能源能效的计算方法及装置、存储介质、电子装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种能源能效的计算方法及装置、存储介质、电子装置，其中，该方法包括：获取目标能源的运行数据，其中，所述运行数据包括：负荷率、消费能源量、所述消费能源量产出的生产能源量，其中，所述负荷率为所述目标能源在周期时间的平均负荷与最高负荷之间的百分比；按照所述负荷率对所述消费能源量和所述生产能源量进行分类；根据所述消费能源量和所述生产能源量计算与负荷率对应的能效值。通过本发明专利技术，通过将能效值与负荷率关联，考虑负荷率维度在生产过程中对能效值的影响，可以根据负荷率更加准确地指导能源站的运行，解决了现有技术中不能计算不同负荷率下的能效值的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
能源能效的计算方法及装置、存储介质、电子装置
本专利技术涉及通信领域，具体而言，涉及一种能源能效的计算方法及装置、存储介质、电子装置。
技术介绍
现有技术中，能源能效是能源转换效率，能效比越大，节省的能源就越多。在日益追求环保和节能的今天，能够准确的了解和预测能源能效，是众多企业所关注的。现有技术中，当前AI(人工智能)智能算法在各个领域的应用比较广泛，在能源领域的应用也逐渐兴起。通过AI算法对运行的泛能站进行优化调度一直以来是算法工程师所追求的最终目标，但是算法的实现都局限于理想的状态，忽略了设备在实际运行过程当中所遇到的各种实际工况，导致设备无法按照既定的AI优化调度算法进行运行。如泛能站燃气蒸汽锅炉的运行就是典型设备之一，当前由于燃气蒸汽锅炉的实际运营工况无法达到AI智能算法优化调度的理想状态，所以算法当中的基于时间维度的燃气蒸汽锅炉能效计算算法无法达到所应具有的功能，通过其预测和计算出来的能效值与真实数据相差较大。针对现有技术中存在的上述问题，目前尚未发现有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种能源能效的计算方法及装置、存储介质、电子装置。根据本专利技术的一个实施例，提供了一种能源能效的计算方法，包括：获取目标能源的运行数据，其中，所述运行数据包括：负荷率、消费能源量、所述消费能源量产出的生产能源量，其中，所述负荷率为所述目标能源在周期时间的平均负荷与最高负荷之间的百分比；按照所述负荷率对所述消费能源量和所述生产能源量进行分类；根据所述消费能源量和所述生产能源量计算与负荷率对应的能效值。可选地，按照所述负荷率对所述消费能源量和所述生产能源量进行分类包括：按照预定步长划分负荷率，得到多个负荷区间；确定每个生产时间的负荷区间；将属于任一目标负荷区间的生产时间内的消费能源量和生产能源量分类为对应的目标消费能源量和目标生产能源量。可选地，根据所述消费能源量和所述生产能源量计算与负荷率对应的能效值包括：针对任一目标负荷区间，将所述目标生产能源量除以所述目标消费能源量，得到商值；将所述商值确定为所述目标能源在所述目标负荷率下的能效值。可选地，在获取目标能源的运行数据之后，所述方法还包括：对所述运行数据进行数据清洗。可选地，在根据所述消费能源量和所述生产能源量计算与负荷率对应的能效值之后，所述方法还包括：生成以所述负荷率为自变量，所述能效值为因变量的曲线图。可选地，在根据所述消费能源量和所述生产能源量计算与负荷率对应的能效值之后，所述方法还包括：将所述负荷率作为输入标签，所述能效值作为输出标签，训练人工智能模型，其中，所述人工智能模型用于预测所述目标能源的能效值。可选地，所述目标能源包括以下之一：蒸汽能源、暖气能源。根据本专利技术的另一个实施例，提供了一种能源能效的计算装置，包括：获取模块，用于获取目标能源的运行数据，其中，所述运行数据包括：负荷率、消费能源量、所述消费能源量产出的生产能源量，其中，所述负荷率为所述目标能源在周期时间的平均负荷与最高负荷之间的百分比；分类模块，用于按照所述负荷率对所述消费能源量和所述生产能源量进行分类；计算模块，用于根据所述消费能源量和所述生产能源量计算与负荷率对应的能效值。可选地，所述分类模块包括：划分单元，用于按照预定步长划分负荷率，得到多个负荷区间；确定单元，用于确定每个生产时间的负荷区间；分类单元，用于将属于任一目标负荷区间的生产时间内的消费能源量和生产能源量分类为对应的目标消费能源量和目标生产能源量。可选地，所述计算模块包括：计算单元，用于针对任一目标负荷区间，将所述目标生产能源量除以所述目标消费能源量，得到商值；确定单元，用于将所述商值确定为所述目标能源在所述目标负荷率下的能效值。可选地，所述装置还包括：清洗模块，用于在所述获取模块获取目标能源的运行数据之后，对所述运行数据进行数据清洗。可选地，所述装置还包括：生成模块，用于在所述计算模块根据所述消费能源量和所述生产能源量计算与负荷率对应的能效值之后，生成以所述负荷率为自变量，所述能效值为因变量的曲线图。可选地，所述装置还包括：训练模块，用于在所述计算模块根据所述消费能源量和所述生产能源量计算与负荷率对应的能效值之后，将所述负荷率作为输入标签，所述能效值作为输出标签，训练人工智能模型，其中，所述人工智能模型用于预测所述目标能源的能效值。可选地，所述目标能源包括以下之一：蒸汽能源、暖气能源。根据本专利技术的又一个实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。根据本专利技术的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。通过本专利技术，获取目标能源的运行数据，其中，所述运行数据包括：负荷率、消费能源量、所述消费能源量产出的生产能源量，进而按照所述负荷率对所述消费能源量和所述生产能源量进行分类，根据所述消费能源量和所述生产能源量计算与负荷率对应的能效值，通过将能效值与负荷率关联，考虑负荷率维度在生产过程中对能效值的影响，可以根据负荷率更加准确地指导能源站的运行，解决了现有技术中不能计算不同负荷率下的能效值的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是本专利技术实施例的一种能源能效的计算网络终端的硬件结构框图；图2是根据本专利技术实施例的能源能效的计算方法的流程图；图3是本专利技术实施例的流程示意图；图4是本专利技术实施例的能效曲线图；图5是根据本专利技术实施例的能源能效的计算装置的结构框图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。实施例1本申请实施例一所提供的方法实施例可以在服务器，网络终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在网络终端上为例，图1是本专利技术实施例的一种能源能效的计算网络终端的硬件结构框图。如图1所示，网络终端10可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，可选地，上述网络终端还可以包括用于通信功能的传输设备106本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种能源能效的计算方法，其特征在于，包括：获取目标能源的运行数据，其中，所述运行数据包括：负荷率、消费能源量、所述消费能源量产出的生产能源量；所述负荷率为所述目标能源在周期时间的平均负荷与最高负荷之间的百分比；按照所述负荷率对所述消费能源量和所述生产能源量进行分类；根据所述消费能源量和所述生产能源量计算与负荷率对应的能效值。

【技术特征摘要】
1.一种能源能效的计算方法，其特征在于，包括：获取目标能源的运行数据，其中，所述运行数据包括：负荷率、消费能源量、所述消费能源量产出的生产能源量；所述负荷率为所述目标能源在周期时间的平均负荷与最高负荷之间的百分比；按照所述负荷率对所述消费能源量和所述生产能源量进行分类；根据所述消费能源量和所述生产能源量计算与负荷率对应的能效值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照所述负荷率对所述消费能源量和所述生产能源量进行分类包括：按照预定步长划分负荷率，得到多个负荷区间；确定每个生产时间的负荷区间；将属于任一目标负荷区间的生产时间内的消费能源量和生产能源量分类为对应的目标消费能源量和目标生产能源量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述消费能源量和所述生产能源量计算与负荷率对应的能效值包括：针对任一目标负荷区间，将所述目标生产能源量除以所述目标消费能源量，得到商值；将所述商值确定为所述目标能源在所述目标负荷率下的能效值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取目标能源的运行数据之后，所述方法还包括：对所述运行数据进行数据清洗。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述消费能源量和所述生产能源量计算与负荷率对应的能效值之后，所述方...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨建文，林莲，杨磊，
申请(专利权)人：新奥数能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11