一种基于大数据节约能耗的监控方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据节约能耗的监控方法及系统，包括：采集目标监控区域内各电气设备的的历史使用周期时长T

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据节约能耗的监控方法及系统


[0001]本专利技术属于能耗监测领域，具体涉及基于大数据节约能耗的监控方法及系统。

技术介绍

[0002][0003]目前我国很多企业在生产过程中都需要使用很多高耗能的电气设备，一般企业对于高耗能设备使用时间较长，不会频繁更换使用的电气设备，加上对于电气设备在管理上十分混乱，很多管理者只顾着企业盈利情况对电气设备如何节能如何降耗不是很重视，这就导致在企业在实际使用电气设备时，存在着非常大的能源消耗的无端浪费。因此对于电气设备的节能降耗，也是对环境的进一步保护，节约能源消耗的重要步骤。由此可见，节约企业电气设备在实际使用消耗的能耗十分必要。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据节约能耗的监控方法及系统，以节约企业电气设备在实际使用消耗的能耗。
[0005]为达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：
[0006]本专利技术第一方面提供了一种基于大数据节约能耗的监控方法，包括：
[0007]采集目标监控区域内各电气设备的状态数据并进行数据预处理，构建状态数据集合；所述状态数据包括电气设备的历史使用周期时长T
i
、历史过渡周期时长t
i
以及在历史过渡周期时长t
i
内电气设备的中断次数r
i
；拟合电气设备的历史过渡周期时长t
i
和对应中断次数r
i
的关系方程f(x)；
[0008]对目标监控区域内电气设备的使用状态进行监测，当结束电气设备使用后捕捉实时使用周期时长T
k
，基于历史使用周期时长T
i
和历史过渡周期时长t
i
对电气设备出现再次被使用所需的过渡周期时长进行预测，得到过渡周期预测时长；
[0009]将过渡周期预测时长带入所述关系方程f(x)，获得过渡周期预测时长内电气设备的中断次数预测值；
[0010]基于中断次数预测值和实时使用周期时长T
k
计算过渡周期预测时长内电气设备的未出现中断的概率值P；
[0011]当概率值P小于阈值时，提示工作人员对电气设备采取待机操作；当概率值P小于阈值时，根据电气设备的重启耗能值和过渡周期预测时长内待机耗能值提示工作人员对电气设备采取关机操作或者待机操作。
[0012]优选的，对各电气设备的历史过渡周期时长t
i
数据进行预处理的方法包括：
[0013]获取工作人员对电气设备产生误使用操作时对应的反应时长t
a
；
[0014]剔除小于或等于反应时长t
a
的历史过渡周期时长t
i
，将大于反应时长t
a
的历史过渡周期时长t
i
存储至状态数据集合。
[0015]优选的，拟合电气设备的历史过渡周期时长t
i
和对应中断次数r
i
的关系方程f(x)
的方法包括：
[0016]逐次将各历史过渡周期时长t
i
作为自变量x，将对应的中断次数r
i
作为因变量y，拟合得到历史过渡周期时长t
i
和对应中断次数r
i
之间的关系方程f(x)，表达公式为：
[0017]y＝gx+b
[0018]其中，b表示常数；g表示因变量y与自变量x的关联系数。
[0019]优选的，基于历史使用周期时长T
i
和历史过渡周期时长t
i
对电气设备出现再次被使用所需的过渡周期时长进行预测，得到过渡周期预测时长的方法包括：
[0020]计算各历史过渡周期时长t
i
的平均值，得到时长tr；计算各历史使用周期时长T
i
的平均值，得到时长te；
[0021]当|T
k
‑
te|＞T
b
时，输出报警信息；当|T
k
‑
te|≤T
b
时，判断电气设备出现再次被使用所需的过渡周期时长为时长tr。
[0022]优选的，基于中断次数预测值和实时使用周期时长T
k
计算过渡周期预测时长内电气设备的未出现中断的概率值P，计算公式为：
[0023][0024]其中，N
tr
表示为过渡周期预测时长内电气设备的中断次数预测值。
[0025]优选的，根据电气设备的重启耗能值和过渡周期预测时长内待机耗能值提示工作人员对电气设备采取关机操作或者待机操作的方法包括：
[0026]获得电气设备关机再重启需要的重启耗能值，记为W
k
；
[0027]获取电气设备在待机状态时需要的电压U
k
和电流I
k
；计算电气设备待机耗能值，表达公式为：
[0028]W
tr
＝U
k
×
I
k
×
tr
[0029]公式中，W
tr
表示为过渡周期预测时长内待机耗能值。
[0030]当W
tr
＞W
k
时，提示工作人员对结束使用的电气设备选择关机操作；当W
tr
≤W
k
时，提示工作人员对结束使用的电气设备选择待机操作。
[0031]本专利技术第二方面提供了一种基于大数据节约能耗的监控系统，包括：
[0032]采集模块，用于采集目标监控区域内各电气设备的状态数据并进行数据预处理，构建状态数据集合；所述状态数据包括电气设备的历史使用周期时长T
i
、历史过渡周期时长t
i
以及在历史过渡周期时长t
i
内电气设备的中断次数r
i
；
[0033]预测模块，对目标监控区域内电气设备的使用状态进行监测，当结束电气设备使用后捕捉实时使用周期时长T
k
，基于历史使用周期时长T
i
和历史过渡周期时长t
i
对电气设备出现再次被使用所需的过渡周期时长进行预测，得到过渡周期预测时长；
[0034]处理分析模块，用于拟合电气设备的历史过渡周期时长t
i
和对应中断次数r
i
的关系方程f(x)；将过渡周期预测时长带入所述关系方程f(x)，获得过渡周期预测时长内电气设备的中断次数预测值；基于中断次数预测值和实时使用周期时长T
k
计算过渡周期预测时长内电气设备的未出现中断的概率值P；
[0035]执行模块，当概率值P小于阈值时，提示工作人员对电气设备采取待机操作；当概率值P小于阈值时，根据电气设备的重启耗能值和过渡周期预测时长内待机耗能值提示工作人员对电气设备采取关机操作或者待机操作。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据节约能耗的监控方法，其特征在于，包括：采集目标监控区域内各电气设备的状态数据并进行数据预处理，构建状态数据集合；所述状态数据包括电气设备的历史使用周期时长T
i
、历史过渡周期时长t
i
以及在历史过渡周期时长t
i
内电气设备的中断次数r
i
；拟合电气设备的历史过渡周期时长t
i
和对应中断次数r
i
的关系方程f(x)；对目标监控区域内电气设备的使用状态进行监测，当结束电气设备使用后捕捉实时使用周期时长T
k
，基于历史使用周期时长T
i
和历史过渡周期时长t
i
对电气设备出现再次被使用所需的过渡周期时长进行预测，得到过渡周期预测时长；将过渡周期预测时长带入所述关系方程f(x)，获得过渡周期预测时长内电气设备的中断次数预测值；基于中断次数预测值和实时使用周期时长T
k
计算过渡周期预测时长内电气设备的未出现中断的概率值P；当概率值P小于阈值时，提示工作人员对电气设备采取待机操作；当概率值P小于阈值时，根据电气设备的重启耗能值和过渡周期预测时长内待机耗能值提示工作人员对电气设备采取关机操作或者待机操作。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据节约能耗的监控方法，其特征在于，对各电气设备的历史过渡周期时长t
i
数据进行预处理的方法包括：获取工作人员对电气设备产生误使用操作时对应的反应时长t
a
；剔除小于或等于反应时长t
a
的历史过渡周期时长t
i
，将大于反应时长t
a
的历史过渡周期时长t
i
存储至状态数据集合。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据节约能耗的监控方法，其特征在于，拟合电气设备的历史过渡周期时长t
i
和对应中断次数r
i
的关系方程f(x)的方法包括：逐次将各历史过渡周期时长t
i
作为自变量x，将对应的中断次数r
i
作为因变量y，拟合得到历史过渡周期时长t
i
和对应中断次数r
i
之间的关系方程f(x)，表达公式为：y＝gx+b其中，b表示常数；g表示因变量y与自变量x的关联系数。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据节约能耗的监控方法，其特征在于，基于历史使用周期时长T
i
和历史过渡周期时长t
i
对电气设备出现再次被使用所需的过渡周期时长进行预测，得到过渡周期预测时长的方法包括：计算各历史过渡周期时长t
i
的平均值，得到时长tr；计算各历史使用周期时长T
i
的平均值，得到时长te；当|T
k
‑
te|＞T
b
时，输出报警信息；当|T
k
‑
te|≤T
b
时，判断电气设备出现再次被使用所需的过渡周期时长为时长tr。5.根据权利要求4所述的一种基于大数据节约能耗的监控方法，其特征在于，基于中断次数预测值和实时使用周期时长T
k
计算过渡周期预测时长内电气设备的未出现中断的概率值P，计算公式为：其中，N
tr
表示为过渡周期预测时长内电气设备的中断次数预测值。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据节约能耗的监控方法，其特征在于，根据电气设备的重启耗能值和过渡周期预测时长内待机耗能值提示工作人...

【专利技术属性】
技术研发人员：王红林，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：