一种企业能源管理系统技术方案

本发明专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种企业能源管理系统，其包括：云平台，所述云平台由多个服务器组成；控制模块，所述控制模块与所述云平台通信连接，数据处理器，所述数据处理器与所述控制模块通信连接，数据建模模块，与所述数据处理器通信连接，深度学习模块，基于建立的分组数据模型和总数据模型，预测管理模块，接收所述深度学习模块的数据值，能源分配模块，与所述预测管理模块和数据处理器分别通信连接，以及与各个能源终端连接，用于根据预测管理模块预测的能源消耗数据对各个能源终端进行能源分配。有助于企业从能源实际消耗以及能源分配上对企业生产工艺进行优化，提供了一种科学有效的能源监管方式。提供了一种科学有效的能源监管方式。提供了一种科学有效的能源监管方式。

【技术实现步骤摘要】
一种企业能源管理系统


[0001]本专利技术涉及能源管理
，具体涉及一种企业能源管理系统。

技术介绍

[0002]能源管理是对能源的生产、分配、转换和消耗的全过程进行科学的计划、组织、检查、控制和监督工作的总称。内容包括：制定正确的能源开发政策和节能政策，不断完善能源规划、能源法规，能源控制系统，安排好工业能源、生活能源的生产与经营; 加强能源设备管理，及时对锅炉、工业窑炉，各类电器等进行技术改造和更新，提高能源利用率，实行能源定额管理，计算出能源的有效消耗及工艺性损耗的指标，层层核定各项能源消耗定额。
[0003]能源消耗问题是我国生产型企业需要引起重视的问题，而现有企业能源管理人工依赖性较强，而通过人工监管过程中，数据的真实性往往存在人为因素，从而导致数据无法真实反映情况。同时也不利于企业对自身生产工艺的问题进行发现以及提出改进方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种企业能源管理系统，通过智能化深度学习，对企业能源管理各个环节的参数进行自动配置，能够进行分布式管理以及综合管理，有助于企业从能源实际消耗以及能源分配上对企业生产工艺进行优化，提供了一种科学有效的能源监管方式。
[0005]本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种企业能源管理系统，其包括：云平台，所述云平台由多个服务器组成；控制模块，所述控制模块与所述云平台通信连接，起承上启下的控制命令传输作用；数据处理器，所述数据处理器与所述控制模块通信连接，用于对数据进行综合处理和计算；所述数据处理器包括按照生产工序进行划分的多个分组单元，所述分组单元对各个工序的能量消耗进行分别记录和处理；数据建模模块，与所述数据处理器通信连接，根据实际能源消耗规律，设定变量、常量，并对应到基于单个的分组单元逐个建立的分组数据模型，该分组数据模型将该分组单元对应的生产工序所要消耗的能源作为模型参数，并将各个分组数据模型连接起来形成反应完整工序流程的总数据模型，该总数据模型输出完整工序流程的总能源消耗；深度学习模块，基于建立的分组数据模型和总数据模型，通过进行智能化深度学习，输出由于变量发生变化产生的新的能源消耗数据；该能源消耗数据包括了各个分组数据模型的能源消耗数据和总数据模型的能源消耗数据；并将数据发送给预测管理模块；预测管理模块，接收所述深度学习模块的数据值，并根据设定的误差范围增加或减少该数据值，以此来预测各个分组单元和总的能源消耗数据；能源分配模块，与所述预测管理模块和数据处理器分别通信连接，以及与各个能源终端连接，用于根据预测管理模块预测的能源消耗数据对各个能源终端进行能源分配。
[0006]作为优选的，所述能源分配模块连接有报警模块，所述报警模块在能源终端供能低于设定阈值时产生报警信息。
[0007]作为优选的，所述报警模块与所述控制模块通信连接，当报警模块被触发时，所述控制模块向能源分配模块发送为缺少能源的能源终端增补能源。
[0008]作为优选的，所述云平台通过无线网络与移动终端通信连接，该无线网络为WIFI/蓝牙/4G/5G通讯信号。
[0009]作为优选的，所述云平台包括多个，多个云平台之间通过路由器或直接通信连接实现数据交互。
[0010]作为优选的，还包括能源回收管理模块，所述能源回收管理模块与所述控制模块和所述能源终端连接，用于对未使用完的能源进行回收，并进行数据记录。
[0011]本专利技术的有益效果是：本专利技术提供一种企业能源管理系统，通过智能化深度学习，对企业能源管理各个环节的参数进行自动配置，能够进行分布式管理以及综合管理，有助于企业从能源实际消耗以及能源分配上对企业生产工艺进行优化，提供了一种科学有效的能源监管方式。
附图说明
[0012]图1为本专利技术的原理框图。
具体实施方式
[0013]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。
[0014]在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。
[0015]在本专利技术的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
[0016]如图1所示，本实施例公开了一种企业能源管理系统，其包括：云平台，所述云平台由多个服务器组成；具体的，服务器的个数可以根据实际生产规模，以及需要处理的数据的大小进行配置，一般的，配置3台以上的服务器是能够满足大部分生产型企业的需求的。
[0017]控制模块，所述控制模块与所述云平台通信连接，起承上启下的控制命令传输作用；所述控制模块基于单片机或者PLC进行设计，用于接收数据信息反馈以及发送控制指令给其下级单位。
[0018]数据处理器，所述数据处理器与所述控制模块通信连接，用于对数据进行综合处
理和计算；所述数据处理器包括按照生产工序进行划分的多个分组单元，所述分组单元对各个工序的能量消耗进行分别记录和处理；在本实施例中，数据处理器可用于对数据建模模块的的参数进行计算处理，以及对深度学习模块的输出数据以及预测管理模块的输出数据，以及能源分配模块所连接的能源终端所消耗的实际数据，以及报警模块的报警条件阈值，以及能源回收管理模块的数据信息进行记录以及计算，包括对两组或者多组数据之间进行比较等。
[0019]数据建模模块，与所述数据处理器通信连接，根据实际能源消耗规律，设定变量、常量，并对应到基于单个的分组单元逐个建立的分组数据模型，该分组数据模型将该分组单元对应的生产工序所要消耗的能源作为模型参数，并将各个分组数据模型连接起来形成反应完整工序流程的总数据模型，该总数据模型输出完整工序流程的总能源消耗；本实施例中，数据模型包括分组数据模型和总数据模型，其中分组数据模型主要用于体现各个分组单元的数据情况，而总数据模型则用于体现整个完整工序的数据情况，以钢铁企业进行举例说明，其可以分为采掘、选矿、烧结、球团、焦化、原料、高炉、预处理、转炉、精炼、连铸、热轧、冷轧、制氧、动力、配电、运输、水处理等多个工序，每个工序可能消耗的能源种类以及数量是不同的，因而，需要设置多个分组单元来对各个分组进行分布式管理，同时也需要总数据模型来反应总的能源消耗，以便于做出适应性调整。
[0020]深度学习模块，基于建立的分组数据模型和总数据模型，通过进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种企业能源管理系统，其特征在于，其包括：云平台，所述云平台由多个服务器组成；控制模块，所述控制模块与所述云平台通信连接，起承上启下的控制命令传输作用；数据处理器，所述数据处理器与所述控制模块通信连接，用于对数据进行综合处理和计算；所述数据处理器包括按照生产工序进行划分的多个分组单元，所述分组单元对各个工序的能量消耗进行分别记录和处理；数据建模模块，与所述数据处理器通信连接，根据实际能源消耗规律，设定变量、常量，并对应到基于单个的分组单元逐个建立的分组数据模型，该分组数据模型将该分组单元对应的生产工序所要消耗的能源作为模型参数，并将各个分组数据模型连接起来形成反应完整工序流程的总数据模型，该总数据模型输出完整工序流程的总能源消耗；深度学习模块，基于建立的分组数据模型和总数据模型，通过进行智能化深度学习，输出由于变量发生变化产生的新的能源消耗数据；该能源消耗数据包括了各个分组数据模型的能源消耗数据和总数据模型的能源消耗数据；并将数据发送给预测管理模块；预测管理模块，接收所述深度学习模块的数据值，并根据设定的误差范围增加或减少该数据值，以此来预测各个分组单元和总的能源...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟华，段果，黄艺，
申请(专利权)人：重庆化工职业学院，
类型：发明
国别省市：