一种能源集线器收益优化方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种能源集线器收益优化方法及系统

【技术实现步骤摘要】
一种能源集线器收益优化方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种能源集线器收益优化方法及系统
。

技术介绍

[0002]能源集线器收益优化方法是通过最佳化能源资源的管理和分配，以最大程度地提高能源集线器的产能和效率，从而实现更高的经济收益，通过智能化监控
、
预测
、
调整能源生产和消耗等方式来实现，以确保能源资源的最佳利用，降低能源成本
。
然而，传统的能源集线器收益优化方法未通过季节性分析能源成本的价格变化，无法确定最佳能源储备的时间，使得能源集线器收益效果较差
。

技术实现思路

[0003]基于此，本专利技术提供一种能源集线器收益优化方法及系统，以解决至少一个上述技术问题
。
[0004]为实现上述目的，一种能源集线器收益优化方法，包括以下步骤：步骤
S1
：获取历史能源成本数据；对历史能源成本数据进行季节性序列的数据划分，生成季节能源成本数据；利用长短期记忆神经网络算法对季节能源成本数据进行能源成本预测处理，生成预测能源成本数据；步骤
S2
：对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，生成子能源成本动态排序数据；对预测能源成本数据进行最佳能源储备的时间段提取，从而获得最佳能源储备时间段；步骤
S3
：对能源储备设备进行实时优化修复处理，以获得优化能源储备设备；步骤
S4
：根据最佳能源储备时间段以及子能源成本动态排序数据，并利用优化能源储备设备进行能源采集储备处理，以获得优化能源储备数据；对优化能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，生成能源集线器的收益优化储备数据
。
[0005]本专利技术通过收集历史能源成本数据，系统可以建立对过去能源价格波动的深刻理解，为未来的能源成本分析提供了关键的数据基础
。
季节性序列的划分有助于捕捉不同季节和时间段的成本变化趋势，使我们能够更准确地预测未来的能源成本，可以更好地适应季节性差异，优化成本管理策略
。
长短期记忆神经网络算法具有处理时间序列数据的能力，它能够捕捉到长期和短期的成本趋势，从而提供了高度准确的能源成本预测，有助于规划更有效的能源采购和成本管理策略，降低经营风险
。
对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，子能源成本动态排序的处理使系统能够识别并排列不同能源来源的成本，以便在能源采集和储备决策中更灵活地选择最经济的能源，通过将子能源按照实时成本排序，能够最大程度地降低能源采购成本，确保能源供应的经济高效性，提供了实时的成本波动
。
对预测能源成本数据进行最佳能源储备的时间段提取，最佳能源储备时间段的提取允许系统在成本最低的时间段内积累能源储备，从而最大程度地减少能源储备成本，可以在供需波动时提供稳定的能源供应，同时降低了整体成本，通过精确的时间段选择，能够更好
地管理风险和优化资源利用率，提高了能源储备的效益
。
对能源储备设备进行实时优化修复处理，确保能源储备设备的高效运行，通过实时监控和优化修复，可以迅速检测和解决潜在问题，包括设备故障
、
性能下降或效率损失，有助于最大程度地提高能源采集和储备设备的可靠性
、
稳定性和性能，从而确保能源供应的连续性，还降低了设备维护成本，延长了设备的寿命，减少了生产中断风险，将预防性维护
、
实时监测和故障修复结合在一起，形成了一个全面的能源设备管理策略，通过使用传感器和数据分析技术，能够实时追踪设备性能并识别异常情况，然后采取自动或手动的措施来恢复设备的最佳状态，不仅提高了生产效率，还确保了可持续的能源供应，适应了变化的能源需求，为能源集线器提供了重要的竞争优势
。
根据最佳能源储备时间段以及子能源成本动态排序数据，并利用优化能源储备设备进行能源采集储备处理，以获得优化能源储备数据，通过结合最佳储备时间段
、
子能源成本排序数据以及高效的能源储备设备，能够在成本最低的时间段内采集和储备能源，以满足需求，最终导致了成本降低
、
能源供应的稳定性提高，以及资源的最佳利用，不仅考虑了成本因素，还结合了实时数据和设备性能，以在最合适的时机采取行动，这种智能决策基于数据驱动，有助于应对市场波动和需求变化，确保了能源集线器的高效运营
。
对优化能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，能够确定最优的储备策略，以满足不同需求，有助于提高能源集线器的盈利能力，降低了成本和风险，同时提高了可持续性
。
因此，本专利技术的能源集线器收益优化方法通过季节性分析能源成本的价格变化，能够确定最佳能源储备的时间，使得能源集线器收益效果优异
。
[0006]优选地，步骤
S1
包括以下步骤：步骤
S11
：获取历史能源成本数据；步骤
S12
：对历史能源成本数据进行季节性序列的数据划分，生成季节能源成本数据；步骤
S13
：利用长短期记忆神经网络算法建立季节能源成本预测的映射关系，生成初始能源成本预测模型；步骤
S14
：将季节能源成本数据进行数据划分处理，分别生成季节能源成本训练集以及季节能源成本测试集；步骤
S15
：利用季节能源成本训练集对初始能源成本预测模型进行模型训练处理，生成能源成本预测模型；步骤
S16
：将季节能源成本测试集传输至能源成本预测模型进行能源成本预测处理，生成预测能源成本数据
。
[0007]本专利技术获取历史能源成本数据，为能源成本的分析和预测提供了基础，历史能源成本数据反映了过去的市场趋势和价格波动，可以用来识别潜在的成本模式和周期性变化，为能源集线器建立了对市场的理解，有助于优化成本和管理风险
。
对历史能源成本数据进行季节性序列的数据划分，季节性序列的数据划分有助于识别和捕捉能源成本在不同季节和时间段内的变化趋势，提高了预测模型的准确性，因为它能够更好地考虑季节性差异，有助于预测模型更精确地反映不同时间段的成本变化，为能源成本的有效管理提供了基础
。
长短期记忆神经网络算法的应用建立复杂的映射关系，用于预测季节能源成本数据
。
这个步骤的关键效果在于创建了一个初始的预测模型，能够捕获长期和短期的成本趋势，这个模型为后续的能源成本预测提供了基线，可以不断优化以提高准确性
。
通过将数据分成
训练集和测试集，能够对模型进行验证和评估，以确保其泛化能力，帮助识别模型的性能，同时防止过度拟合，训练集用于模型的训练和参数调整，而测试集用于验证模型的准确性和可靠性
。
通过使用训练集对初始模型进行训练，我们能够不断改进模型，以使其更准确地预测季节性能源成本，生成了经过训练和优化的能源成本预测模型，该模型能够更好地适本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种能源集线器收益优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤
S1
：获取历史能源成本数据；对历史能源成本数据进行季节性序列的数据划分，生成季节能源成本数据；利用长短期记忆神经网络算法对季节能源成本数据进行能源成本预测处理，生成预测能源成本数据；步骤
S2
：对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，生成子能源成本动态排序数据；对预测能源成本数据进行最佳能源储备的时间段提取，从而获得最佳能源储备时间段；步骤
S3
：对能源储备设备进行实时优化修复处理，以获得优化能源储备设备；步骤
S4
：根据最佳能源储备时间段以及子能源成本动态排序数据，并利用优化能源储备设备进行能源采集储备处理，以获得优化能源储备数据；对优化能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，生成能源集线器的收益优化储备数据
。2.
根据权利要求1所述的能源集线器收益优化方法，其特征在于，步骤
S1
包括以下步骤：步骤
S11
：获取历史能源成本数据；步骤
S12
：对历史能源成本数据进行季节性序列的数据划分，生成季节能源成本数据；步骤
S13
：利用长短期记忆神经网络算法建立季节能源成本预测的映射关系，生成初始能源成本预测模型；步骤
S14
：将季节能源成本数据进行数据划分处理，分别生成季节能源成本训练集以及季节能源成本测试集；步骤
S15
：利用季节能源成本训练集对初始能源成本预测模型进行模型训练处理，生成能源成本预测模型；步骤
S16
：将季节能源成本测试集传输至能源成本预测模型进行能源成本预测处理，生成预测能源成本数据
。3.
根据权利要求2所述的能源集线器收益优化方法，其特征在于，步骤
S2
包括以下步骤：步骤
S21
：对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，生成子能源成本动态排序数据；步骤
S22
：利用整体能源成本计算公式对预测能源成本数据进行整体能源成本计算，生成整体能源成本数据；步骤
S23
：根据预设的时间段范围对整体能源成本数据进行最佳能源储备的时间段提取，从而获得最佳能源储备时间段
。4.
根据权利要求3所述的能源集线器收益优化方法，其特征在于，步骤
S21
包括以下步骤：步骤
S211
：对预测能源成本数据进行子能源数据划分处理，生成子能源成本数据；步骤
S212
：对子能源成本数据进行排序处理，生成子能源成本排序数据，当子能源成本数据变化时，对子能源成本排序数据进行动态更新，生成子能源成本动态排序数据
。5.
根据权利要求4所述的能源集线器收益优化方法，其特征在于，步骤
S22
中的整体能源成本计算公式如下所示：
；式中，表示为整体能源成本数据，表示为计算整体能源成本涉及的最大时间长度，表示为子能源类别数量，表示为第个子能源的权重信息，表示为第个子能源的成本价格，表示为能源储备设备的历史存储效率，表示为能源储备设备的历史维护成本，表示为涉及的时...

【专利技术属性】
技术研发人员：王强，刘振华，
申请(专利权)人：深圳市博德越科技有限公司，
类型：发明
国别省市：