预测不同能源技术对能耗和/或成本的影响的系统和方法与流程

预测不同能源技术对能耗和/或成本的影响的系统和方法
1.相关申请
2.本技术请求申请日为2020年11月6日的第2020904062号澳大利亚临时专利申请的优先权，其整个内容在此引作参考。
技术领域
3.本发明总体上涉及预测能源消耗和能源消费者需求的系统和方法，具体而言，涉及预测在能源消耗系统内采用混合的能源技术的影响的系统和方法，以提供投资最佳回报和最大限度地降低消费者的能源消耗成本。


背景技术：

4.在现代社会，需要随时获得可靠且具有成本效益的能源供应是大多数住宅和商业消费者的基本要求。随着社会变得越来越依赖于能源可用性，并且传统能源供应资源(例如化石燃料)变得越来越不丰富且由于环境问题对消费者的吸引力越来越小，因此与能源供应和消费相关的成本已大大增加。
5.作为其直接结果，已经提出了各种替代能源解决方案，以促进更灵活的能源供应和消费者端更有效地使用能源。此类解决方案包括提高消费者能源使用效率的技术，例如采用led(发光二极管)照明、电压优化方案、能源监控系统、功率因数校正和hvac(暖通空调)升级。太阳能、风能和潮汐能利用系统等可再生能源技术也越来越频繁地为消费者提供不依赖化石燃料的供应解决方案。类似地，可调度能源技术的发展为消费者提供了一种按需供电，可以根据消费者的需要打开/关闭或调整其功率输出。这些可调度的能源包括电池储能系统和发电机，最终消费者可以使用它们来满足他们持续的能源需求。
6.尽管能源消费者可用的技术数量不断增加，消费者改善能源消耗的可能性也越来越多，但事实证明，很难预测这些技术在住宅或商业应用中的最佳组合方式。因此，虽然一些解决方案声称可以为消费者带来一些好处并显著减少能源费用，但当该解决方案与一个或多个其他解决方案结合使用时，就很难确定预期的综合效益。
7.在目前的市场中，这个问题的解决方法是仅考虑一种技术解决方案可能对一地点的能源消耗产生的影响，并将该好处简单地添加到其他技术解决方案可能提供的好处中。然而，在实践中，综合效益并不是简单的累加，因为这些技术通常相互依赖，并且依赖于消费者的历史的或预测的能源用量。因此，现有的用于计算和预测节能的方法已被证明是非常不准确的，从而低估了此类技术在最大限度地减少能源使用的重要性并延迟其在市场上的采用和接受。
8.因此，需要提供一种系统来准确预测在消费者环境中一起部署的不同电能技术解决方案的综合影响。
9.上述对现有技术的方案或产品的参考和描述并不意在也不应当理解为对现有技术的公知常识的陈述或承认。特别是，上述对现有技术的讨论并不与本领域技术人员公知或熟知相关，而是帮助理解本发明的创造性步骤，其中认定相关的现有技术方案只是一部
分。


技术实现要素：

10.本发明的一个或多个方面由独立权利要求限定。本发明的一些可选和/或优选特征由从属权利要求限定。
11.因此，根据本发明的一个方面，提供了一种预测多个能源技术解决方案的引入会对一地点的能源消耗产生的综合影响的方法，包括：
12.选择适合所述地点使用的多个能源技术解决方案；
13.生成所述地点的能源使用数据，该能源使用数据包括在一预定时间段内以预定时间间隔的所述地点的使用数据；
14.基于每个预定时间间隔的能源使用数据，为每个选定的能源技术解决方案创建能源影响数据；
15.在每个时间间隔内为每个选定的能源技术解决方案顺序生成受影响的能源数据，为先前的能源技术解决方案生成的受影响的能源数据用于为后续的能源技术解决方案生成受影响的能源数据；
16.在为每个能源技术解决方案顺序生成受影响的能源数据之后，独立地对每个时间间隔的受影响的能源数据求和以生成预定时间段的组合的受影响的能源数据；和
17.将所述组合的受影响的能源数据与所述地点的能源使用数据进行比较，以确定引入所选能源技术解决方案会对所述地点的能源消耗产生的预测的综合影响。
18.在一个实施例中，所述多个能源技术解决方案选自列出的适用于所述地点实施的每个能源技术解决方案的一表格。一能源技术解决方案可以包括一组共享电气特性的能源技术解决方案。所述多个能源技术解决方案可选自led照明系统、电压优化系统、能源监测系统、功率因数校正系统、太阳能发电机、电池储能系统、尖峰负荷可调度发电机和hvac升级系统组成的组。
19.在一个实施例中，所述地点的能源使用数据可以从所述地点在预定时间段内的历史能源使用生成。
20.在另一个实施例中，所述地点的能源使用数据可以从所述地点的预计能源使用数据生成。
21.所述地点的能源使用数据可以包含在预定时间间隔输入到所述地点或从所述地点输出的有功或实际功率以及在预定时间间隔输入到所述地点或从所述地点输出的无功功率。视在功率值和功率因数值可以根据有功或实际功率数据以及无功功率数据来确定。可以为每个预定时间间隔确定视在功率值和功率因数值。
22.可以根据实际功率或有功功率和无功功率为每个预定时间间隔创建每个所选能源技术解决方案的能源影响数据。可以在一表中为每个能源技术解决方案生成能源影响数据，计算该能源技术解决方案对每个预定时间段的能源使用的影响，以实际功率或有功功率和无功功率表示。
23.可以这样依次为每个选定的能源技术解决方案生成受影响的能源数据：首先通过基于所述地点能源使用数据生成一第一能源技术解决方案的影响表数据，然后基于所述第一能源技术解决方案的受影响的能源数据，为一第二能源技术解决方案生成受影响的能源
数据。
24.每个能源技术方案对每个时间段的有功功率需求和无功功率需求的影响可以添加到输入/输出的该时间段的有功功率数据和无功功率数据中，以生成特定于技术对所述地点的有功和无功功率要求的影响的技术结果表。
25.前一能源技术方案影响产生的技术结果表，可以作为后续能源技术方案产生技术结果表的起点。
26.可以通过对序列中最后一个能源技术解决方案的最终技术结果表中出现的每个时间间隔生成的每个有功功率数据和无功功率数据求和来生成预定时间段的组合的受影响的能源数据。
27.将所述组合的受影响的能源数据与能源使用数据进行比较的步骤可以包括创建预测能源账单，用于确定能源节省成本与实施能源技术解决方案的成本。
28.预测的能源账单可以考虑与实施所选能源技术解决方案相关的能源费率。
附图说明
29.根据以下对优选实施例的非限定性描述，本发明会更容易理解，附图中：
30.图1是根据现有技术的、用于评估能源解决方案技术对一地点能源消耗的影响的常规系统的功能图；
31.图2是根据本发明一实施例的、用于评估能源解决方案技术对一地点能耗的影响的系统的功能图；
32.图3是描述根据本发明一实施例的、一种用于评估能源解决方案技术对一地点能耗的影响的方法的流程图；
33.图4是示出根据本发明一实施例如何选择能源解决方案技术的一表格；
34.图5是示出根据本发明的一实施例收集历史能源使用数据的方式的一表格；
35.图6是示出根据本发明一实施例为每个能源技术解决方案创建能源影响数据的方式的一表格；
36.图7示出了根据本发明一实施例为一能源技术解决方案生成受影响的能源数据的方式；
37.图8和9示出了根据本发明的一实施例为用户选择用于评估的每个能源技术解决方案顺序生成受影响的能源数据的方式；
38.图10是示出根据本发明的另一实施例的用于评估能源解决方案技术对一地点的能耗的影响的方法的流程图。
具体实施方式
39.现在参考附图描述本发明的优选特征。但是，可以理解，参考附图阐明和描述的特征不应当理解为对本发明范围的限制。
40.下面就用于预测一起部署的不同能源技术解决方案对能源消费者或能源消耗系统的能源消耗的综合影响的方法来描述本发明。最终消费者可以使用本发明来确定在他们的地点采用的最佳技术组合，并准确预测他们可以期望实现的能源量和账单减少量，从而提供他们投资于此类技术的可能的投资回报。虽然本发明将在下文中就连接到电网的的地
点进行描述，但是应当理解，相同的应用原理可以应用于连接到天然气网络或电力和天然气组合网络的地点。
41.随着新技术的发展成为现实，可以与现有能源系统一起使用的技术种类不断增加，以最大限度地减少消耗，同时确保有足够的能源来运营一个地点。这些技术包括：
[0042]-led照明(能源效率)
[0043]-电压优化(能源效率)
[0044]-能源监测(能源效率)
[0045]-功率因数校正(能源效率)
[0046]-太阳能(可再生能源)
[0047]-电池储能(可调度能源和负载)
[0048]-尖峰负荷可调度发电机(可调度能源)
[0049]-暖通空调升级(能源效率)
[0050]
应当理解，上述技术列表并非详尽无遗，而只是说明适合用本发明进行评估的技术类型。就此而言，任何可用的能源技术都能够与本发明的系统和方法一起使用，并且随着新技术的发展和演变，它们可以简单地结合到本发明中以帮助为消费者识别优化的能源解决方案。
[0051]
虽然上述任何一种或多种技术都可以用于能源消耗地点，例如商业或住宅建筑或综合体，但现在没有准确预测各种技术对地点能源消耗的综合影响的手段，特别是在预期的账单减少和与采用此类技术相关的投资回报方面。
[0052]
图1示出了传统的现有技术系统10，其通常已用于预测不同技术12、14和16的引入对诸如住宅或商业场所的地点的能源消耗产生的影响。可以理解，要考虑在一个所述地点引入的技术数量可能会有所不同，具体取决于所述地点。在本示例中，仅考虑了三种技术12、14和16。技术12、14和16可以包括上面列出的任何技术的引入，这些技术可能正在考虑在所述地点实施，以及可以包括将来可能可用或可能变得可用的任何其他技术。传统的预测系统10通常会根据为所述地点生成的能源使用数据17单独评估特定技术12、14或16，这些数据可能基于所述地点的历史能源使用数据或所述地点的预测使用需求。一个简单的分析引擎11、13、15获取所述地点的能源使用数据17并评估特定技术12、14或16会对所述地点的能源消耗产生的影响。相关分析引擎11、13、15然后为每个特定技术生成修正的能源使用影响数据18、19、20。例如，如果技术12是在办公室或工厂引入的led照明，分析引擎11将使用历史能源使用信息17，例如运行时间和要使用的灯的数量，来生成用led照明替换全部或部分现有照明的、修正的能源使用影响数据18。
[0053]
对其他技术14和16中的每一个执行相同的处理以生成可能随着新技术的引入而实现的、修正的能源使用影响数据19、20。为了评估每种技术的联合引入将对地点产生的总体影响，将单独生成的修正的能源使用影响数据数据18、19、20相加以提供从中去除原始能源使用数据17的总影响数据，以提供组合的预测消耗数据21。该组合的预测消耗数据21然后可以由所述地点的适当管理人员使用，以确定新技术会对所述地点的能源消耗产生的总体影响，以最大限度地减少能源账单并验证在引入此类新技术方面的投资。
[0054]
然而，已经发现，为了准确预测组合技术对所述地点的影响，需要评估单个技术，不仅要考虑它们单独对能源消耗的影响，还要考虑它们在所述地点的能源使用数据17上的
相互依赖性，而不仅仅两两的依赖性。
[0055]
参考图1，这种传统预测系统10的问题可以在如下特定情况下解释。在一示例中，系统10可以与所述地点关联使用，而所述地点的能源使用数据17在任何时间点都是100kw的电能。所述地点的管理员可能正在寻求安装诸如led照明技术12、电压优化单元14和太阳能装置16之类的技术，以试图最小化所述地点的能耗。在本示例中，太阳能装置16不能从所述地点输出过剩能源。
[0056]
如上所述，每个分析引擎11、13和15基于所述地点的能源使用数据17确定led照明的能源使用影响数据18为-50kw(节省50kw)；电压优化单元14的能源使用影响数据19为-10kw(能源减少10％或节省10kw)；太阳能系统的能源使用影响数据20为-60kw(或节省60kw)。因此，使用传统方法来预测技术12、14、16的组合预测消耗数据21，将各个影响18、19和20加在一起以提供-120kw的总体影响，即消耗的总体减少120kw，基于所述地点使用100kw电能的能源使用数据17。就此而言，综合预测影响21为-20kw。
[0057]
显然，这种预测影响21存在许多不一致或不可能的情况。实际上，电压优化单元14的安装会节省10％的电力，这与其他技术相互依赖。因此，通过单独计算10kw的影响19，会出现不准确的结果，因为这只是根据所述地点的能源使用数据17来评估技术，而不是与正在考虑的其他每项技术混合时的总体影响。类似地，由于太阳能装置16无法从所述地点输出电力，因此它无法支持负的最终预测影响21。虽然太阳能装置16的单独影响20是正确的并且不会产生负面结果(即100kw
–
60kw＝40kw)，但当将影响20添加到其他技术的影响18和19时，结果不正确并且不可能。应当理解，通过使用这种传统方法来预测技术影响，预测结果使得很难准确预测在所述地点安装不同技术的影响，这可能会阻碍在现有所述地点设施上采用新技术。
[0058]
为此，已经提出本发明的系统以提供一更准确的预测系统，其可以根据所述地点的历史使用数据和/或估计的所述地点使用数据来分析新技术对彼此的影响。
[0059]
图2示出了本发明的一个实施的系统30。在该系统30中，可以以迎合与所述地点的能源使用数据17相关的每种技术的相互依赖性的方式来简单有效地预测多种新技术实施的影响。应当理解，所述地点的能源使用数据17可以基于所述地点的历史能源使用或消耗，或者可以是基于所述地点处计划的或期望的能源使用或消耗的估计数据。
[0060]
如图所示，系统30的特征在于处理引擎25将所述地点能源使用数据17和与所述地点寻求作为能源管理系统的一部分实施的每项技术12、14和16相关联的数据作为输入。虽然系统30示为试图实施三种不同的技术解决方案12、14和16，但是根据可用的技术解决方案的数量，可以认为使用本系统30的技术解决方案的总数是无限的。处理引擎25能够用来提供对选择在所述地点使用的每种技术的综合影响的准确预测。正如下面更详细讨论的那样，处理引擎25使得技术12、14和16的不同组合能够选择用于在所述地点实施，以提供多种技术将对所述地点的能源消耗产生的综合影响的准确预测。
[0061]
处理引擎25配置为以离散的时间序列间隔处理所述地点的能源使用数据17。处理引擎可以处理的时间间隔及其时间段没有限制。例如，处理引擎可以在1天到100年(甚至更宽的范围)的时间段内处理一秒到每小时的时间间隔。在下面要描述的系统30的优选实施例中，处理引擎25示为以15分钟的间隔处理能源使用数据，以便生成相同粒度的下一年的影响预测。
[0062]
处理引擎25根据如图3所示的方法40运行。
[0063]
在本发明的一个实施例中，过程引擎25是在标准计算机或类似电子设备上运行的软件配置应用程序的一部分。在一个实施例中，该软件可以使用事件驱动的无服务器计算平台在线运行，该平台运行代码以响应事件并自动管理该代码所需的计算资源，例如amazon.com网站开发的aws lambda。
[0064]
在另一实施例中，所述计算机可以包括一中央处理单元或cpu，其包括一个或多个微处理器和可操作地连接到cpu的存储器。所述存储器可以包括随机存取存储器(ram)和诸如磁性硬盘驱动器的存储介质等的任意组合。存储介质可用于长期存储一地点的历史能源使用数据以及过去的预测结果。与随机存取存储器相关联的中央处理单元用于包含与系统30相关的程序指令和瞬时数据。特别地，存储器可以包含用于实现本发明的方法40的指令体。处理引擎25可以远程托管或可经由云或类似托管服务访问。
[0065]
在一优选实施例中，系统30可通过互联网或结合互联网的专用移动或蜂窝网络远程访问，例如gsm(全球移动通信系统)、cdma(码分多址通信系统)、utms(通用移动通信系统)、wcdma(宽带码分多址通信系统)或lte(长期演进通信系统)网络等。还使用其他类型的网络，例如内联网、外联网、虚拟专用网络(vpn)和基于非tcp/ip(传输控制/网络通信协定)的网络。
[0066]
可以向系统30的用户提供由存储在远程主机服务器中的cpu操作的专用软件应用程序。用户可以通过将软件应用程序直接下载到他们的个人计算机或电子设备来获得软件应用程序的副本，这样，一旦安装，主机服务的软件应用程序就会提供一个界面，使用户能够促使信息通信到主机服务，以执行预测处理。在另一实施例中，软件应用程序可以远程托管。
[0067]
方法40包括一第一步骤41，由此用户能够设置他们想要为他们的地点试用的技术的数量和组合。如图4所示，可以向用户呈现一表格50，该表格50列出了可以由用户选择的每个潜在技术51。在图4所示的实施例中，有六个技术选项51可供用户选择。然而，应当理解，可供选择的技术选项51的数量可以变化并且可以随着新技术和选项变得可用和/或旧技术和选项变得不相关或过时而被添加到表50或从表50中移除。
[0068]
用户可以确定他们希望启用和禁用哪些技术选项51，并且对于那些能够产生电力并将电力输出回电网的技术，例如太阳能发电机，可以一起设置发电机限制53和输出限制52。然后，这可以使系统30能够基于启用的技术51以及这些技术将对所述地点的能耗产生的综合影响来执行预测操作。
[0069]
应当理解，对于具有类似电气特性的技术，可以将这样的技术分组并在本发明内视为单一技术，如下所述。就此而言，为了涵盖此类情况，任何对“技术”或“技术解决方案”的引用都可以指一种类型的技术或具有相似电气特性的一组技术。
[0070]
在步骤42中，所述地点的能源使用数据导入系统30。如图5所示，该信息以表格54的形式提供，表格54在预定的时间段分成特定的时间间隔55。在所示的实施例中，信息在270分钟的时间段分成15分钟的时间间隔。然而，应当理解，能源使用的时间间隔和时间段可以变化。为了预测时间段通常为1年的影响，将涵盖15分钟间隔的35,040行数据导入系统。如前所述，所述地点的能源使用数据可以基于时间间隔内的历史能源使用，或者可以基于对所述地点的能源需求的理解而生成或预测所述地点的能源使用数据。
[0071]
所述地点的能源使用数据通常包含在该时间间隔内输入到所述地点的有功功率或实际功率56kwh(千瓦时)(输出功率时显示为负值)以及输入到所述地点的无功功率57kvarh(无功千伏安小时)(同样，输出功率时显示为负值)。根据此数据，视在功率58(以千伏安kva为单位)和功率因数59可根据以下公式计算：
[0072][0073]
实际功率(kw)＝输出到地点的kwh(56)x小时间隔
[0074][0075]
该信息针对每个时间间隔进行计算，以生成如图5所示的表格。
[0076]
应当理解，虽然下面将使用术语千瓦时kwh和无功千伏安小时kvarh表示为“净”值来描述本实施例，但是在本发明的其他实施例中，kwh值和kvarh值可以表示为这些的原始值，而输入值和输出值可能位于每个指标的单独列中。
[0077]
对于每个时间间隔55，基于在步骤42中生成的能源使用数据，输出对每种技术的影响表80。图6中示出了为诸如电池储能系统的一特定技术生成的影响表60的示例。对于每个时间间隔55，影响表60包括该技术将对该时间间隔产生实际或有功功率(kwh)61和无功功率(kvarh)62方面的影响。会为用户在步骤41中选择的所有启用技术生成一个类似的表，该表称为60a、60b、60c
……
。
[0078]
在步骤44中，如图7所示，当与在步骤42中导入并在图5中所示的地点能源使用数据54相比较时，最初基于该技术的影响表数据60a为第一选择的技术生成一结果表63a。就此而言，将每个时间段对该技术的有功功率要求(以kwh为单位)和无功功率要求(以kvarh为单位)的影响添加到该时间段的输入/输出有功功率数据和无功功率数据中，以生成技术对所述地点的有功和无功功率要求的影响的一技术结果表63a。
[0079]
图7示出了生成技术结果表63a的方式。如图所示，然后基于上述方程式计算每个时间间隔的视在功率(kva)和功率因数。
[0080]
根据本发明，不是继续使用在步骤42中导入的初始所述地点能源使用数据54来评估每个技术对所述地点能源消耗的影响，而是先前技术的影响生成的技术结果表63a变为下一个技术影响评估的起点，如图8所示。然后根据先前技术的技术结果表63a评估下一个启用技术的影响表数据60b，以为那种技术生成新的技术结果表63b。视在功率(kva)和功率因数的计算方式与上述新技术结果表63b的计算方式相同。
[0081]
图9示出了对三种启用技术(标记为a、b和c)的影响评估。可以注意到，表54中的地点能源使用数据仅用于评估第一种技术，即技术a。对于后续的每个技术评估，先前评估的技术的技术结果表63(63a、63b、63c)被用作输入数据。这种线性或顺序评估捕获多个技术的相互依赖性，并生成代表通过在所述地点组合多个技术可实现的实际和无功节能的数据。
[0082]
在步骤46，生成技术影响预测数据，以向用户提供代表所述地点可能的有功功率和无功功率节约能源的数据。这是通过对启用技术的最终技术结果表63(在所示实施例中，
这是技术结果表63)中存在的每个时间间隔的每个实际(kwh)和无功(kvarh)功率数据求和来确定的，并将此数据与所述地点的能源使用数据表54的每个时间间隔的实际(kwh)和无功(kvarh)功率数据之和进行比较。
[0083]
地点经理或类似的能源专业人员通常可以使用这些数据将其输入一成本核算引擎，以提供一准确的账单节省评估，分别在相关的时间间隔列出，比较在添加新技术“之前”的地点能源账单和添加新技术“之后”的地点能源账单。这可以以多种方式使用，通常用于计算此类技术的投资回报，与获取和实施这些技术所需的资本成本(或财务)进行比较。
[0084]
在图4-9所示的实施例中，结合三种启用技术a、b和c的结果可总结如下：
[0085][0086]
这表明地点所需的有功功率显著减少397.9kwh(46％)，现场所需的无功功率减少135.9(19％)kvarh。
[0087]
应当理解，本发明的系统不仅可以处理kw/kwh数据，还可以处理和预测基于无功和需求的数据，还包括kva/kvah(千伏安/千伏安时)、kvar/kvarh(千伏安/无功千伏安时)和每个时间序列数据间隔的功率因数。这包括考虑通过功率象限中每个象限的所有功率流，即包括对电感负载的电容性和电感性考虑以及实际功率的输入和输出。
[0088]
本发明还利用以下功能的组合对预测数据的质量控制进行若干安全检查：
[0089]-确保如果一项技术无法发电，则永远不会出现其提供的影响将所述地点预测电力置于不可能的“电力输出”模式的情况；
[0090]-确保输出限制技术在连接数据的每个时间点考虑由kw和功率因数/kvar产生的协同增强的kva。输出限制特别利用功率象限第2和第3象限中的计算；
[0091]-确保任何发电机的发电量绝不会超过其额定值(kva和kw)；和
[0092]-确保任何能效升级都不会造成升级后能源使用少于运行升级技术所需能源的错误情况
[0093]
还应当理解，本发明的系统能够容易地更新以添加(或移除)技术以便在它们变得可用(或不相关)时被包含。这样的系统使用户能够启用/禁用连接的技术作为预测评估的一部分，以确保他们仅将当前系统用于与所述地点的特定需求相关的技术。
[0094]
本发明的系统配置为在多技术投资回报(roi)提案生成和优化工具/软件内运行。这样的系统可以由各种各样的用户使用，包括：
[0095]
a)寻求优化单一和多项技术项目以销售给能源消费者的能源服务销售公司。本发明将使这些用户能够创造更大的项目机会并根据客户需要优化roi；
[0096]
b)与他们的客户或客户的客户建立联系以帮助他们确定他们可以做些什么来最
好地减少能源账单以留住和奖励忠诚客户的企业；和
[0097]
c)能够确定不同技术可以为他们做什么并参与市场以提供相应服务的能源消费者。
[0098]
通过提供一个能够评估技术对能源消耗影响的系统，各种其他可能的用户群体也会感兴趣，包括：
[0099]
a)可能希望了解如何最有效地减少他们(或其他人)的碳足迹的政府和/或委员会；和
[0100]
b)可能希望在开发前检查发明产品或技术创新的制造商或教育部门，以验证客户价值以及在这样做时技术研发投资可能带来的市场机会。
[0101]
根据本发明的第二方面，该系统还能够被能源经纪人等用来优化费率和供应成本，以便不仅减少能源消耗，而且还最小化能源供应成本以提供一综合的能源优化系统。
[0102]
有多种与能源供应相关的费率和收费，特别是与高峰能源使用和非高峰能源使用相关的费率和收费。众所周知，通过实施一项技术来最大限度地减少能源消耗，新的消费要求可能会对用户能够获得的电力供应费率的类型和成本产生不利影响。例如，许多寻求在所述地点安装太阳能系统的能源消费者可能会发现，由于太阳能技术的实施带来的能源消耗变化，他们的能源账单可能会增加(或者一旦你安装太阳能则一些费率就没有了)。发生这种情况的原因可能是对用户根据“使用时间”收费而不是单一费率。由于太阳能解决方案减少了由于在阳光的存在他们的白天能源消耗，早晨使用和傍晚使用(这是家庭消耗的大部分能源)将以高峰收费，最高可达超过非高峰期30％。这可能导致太阳能技术的预测收益不准确，尽管在安装太阳能技术后能源消耗发生了明显变化。
[0103]
通常，为了优化供应费率，有必要审查能源供应商以评估适用于能源消耗的不同收费标准和费率。这通常是根据历史能源使用情况进行的，并且没有提供关于这些收费标准/费率如何受到不同技术利用的影响的联系。
[0104]
发明利用如图10所示的方法70解决了这个问题。方法70利用了如上所述的方法40的步骤，并且将使用相同的附图标记来指代方法40的步骤。
[0105]
在步骤71和73中，系统导入与所述地点的能源供应相关的所述地点能源费率数据“a”、“c”。在步骤71和73中生成的所述地点能源费率数据可以从所述地点能源供应商处获取的历史数据中获取，这些数据包括在所述地点应用的费率，例如非高峰和高峰费率、需求费用等。或者，所述地点能源费率数据可以根据其他供应商生成或预测，由此产生的限制(即消耗现在低于以前是一个选项的某些费率选项的阈值)或地点经理或负责此类现场问题的类似个人设定的期望费率。能源费率数据a可以与能源费率数据c相同也可以不同，取决于所选的具体技术或使用的能源供应商。
[0106]
在步骤72中，当应用于从上述步骤42中获取的所述地点使用数据时，基于在步骤71中导入的所述地点能源费率数据“a”生成能源账单“b”。这通常在确定的使用时间段设置的每个时间间隔内完成。在步骤72中生成的能源账单b不受用户考虑在所述地点实施的能源技术的影响。
[0107]
在步骤74中，采用与上述相同的过程，使用在上面的步骤46中生成的技术影响预测数据和在步骤73中导入的所述地点能源费率数据“c”来生成能源账单“d”。这通常在确定的时间段每个设置的时间间隔进行。在步骤74中生成的能源账单“d”受到用户考虑在所述
地点实施的能源技术的影响。
[0108]
通过使用在步骤46中生成的技术影响预测数据，可以创建能源账单“d”，该账单“d”描述了由于引入新技术而现在适用于所述地点的“现实世界”能源成本。例如，如果预测所述地点使用的能源少于能源供应商为所述地点设置的预定阈值能源水平，则所述地点可能不再能够获得具有特定最低阈值的费率。同样，如果所述地点打算实施太阳能技术，则所述地点可能无法再利用他们在实施此类技术解决方案之前使用的费率。
[0109]
在步骤75中，可以比较从步骤72和74中生成的能源账单“b”和“d”，以了解节省的账单不仅考虑了现场引入新能源技术所产生的能源消耗变化，还考虑了这些引入的技术如何可能影响适用于所述地点的能源消耗的费率。
[0110]
应当理解，与方法40相比，方法70通过不仅预测由于在所述地点引入新技术而节省的能源消耗，而且还预测这如何改变所述地点的供应费率，从而向用户提供额外的信息，这显著影响了此类新技术投资的财务影响。这些信息可以由地点经理等使用，不仅可以最大限度地减少能源消耗，还可以了解和规划此类投资的真正财务影响。
[0111]
在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”及其派生词意在开放式的含义而不是封闭式的含义，除非明确说明或上下文需要相反的含义。即就是说，术语“包括”及其派生词不仅仅是指出直接列出的部件、步骤或特征，也包括其他未明确列出的部件、步骤或特征，除非明确说明或上下文需要相反的含义。
[0112]
可以理解，本领域技术人员可以对在此描述的本发明的方法进行多种变化和改动而不背离本发明主旨和范围。

技术特征：
1.一种预测多个能源技术解决方案的引入将对一个地点的能源消耗产生的综合影响的方法，包括：选择适合在所述地点使用的多个能源技术解决方案；生成所述地点的能源使用数据，该能源使用数据包括在预定时间段以预定时间间隔的所述地点的使用数据；基于每个预定时间间隔的能源使用数据，为每个选定的能源技术解决方案创建能源影响数据；在每个时间间隔内为每个选定的能源技术解决方案顺序生成受影响的能源数据，为先前的能源技术解决方案生成的受影响的能源数据用于为后续的能源技术解决方案生成受影响的能源数据；在为每个能源技术解决方案顺序生成受影响的能源数据之后，独立地对每个时间间隔的受影响的能源数据求和以生成预定时间段的组合的受影响的能源数据；和将所述组合的受影响的能源数据与所述地点的能源使用数据进行比较，以确定引入所选能源技术解决方案会对所述地点的能源消耗产生的预测综合影响。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个能源技术解决方案是从一个表格中选择的，该表格列出了适用于所述地点实施的每个能源技术解决方案。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，一能源技术解决方案可能包括一组共享电气特性的能源技术解决方案。4.根据权利要求1-3之一所述的方法，其特征在于，所述能源技术解决方案可选自由led照明系统、电压优化系统、能源监测系统、功率因数校正系统、太阳能发电机、电池储能系统、尖峰负荷可调度发电机和hvac升级系统组成的组。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地点的能源使用数据是根据所述地点在预定时间段的历史能源使用情况生成的。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地点的能源使用数据是根据所述地点的预计能源使用数据生成的。7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述地点的能源使用数据包含在预定时间间隔内输入到所述地点和/或从所述地点输出的有功或实际功率，以及在所述预定时间间隔输入到所述地点和/或从所述地点输出的无功功率。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，可以根据所述有功或实际功率数据以及所述无功功率数据确定视在功率值和功率因数值。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，为每个预定时间间隔确定所述视在功率值和所述功率因数值。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个选定的能源技术解决方案的能源影响数据是根据实际或有功功率和无功功率为每个预定时间间隔创建的。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，为每个能源技术解决方案在一表格中生成能源影响数据，计算该能源技术解决方案会对每个预定时间段的能源使用产生的影响，以有功功率或有功功率和无功功率表示。12.根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，依次为每个选定的能源技术解决方案生成受影响的能源数据，具体为：通过首先基于所述地点能源使用数据为一第一能源技
术解决方案生成影响表数据以创建第一能源技术解决方案的受影响的能源数据，然后使用第一个能源技术解决方案的受影响的能源数据作为生成第二个能源技术解决方案的受影响能源数据的基础。13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，将每个时间段对每个能源技术解决方案的有功功率需求和无功功率需求的影响添加到输入和/或输出的该时间段的有功功率数据和无功功率数据中，以生成特定于该时间段的、该技术对所述地点的有功和无功功率要求的影响的技术结果表。14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，由先前能源技术解决方案的影响生成的技术结果表用作为后续能源技术解决方案生成技术结果表的起点。15.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，通过对序列中最后一个能源技术解决方案的最终技术结果表中出现的每个时间间隔生成的每个有功功率和无功功率数据求和，生成预定时间段的组合的受影响的能源数据。16.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述组合的受影响的能源数据与能源使用数据进行比较的步骤包括创建预测能源账单，以确定能源成本节约与实施能源技术解决方案的成本。17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述预测的能源账单考虑了与实施选定能源技术解决方案相关的能源费率。

技术总结
一种预测能源技术解决方案的引入对一地点能耗的综合影响的方法，包括：选择多个适合该地点使用的能源技术解决方案；生成所述地点的能源使用数据，该能源使用数据包括在预定时间段以预定时间间隔的所述地点的使用数据；基于每个预定时间间隔的能源使用数据，为每个选定的能源技术解决方案创建能源影响数据；在每个时间间隔内为每个选定的能源技术解决方案顺序生成受影响的能源数据，为先前的能源技术解决方案生成的受影响的能源数据被用于为后续的能源技术解决方案生成受影响的能源数据；在为每个能源技术解决方案顺序生成受影响的能源数据之后，独立地对每个时间间隔的受影响的能源数据求和以生成预定时间段的组合的受影响的能源数据；将组合的受影响的能源数据与地点的能源使用数据进行比较，以确定所选能源技术解决方案的引入将对地点的能源消耗产生的预测综合影响。的预测综合影响。的预测综合影响。


技术研发人员：杰逊
受保护的技术使用者：动力三角形有限公司
技术研发日：2021.11.05
技术公布日：2023/7/12