能耗监测与评估系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种能耗监测与评估系统及方法,运用于能源监测技术领域，其方法包括：利用终端采集设备对数据源进行不同时间段的获取；构建数据集，将不同时间段对应的数据源转化为数值型数据；对所述数值型数据进行标准化处理，按照时间先后顺序形成向量序列，并对所述数值型数据中的缺失值进行均值插补处理；将数据集导入神经网络模型进行样本训练，进行隐层输出计算和预测值的输出，根据预测值计算误差值，得到最终的预测结果；根据预测结果进行对数据源进行能耗的监测，解析影响所述数据源的相关参数，建立输入输出模型；以时间为横向轴，对数据源进行精准评估；对能耗数据合理的监测和评估，避免了人工数据采集。避免了人工数据采集。避免了人工数据采集。

【技术实现步骤摘要】
能耗监测与评估系统及方法


[0001]本专利技术涉及能源监测
，特别涉及能耗监测与评估系统及方法。

技术介绍

[0002]随着我国工业化、城市化进程的加快，对能源的需求也消耗巨大且逐年增加。我国制造业快速发展，成为拉动经济的主要力量，制造业在创造巨大财富的同时也消耗了大量的能量。现有的工厂、生产车间进行生产时，需要对各种生产以及工作设备进行监测，必要时需要对生产后产生的废气、废水进行监测，从而对设备进行监测，避免出现生产事故，但传统的监测手段存在以下问题：工作流程繁琐，工作人员需预先在需要监测的设备或区域处安装对应类别的监测仪器，并定期安排巡视人员查看监测仪器的监测情况并记录监测数据，进而通过系统分析获得监测评估数据，最终由工作人员人工安排后续维护工作。
[0003]参考专利申请号CN202210528464.4公开了大工业用户能耗异常监测中数据类不平衡治理方法，具体内容为：获取电力系统中的负荷数据及负荷数据对应的时间周期数据，并构建标准数据集；构建多个基分类器，并根据标准数据集通过平衡袋装法获得分类器集合；根据分类器集合，计算标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.能耗监测与评估方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：利用终端采集设备对数据源进行不同时间段的获取，所述数据源包括实时能耗状态、单位能耗数据、能耗变化趋势和实时运行参数；S2：构建数据集，将不同时间段对应的数据源转化为数值型数据；对所述数值型数据进行标准化处理，按照时间先后顺序形成向量序列，并对所述数值型数据中的缺失值进行均值插补处理；S3：将数据集导入神经网络模型进行样本训练，进行隐层输出计算和预测值的输出，根据预测值计算误差值，若误差值在阈值范围内则停止样本训练，并采用当前训练的输出数据，若误差值不在阈值范围内则进行权值更新，训练完成后将输出数据相加取平均值，得到最终的预测结果；S4：根据预测结果进行对数据源进行能耗的监测，解析影响所述数据源的相关参数，建立输入输出模型；S5：以时间为横向轴，对数据源进行精准评估，并根据用户指定的节能计划，对节能设备进行调度以及控制，通过节能计划生成对应的计划列表。2.根据权利要求1所述的能耗监测与评估方法，其特征在于，所述S3中，包括：根据数据集输入的向量x，计算隐层输出H：，其中为隐层激活函数，为输入层和隐层间连接权值，为隐层阈值，j为输入层节点数；根据隐层输出H，计算预测值Y：，其中为连接权值，b为阈值，k为隐层节点数，j为输入层节点数，为输入的单元数目；根据预测值Y和期望输出C，进行误差值e计算：。3.根据权利要求1所述的能耗监测与评估方法，其特征在于，所述权值更新是根据误差值更新连接权值，具体为：，，其中为学习效率，和为更新后的连接权值，为输入层和隐层间连接权值，为连接权值，e为误差值，H为隐层输出；根据误差值更新阈值,公式为：
；其中为更新后的阈值，H为隐层输出，e为误差值，m为输出层节点数，k为隐层节点数，为常数值。4.根据权利要求1所述的能耗监测与评估方法，其特征在于，所述S2中，包括：通过所述数值型数据进行分析判断，获得监测目标的能耗因子；将能耗因子和预设阈值进行比较，得到判断结果；将判断结果传输至移动终端，当能耗因子超过预设阈值时，通过铃声进行循环报警。5.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：华志斌，李勇，陈守营，乔会，安晶，王鹏，曲晓君，
申请(专利权)人：山东国研自动化有限公司，
类型：发明
国别省市：