【技术实现步骤摘要】
一种商业楼宇用能检测方法及系统
[0001]本申请涉及电能检测
，尤其涉及一种商业楼宇用能检测方法及系统。
技术介绍
[0002]随着我国能源转型和互联网技术的蓬勃发展，互联网理念在能源行业中的渗透与融合正逐步颠覆传统的能源生产、经营与消费模式，“互联网+智慧能源”在能源消费侧体现为发展智慧用能新模式，建设面向智能家居、智能楼宇、智能小区、智能工厂的能源综合服务中心，通过实时生成策略引导能源的生产消费行为，实现分布式能源生产、消费一体化。
[0003]而现有的商业楼宇智慧用能源荷调度检测方法尚未考虑不同用电时段下的用户侧负荷调度不同的问题，从而会导致检测误差较大。
技术实现思路
[0004]本申请提供了一种商业楼宇用能检测方法及系统，用于解决上述能源荷调度控制检测方法的检测误差较大的技术问题。
[0005]有鉴于此，本申请第一方面提供了一种商业楼宇用能检测方法，包括以下步骤：
[0006]获取目标楼宇的实时用电时序数据；
[0007]对所述实时用电时序数据进行重构，得到实
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种商业楼宇用能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标楼宇的实时用电时序数据；对所述实时用电时序数据进行重构，得到实时用电时序曲线；根据预设的时间窗口将所述实时用电时序曲线连续分割为若干个实时窗口曲线；基于若干个所述实时窗口曲线提取实时时序特征数据，所述实时时序特征数据包括实时用电峰值及其对应的实时窗口时间、实时用电谷值及其对应的实时窗口时间；将所述实时时序特征数据输入至预先训练好的用电异常检测模型中，从而输出检测结果；所述预先训练好的用电异常检测模型为基于卷积神经网络算法，以历史时序特征数据为输入，以相应的标签为输出进行训练得到的，所述历史时序特征数据包括安全数据和非安全数据，所述标签包括分别与所述安全数据和所述非安全数据对应的正常标签和异常标签，所述历史时序特征数据与所述实时用电时序数据的时序对应同步。2.根据权利要求1所述的商业楼宇用能检测方法，其特征在于，还包括：对所述实时用电时序数据进行滤波处理。3.根据权利要求1所述的商业楼宇用能检测方法，其特征在于，还包括：获取目标楼宇在预定周期内的历史用电时序数据，对所述历史用电时序数据进行数据清洗；对数据清洗后的历史用电时序数据进行重构，得到历史用电时序曲线；根据所述预设的时间窗口将所述历史用电时序曲线连续分割为若干个历史窗口曲线；基于若干个所述窗口曲线提取历史时序特征数据，所述历史时序特征数据包括历史用电峰值及其对应的历史窗口时间、历史用电谷值及其对应的历史窗口时间；根据预设的异常用电判断规则对所述历史时序特征数据进行分类，确定安全数据和非安全数据，并对所述安全数据和所述非安全数据分别添加正常标签和异常标签；基于卷积神经网络算法，以所述历史时序特征数据为输入，相应的标签为输出进行训练，从而得到用电异常检测模型。4.根据权利要求3所述的商业楼宇用能检测方法，其特征在于，所述根据预设的异常用电判断规则对所述历史时序特征数据进行分类，确定安全数据和非安全数据，并对所述安全数据和所述非安全数据分别添加正常标签和异常标签的步骤包括：基于专家数据库设定不同时段下的用电峰值阈值和用电谷值阈值；将相同时段下的所述用电峰值与所述用电峰值阈值进行比较，将在所述用电峰值阈值内的所述用电峰值分类为安全数据，将不在所述用电峰值阈值内的所述用电峰值分类为非安全数据；将相同时段下的所述用电谷值与所述用电谷值阈值进行比较，将在所述用电谷值阈值内的所述用电谷值分类为安全数据，将不在所述用电谷值阈值内的所述用电谷值分类为非安全数据；对所述安全数据和所述非安全数据分别添加正常标签和异常标签。5.根据权利要求1所述的商业楼宇用能检测方法，其特征在于，还包括：当输出检测结果为异常标签，则关闭楼宇用户端的用电调节权限，并执行预设的安全调度策略，从而调节目标楼宇的供电端的输出功率；当输出检测结果为正常标签，则保持楼宇用户端的用电调节权限开启，从而使得楼宇
用户端自行调节供电端的输出功率。6.一种商业楼宇用能检测系统，其特征在于，包括：实时获取模块，用于获取目标楼宇的实时用电时序数据；第...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈锦洪，曹威，彭志荣，程洋，冯志华，邓瑞麒，黄龙，夏华进，刘静，陆庭辉，薛菲，杨玺，谢晓磊，林希，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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