: | 網路數位電力監測 、用電活動類型 、XML |
| 外文關鍵詞: | digital electricity monitor, power consumption pattern, XML |
| 相關次數: | 點閱:14 下載:0 |
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本研究所建置的網路數位電力監測系統其主要的目的為證明系統架構規劃之可行性,並以中央大學40個電力監測點為建置及測試對象。另外,透過即時用電資訊的取得進行資料分析,瞭解各館舍活動類型與用電之間的關係,進而對其用電型態作分類及用電參考指標之建立。並將監測的初步成果,提供將來相關人員作更深入之研究及探討。
設計的理念包含了系統、管理及研究三層面。在系統層面上,由於國內電錶系統商眾多,資料傳遞格式各有差異,為統一起見,本研究決定採用XML資料交換的優勢,以省下因通訊協定不一所帶來的不便之處。再者,採用開放式系統架構,將電錶端所測得每分鐘監測值過XML格式與TCP/IP方式回傳至監測中心伺服器,且採一系統中心對全國學校的系統感測點,能省下系統中心端的高建置成本費用。在管理層面上,本研究強調用電資訊的即時性與透明化,讓每位使用者都能透過網路數位電力監測系統得知時時刻刻的用電動態資訊,讓能源管理成為人人關注的重點,更易達能源節約的效果。在研究層面上,則透過每日資料分析,使各學校瞭解其每分鐘用電資料及用電參考指標,甚至將來可進一步作為提供校方日後於負載控制或預測模式後續研究之基礎。
透過監測資料的分析,可瞭解各館舍的用電活動類型,進而對其用電型態作分類及用電參考指標之建立。以數學模型來區分中央大學內之館舍用電類型,最少可區分為三角形波、方形波及W形,分別代表的用電活動類型為研究型、辦公行政型以及宿舍型。
In this thesis, a new web-based electricity monitoring network has been studied, configured and constructed to prove the concept of that using internet and XML to exchange monitoring data can reduce the installation and maintenance costs for the campus-wide, or even national-wide power consumption monitoring networks.
To test the new monitoring network, 40 digital power meters, each has a special designed XML data gateway module, were installed in different buildings around the main campus of the National Central University, ChungLi City, Taiwan. Monitored data were sent back to a central data server every minute, and a custom designed programmed was used to verify and analyze the data. A web-site was also constructed to display the result.
The system has successfully operated for more than one year. In comparison with other existing electricity monitoring system, the new internet based system costs less and is easier to install.
To prevent data disaster that any real-time monitoring system may eventually encountered, we tried to develop simple mathematic models that can describe the data with only little numbers of parameters. Although its not a big success, we still find that most of power monitoring data can be described with seven basic patterns, such as V or W form.
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