本发明专利技术涉及热能技术领域，公开了一种AI+热能管控算法模型，包括热能采集单元、热能分析单元、主控模块、数据比对模块、报警模块、统计分析模块、图像展示模块、热能管理单元以及数据库，其中，所述热能采集模块的输出端与热能分析模块的输入端电性连接。该模型与AI技术相结合，不仅可以快速计算出热能在传递过程中实际的损耗情况，易于后续作出补偿，而且还可以对热能的状态进行实时监管，可以在线查找出热能的实际位置，方便对热能的各项属性进行及时了解，方便后续的处理，而且当热能的损耗值超标后还可以作出紧急预警，方便工作人员及时维护，该模型智能化程度较高，响应较快，具备一定的市场推广前景。定的市场推广前景。定的市场推广前景。
【技术实现步骤摘要】
一种AI+热能管控算法模型
[0001]本专利技术涉及热能
，具体是一种AI+热能管控算法模型。
技术介绍
[0002]热能是生命的能源，人的每天劳务活动、体育运动、上课学习和从事其他一切活动，以及人体维持正常体温、各种生理活动都要消耗能量，就像蒸汽机需要烧煤、内燃机需要用汽油、电动机需要用电一样，热能与热量不同，热能是状态量，热量是过程量，热量只有在热传递中才会出现，热能在传递过程中，需要对其进行管控并计算，这时就需要用到算法模型。
[0003]但是现有的热能在传递过程中，一方面难以计算出其实际的损耗情况，难以后续作出补偿，另一方面难以对热能的状态进行实时监管，存在一定的弊端。因此，本领域技术人员提供了一种AI+热能管控算法模型，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供一种AI+热能管控算法模型，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一种AI+热能管控算法模型，包括热能采集单元、热能分析单元、主控模块、数据比对模块、报警模块、统计分析模块、图像展示模块、热能管理单元以及数据库，其中，
[0007]所述热能采集模块的输出端与热能分析模块的输入端电性连接，所述热能采集模块用于采集热能特征信息，并将该特征信息传输至热能分析模块上；
[0008]所述热能分析模块用于对热能采集模块采集到的热能特征信息进行接收，经过分析后，传递至主控模块上；
[0009]所述主控模块的输入端与热能管理单元的输出端电性连接，所述主控模块用于对热能分析模块分析后的热能特征信息以及热能管理单元发出的信息予以接收，并发送至数据比对模块以及统计分析模块上；
[0010]所述数据比对模块用于对主控模块发出的热能特征信息进行接收，经过比对后，将比对结果发送至报警模块上；
[0011]所述报警模块用于对数据比对模块发出的比对结果进行接收，并触发警报；
[0012]所述统计分析模块用于对主控模块发出的热能特征信息进行接收，经过分析后生成模拟统计信号，并将该模拟统计信号发送至图像展示模块上；
[0013]所述图像展示模块用于对统计分析模块发出的模拟统计信号进行接收，经过AD转换器将其转换为数字信号后予以展示；
[0014]所述热能管理单元用于对热能采集模块采集到的热能特征信息进行接收，经过计算以及整理后，发送至主控模块上；
[0015]所述数据库用于对标准热能数值进行收集，并将该标准热能数值通过无线传输发
送至热能管理单元上。
[0016]作为本专利技术再进一步的方案：所述热能管理单元包括热能计量单元、热能监测单元、热能定位单元、热能整合模块、热能转化模块、存储模块以及查询模块，所述热能计量单元用于对采集到的热能进行计量，并发送至热能整合模块上，所述热能监测单元用于对采集到的热能信息进行实时监测，并发送至热能整合模块上，所述热能定位单元用于对采集到的热能信息进行在线定位，并发送至热能整合模块上，所述热能整合模块用于对热能计量单元、热能监测单元和热能定位单元发出的热能信息进行接收，经过整合和分析后，发送至热能转换模块上，所述热能转化模块用于对热能整合模块发出的整合信息进行接收，并依次发送至存储模块、用电设备以及查询模块上，所述存储模块用于对热能转化模块发出的热能信息进行接收并存储，所述查询模块用于对热能转化模块发出的热能信息状态进行在线查询。
[0017]作为本专利技术再进一步的方案：所述数据库的输出端与热能计量单元的输入端电性连接，所述热能计量单元的输入端与热能采集模块的输出端电性连接。
[0018]作为本专利技术再进一步的方案：所述统计分析模块的输出端还与存储模块的输入端电性连接，所述存储模块还用于对统计分析模块经过分析后的热能特征信息予以存储。
[0019]作为本专利技术再进一步的方案：所述热能计量单元的具体计量步骤为：通过采集数据库中的标准热能数值，并减去实际接收到的基础热能数值，以此来计算出热能实际的消耗值，所述热能计量单元还包括数据处理模块以及阈值确定模块，所述数据处理模块用于对计算出热能实际的消耗值进行接收并处理，然后发送至阈值确定模块上，所述阈值确定模块用于对处理后的实际消耗值进行阈值确定，并判断出实际的消耗等级。
[0020]作为本专利技术再进一步的方案：所述阈值确定模块包括高级、中级和低级，其中高级＞95焦耳，中级65～95焦耳，低级＜65焦耳。
[0021]作为本专利技术再进一步的方案：所述存储模块为存储器，所述图像展示模块为显示屏。
[0022]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：该模型与AI技术相结合，不仅可以快速计算出热能在传递过程中实际的损耗情况，易于后续作出补偿，而且还可以对热能的状态进行实时监管，可以在线查找出热能的实际位置，方便对热能的各项属性进行及时了解，方便后续的处理，而且当热能的损耗值超标后还可以作出紧急预警，方便工作人员及时维护，该模型智能化程度较高，响应较快，具备一定的市场推广前景。
附图说明
[0023]图1为一种AI+热能管控算法模型的框架图；
[0024]图2为一种AI+热能管控算法模型中热能计量单元的原理图。
具体实施方式
[0025]请参阅图1～2，本专利技术实施例中，一种AI+热能管控算法模型，包括热能采集单元、热能分析单元、主控模块、数据比对模块、报警模块、统计分析模块、图像展示模块、热能管理单元以及数据库，其中，
[0026]热能采集模块的输出端与热能分析模块的输入端电性连接，热能采集模块用于采
集热能特征信息，并将该特征信息传输至热能分析模块上；
[0027]热能分析模块用于对热能采集模块采集到的热能特征信息进行接收，经过分析后，传递至主控模块上；
[0028]主控模块的输入端与热能管理单元的输出端电性连接，主控模块用于对热能分析模块分析后的热能特征信息以及热能管理单元发出的信息予以接收，并发送至数据比对模块以及统计分析模块上；
[0029]数据比对模块用于对主控模块发出的热能特征信息进行接收，经过比对后，将比对结果发送至报警模块上；
[0030]报警模块用于对数据比对模块发出的比对结果进行接收，并触发警报；
[0031]统计分析模块用于对主控模块发出的热能特征信息进行接收，经过分析后生成模拟统计信号，并将该模拟统计信号发送至图像展示模块上；
[0032]图像展示模块用于对统计分析模块发出的模拟统计信号进行接收，经过AD转换器将其转换为数字信号后予以展示；
[0033]热能管理单元用于对热能采集模块采集到的热能特征信息进行接收，经过计算以及整理后，发送至主控模块上；
[0034]数据库用于对标准热能数值进行收集，并将该标准热能数值通过无线传输发送至热能管理单元上。
[0035]优选的：热能管理单元包括热能计量单元、热能监测单元、热能定位单元、热能整合模块、热能本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种AI+热能管控算法模型，其特征在于，包括热能采集单元、热能分析单元、主控模块、数据比对模块、报警模块、统计分析模块、图像展示模块、热能管理单元以及数据库，其中，所述热能采集模块的输出端与热能分析模块的输入端电性连接，所述热能采集模块用于采集热能特征信息，并将该特征信息传输至热能分析模块上；所述热能分析模块用于对热能采集模块采集到的热能特征信息进行接收，经过分析后，传递至主控模块上；所述主控模块的输入端与热能管理单元的输出端电性连接，所述主控模块用于对热能分析模块分析后的热能特征信息以及热能管理单元发出的信息予以接收，并发送至数据比对模块以及统计分析模块上；所述数据比对模块用于对主控模块发出的热能特征信息进行接收，经过比对后，将比对结果发送至报警模块上；所述报警模块用于对数据比对模块发出的比对结果进行接收，并触发警报；所述统计分析模块用于对主控模块发出的热能特征信息进行接收，经过分析后生成模拟统计信号，并将该模拟统计信号发送至图像展示模块上；所述图像展示模块用于对统计分析模块发出的模拟统计信号进行接收，经过AD转换器将其转换为数字信号后予以展示；所述热能管理单元用于对热能采集模块采集到的热能特征信息进行接收，经过计算以及整理后，发送至主控模块上；所述数据库用于对标准热能数值进行收集，并将该标准热能数值通过无线传输发送至热能管理单元上。2.根据权利要求1所述的一种AI+热能管控算法模型，其特征在于，所述热能管理单元包括热能计量单元、热能监测单元、热能定位单元、热能整合模块、热能转化模块、存储模块以及查询模块，所述热能计量单元用于对采集到的热能进行计量，并发送至热能整合模块上，所述热能监测单元用于对采集到的热能信息进行实时监测，并发送至热能整合模块上，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨举鹏，洪波，王秋月，
申请(专利权)人：南京睿控自动化有限公司，
类型：发明
国别省市：
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