一种基于多维度精细化的智慧能耗管理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于多维度精细化的智慧能耗管理方法及系统，包括以下步骤：利用机器学习算法对第一数据信息和第二数据信息进行学习拟合得到表征第一数据信息和第二数据信息间关联关系的信息数据关联测算模型；基于当前第一数据信息在第一数据信息降序序列的序列位置确定出用于降低生产线用能能耗的能耗优化方向

【技术实现步骤摘要】
一种基于多维度精细化的智慧能耗管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及石膏板能耗智能化管理
，具体涉及一种基于多维度精细化的智慧能耗管理方法及系统
。

技术介绍

[0002]石膏板生产过程中能耗包括耗电量
、
用水量
、
燃气量
、
用压空量，石膏板生产过程中的能耗管理是对耗电量
、
用水量
、
燃气量
、
用压空量中一种或多种进行管理，现有的能耗管理技术中通常包括能源数据采集与分析，通过安装传感器和仪表等设备，实时采集建筑物或设备使用的能源数据；能源消耗监测，可以实时监测建筑物或设备的能源消耗情况，例如电
、
水
、
气的消耗情况；能源报告生成，可以根据需要生成各种能源报告进行能源消耗情况的展示
。
[0003]目前的能耗管理技术，注重于对生产线的能耗实时监测与实时显示，管理上呈粗犷状态，实时监测会导致对于能耗问题的发现存在滞后性，缺乏在用能设备
、
用能状态
、
用能环境等相关环节对能耗情况进行精细化管理，而且缺乏对能耗数据的信息挖掘，难以直观可视化的展现能耗优化方向
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于多维度精细化的智慧能耗管理方法，以解决现有技术中会导致对于能耗问题的发现存在滞后性，缺乏在用能设备
、
用能状态
、
用能环境等相关环节对能耗情况进行精细化管理，而且缺乏对能耗数据的信息挖掘，难以直观可视化的展现能耗优化方向的技术问题
。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术具体提供下述技术方案：
[0006]一种基于多维度精细化的智慧能耗管理方法，包括以下步骤：
[0007]追踪监测多组石膏板生产线在生产日程中的第一数据信息，以及与第一数据信息具有时序对应关系的第二数据信息，其中，第一数据信息包括用能能耗数据，第二数据信息包括用能设备数据
、
用能状态数据以及用能环境数据；
[0008]利用机器学习算法对第一数据信息和第二数据信息进行学习拟合得到表征第一数据信息和第二数据信息间关联关系的信息数据关联测算模型，以实现对石膏板生产线用能能耗的测算；
[0009]获取石膏板生产线中第二数据信息的数据取值区间，利用信息数据关联测算模型在第二数据信息的数据取值区间中确定出第一数据信息的数据取值区间；
[0010]在第一数据信息的数据取值区间中将第一数据信息进行降序排列得到用于表征用能能耗降低趋势的第一数据信息降序序列，依据第一数据信息降序序列的序列顺序在第二数据信息的数据取值区间中将第二数据信息进行对应排列得到第二数据信息趋势序列，其中，所述第二数据信息趋势序列用于表征第二数据信息中与用能能耗降低趋势对应的用能设备数据趋势
、
用能状态数据趋势以及用能环境数据趋势；
[0011]获取石膏板生产线的当前第二数据信息，利用信息数据关联测算模型基于当前第二数据信息得到当前第一数据信息，基于当前第一数据信息在第一数据信息降序序列的序列位置确定出用于降低生产线用能能耗的能耗优化方向
。
[0012]作为本专利技术的一种优选方案，所述第一数据息，以及第二数据信息的获取包括：
[0013]依次在每组石膏板生产线中多个时间段内监测用能能耗得到用能能耗数据，所述用能能耗包括以下至少一项：耗电量
、
用水量
、
燃气量
、
用压空量；
[0014]将用能能耗数据根据时间段进行分类存储，得到所述第一数据信息；
[0015]将第一数据信息所处的时间段内对用能设备
、
用能状态以及用能环境进行监测得到用能设备数据
、
用能状态数据以及用能环境数据，
[0016]将用能设备数据
、
用能状态数据以及用能环境数据进行均值化去噪，将去噪后的用能设备数据
、
用能状态数据以及用能环境数据根据时间段进行分类存储，得到所述第二数据信息
。
[0017]作为本专利技术的一种优选方案，所述利用机器学习算法对第一数据信息和第二数据信息进行学习拟合得到用于表征第一数据信息和第二数据信息间关联关系的信息数据关联测算模型，包括：
[0018]将同一时间段内第二数据信息作为
CNN
神经网络的输入项，将同一时间段内的第一数据信息作为
CNN
神经网络的输出项，利用
CNN
神经网络对所述
CNN
神经网络的输入项和输出项进行学习训练，拟合得到所述信息数据管理测算模型；
[0019]所述信息数据管理测算模型的模型表达式为：
[0020]Data_1
t
＝
CNN(Data_2
t
)
；
[0021]式中，
Data_1
t
为时间段
t
内的第一数据信息，
Data_2
t
为为时间段
t
内的第二数据信息，
CNN
为
CNN
神经网络，
t
为时间段的标识符
。
[0022]作为本专利技术的一种优选方案，所述获取石膏板生产线中第二数据信息的数据取值区间，包括：
[0023]根据石膏板生产线中用能设备的设备手册提取出用能设备数据的允许调整范围，并将用能设备数据的允许调整范围作为第二数据信息中用能设备数据的数据取值区间；
[0024]根据石膏板生产线的生产日志提取出用能设备的用能状态数据的状态数据阈值，并将用能状态数据的状态数据阈值作为用能状态数据的数据取值区间阈值，将用能状态数据的数据取值区间阈值构建的数据取值区间作为第二数据信息中用能状态数据的数据取值区间；
[0025]根据石膏板生产线中用能设备的设备手册提取出用能设备的用能环境数据的允许范围，并将用能环境数据的允许范围作为第二数据信息中用能环境数据的数据取值区间
。
[0026]作为本专利技术的一种优选方案，所述利用信息数据关联测算模型在第二数据信息的数据取值区间中确定出第一数据信息的数据取值区间，包括：
[0027]在第二数据信息中用能设备数据的数据取值区间
、
用能状态数据的数据取值区间和用能环境数据的数据取值区间中对用能设备数据
、
用能状态数据和用能环境数据进行全排列组合；
[0028]将第二数据信息中用能设备数据
、
用能状态数据和用能环境数据的全排列组合依
次代入到信息数据关联测算模型中，得到与全排列组合逐一对应的第一数据信息；
[0029]将与全排列组合逐一对应的第一数据信息进行逐一排列搭配区间内，得到第一数据信息的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于多维度精细化的智慧能耗管理方法，其特征在于：包括以下步骤：追踪监测多组石膏板生产线在生产日程中的第一数据信息，以及与第一数据信息具有时序对应关系的第二数据信息，其中，第一数据信息包括用能能耗数据，第二数据信息包括用能设备数据
、
用能状态数据以及用能环境数据；利用机器学习算法对第一数据信息和第二数据信息进行学习拟合得到表征第一数据信息和第二数据信息间关联关系的信息数据关联测算模型，以实现对石膏板生产线用能能耗的测算；获取石膏板生产线中第二数据信息的数据取值区间，利用信息数据关联测算模型在第二数据信息的数据取值区间中确定出第一数据信息的数据取值区间；在第一数据信息的数据取值区间中将第一数据信息进行降序排列得到用于表征用能能耗降低趋势的第一数据信息降序序列，依据第一数据信息降序序列的序列顺序在第二数据信息的数据取值区间中将第二数据信息进行对应排列得到第二数据信息趋势序列，其中，所述第二数据信息趋势序列用于表征第二数据信息中与用能能耗降低趋势对应的用能设备数据趋势
、
用能状态数据趋势以及用能环境数据趋势；获取石膏板生产线的当前第二数据信息，利用信息数据关联测算模型基于当前第二数据信息得到当前第一数据信息，基于当前第一数据信息在第一数据信息降序序列的序列位置确定出用于降低生产线用能能耗的能耗优化方向
。2.
根据权利要求1所述的一种基于多维度精细化的智慧能耗管理方法，其特征在于：所述第一数据信息，以及第二数据信息的获取包括：依次在每组石膏板生产线中多个时间段内监测用能能耗得到用能能耗数据，所述用能能耗包括以下至少一项：耗电量
、
用水量
、
燃气量
、
用压空量；将用能能耗数据根据时间段进行分类存储，得到所述第一数据信息；将第一数据信息所处的时间段内对用能设备
、
用能状态以及用能环境进行监测得到用能设备数据
、
用能状态数据以及用能环境数据，将用能设备数据
、
用能状态数据以及用能环境数据进行均值化去噪，将去噪后的用能设备数据
、
用能状态数据以及用能环境数据根据时间段进行分类存储，得到所述第二数据信息
。3.
根据权利要求2所述的一种基于多维度精细化的智慧能耗管理方法，其特征在于：所述利用机器学习算法对第一数据信息和第二数据信息进行学习拟合得到用于表征第一数据信息和第二数据信息间关联关系的信息数据关联测算模型，包括：将同一时间段内第二数据信息作为
CNN
神经网络的输入项，将同一时间段内的第一数据信息作为
CNN
神经网络的输出项，利用
CNN
神经网络对所述
CNN
神经网络的输入项和输出项进行学习训练，拟合得到所述信息数据管理测算模型；所述信息数据管理测算模型的模型表达式为：
Data_1
t
＝
CNN(Data_2
t
)
；式中，
Data_1
t
为时间段
t
内的第一数据信息，
Data_2
t
为为时间段
t
内的第二数据信息，
CNN
为
CNN
神经网络，
t
为时间段的标识符
。4.
根据权利要求1所述的一种基于多维度精细化的智慧能耗管理方法，其特征在于：所述获取石膏板生产线中第二数据信息的数据取值区间，包括：
根据石膏板生产线中用能设备的设备手册提取出用能设备数据的允许调整范围，并将用能设备数据的允许调整范围作为第二数据信息中用能设备数据的数据取值区间；根据石膏板生产线的生产日志提取出用能设备的用能状态数据的状态数据阈值，并将用能状态数据的状态数据阈值作为用能状态数据的数据取值区间阈值，将用能状态数据的数据取值区间阈值构建的数据取值区间作为第二数据信息中用能状态数据的数据取值区间；根据石膏板生产线中用能设备的设备手册提取出用能设备的用能环境数据的允许范围，并将用能环境数据的允许范围作为第二数据信息中用能环境数据的数据取值区间
。5.
根据权利要求3所述的一种基于多维度精细化的智慧能耗管理方法，其特征在于：所述利用信息数据关联测算模型在第二数据信息的数据取值区间中确定出第一数据信息的数据取值区间，包括：在第二数据信息中用能设备数据的数据取值区间
、
用能状态数据的数据取值区间和用能环境数据的数据取值区间中对用能设备数据
、
用能状态数据和用能环境数据进行全排列组合；将第二数据信息中用能设备数据
、
用能状态数据和用能环境数据的全排列组合依次代入到信息数据关联测算模型中，得到与全排列组合逐一对应的第一数据信息；将与全排列组...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨小东，杨正波，张羽飞，武建江，冯宪良，吴鹏举，
申请(专利权)人：北新集团建材股份有限公司中国建材集团有限公司，
类型：发明
国别省市：