【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于能源分析，尤其涉及一种基于人工智能高级算法的能源分析管理系统。
技术介绍
1、随着全球能源需求和消耗的不断增长，能源管理变得越来越重要。传统的能源管理系统主要依赖于人工操作和经验决策，缺乏对能源数据的深入分析和预测能力。因此，提高能源利用效率、降低能源成本并实现节能减排的目标，成为当前能源管理领域的重要课题。
2、近年来，人工智能技术取得了显著进展，为能源管理带来了新的解决方案。基于人工智能的高级算法，如深度学习、强化学习等，可以实现对能源数据的精细化分析，从而提高能源管理决策的准确性和适应性。此外，物联网技术的普及使得能源生产、传输和消费环节的实时数据采集成为可能，为能源分析提供了丰富的数据源。
3、然而，现有的能源管理系统仍存在一些不足。例如，部分系统仅关注单个能源环节的分析，缺乏整体性的能源管理策略；部分系统虽然采用了人工智能算法，但未能充分挖掘能源数据的时空特性和相互关系；此外，一些系统忽略了数据安全和隐私保护问题，可能导致能源数据的泄露。
4、因此，有必要提供一种新的基于人工智能高级算法的能源分析管理系统解决上述技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术解决的技术问题是提供一种使用方便，实现了能源的精细化管理，提高了能源利用效率，降低了能源成本，有利于实现节能减排和可持续发展的基于人工智能高级算法的能源分析管理系统。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供的基于人工智能高级算法的能源分析管理系统包括：数据采集装置
3、数据预处理模块，用于对采集到的数据进行预处理，其中包括数据清洗、数据归一化和缺失值处理；
4、特征提取模块，用于利用人工智能算法对预处理后的数据进行特征提取，其中包括数值特征、文本特征和图像特征；
5、模型训练模块，用于利用训练数据对机器学习模型进行训练，其中包括但不限于支持向量机、决策树和随机森林；
6、模型评估模块，用于对训练好的模型进行评估，以确保其性能满足实际需求，评估指标包括准确率、召回率和f1值；
7、结果可视化模块，用于将分析结果以图表、报告等形式进行可视化展示；
8、策略优化模块，用于根据分析结果自动生成能源管理策略，其中包括但不限于能源分配、设备调度和维护计划；
9、持续学习模块，用于对模型进行持续学习和优化，以提高系统的准确性和适应性。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述数据采集装置包括：能耗数据采集器、设备运行状态监测器和环境参数传感器几个部分；
11、所述能耗数据采集器，用于实时收集能源消耗数据；
12、所述设备运行状态监测器，用于监测能源生产、传输和消费设备的运行状态；
13、所述环境参数传感器，用于收集与能源消耗相关的环境参数，如温度、湿度和风速。
14、作为本专利技术的进一步方案，所述数据预处理模块包括数据清洗单元、数据归一化单元和缺失值处理单元几个部分；
15、所述数据清洗单元，用于去除原始数据中的噪声和异常值；
16、所述数据归一化单元，用于将不同量纲的数据转化为统一量纲；
17、所述缺失值处理单元，用于处理数据中的缺失值。
18、作为本专利技术的进一步方案，所述特征提取模块包括数值特征提取器、文本特征提取器和图像特征提取器几个部分；
19、所述数值特征提取器，用于从原始数据中提取数值特征；
20、所述文本特征提取器，用于从非结构化数据中提取文本特征；
21、所述图像特征提取器，用于从图像数据中提取图像特征。
22、作为本专利技术的进一步方案，所述模型训练模块包括模型选择单元和模型训练器两个部分：
23、所述模型选择单元，用于选择适用于特定能源分析任务的机器学习模型；
24、所述模型训练器，用于利用训练数据训练选定的机器学习模型。
25、作为本专利技术的进一步方案，所述模型评估模块包括评估指标计算单元和模型比较器两个部分：
26、所述评估指标计算单元，用于计算评估指标，如准确率、召回率、f1值；
27、所述模型比较器，用于比较不同模型的评估指标，以选出最优模型。
28、作为本专利技术的进一步方案，所述结果可视化模块包括数据可视化工具，所述数据可视化工具，用于将分析结果以图表、报告等形式进行可视化展示。
29、作为本专利技术的进一步方案，所述策略优化模块包括能源分配优化器、设备调度优化器和维护计划优化器几个部分；
30、所述能源分配优化器，用于根据分析结果优化能源分配策略；
31、所述设备调度优化器，用于根据分析结果优化设备调度策略；
32、所述维护计划优化器，用于根据分析结果优化维护计划。
33、作为本专利技术的进一步方案，所述持续学习模块包括新数据收集器和模型更新器两个部分；
34、所述新数据收集器，用于不断收集新的数据和信息；
35、所述模型更新器，用于根据新数据更新和优化机器学习模型。
36、与相关技术相比较，本专利技术提供的基于人工智能高级算法的能源分析管理系统具有如下有益效果：
37、本专利技术提供一种基于人工智能高级算法的能源分析管理系统：
38、1、本专利技术通过采用人工智能高级算法对能源进行分析和管理，实现了能源的精细化管理，提高了能源利用效率，降低了能源成本，有利于实现节能减排和可持续发展。
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1.一种基于人工智能高级算法的能源分析管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能高级算法的能源分析管理系统，其特征在于，所述数据采集装置包括：能耗数据采集器、设备运行状态监测器和环境参数传感器几个部分；
3.根据权利要求1所述的基于人工智能高级算法的能源分析管理系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括数据清洗单元、数据归一化单元和缺失值处理单元几个部分；
4.根据权利要求1所述的基于人工智能高级算法的能源分析管理系统，其特征在于，所述特征提取模块包括数值特征提取器、文本特征提取器和图像特征提取器几个部分；
5.根据权利要求1所述的基于人工智能高级算法的能源分析管理系统，其特征在于，所述模型训练模块包括模型选择单元和模型训练器两个部分：
6.根据权利要求1所述的基于人工智能高级算法的能源分析管理系统，其特征在于，所述模型评估模块包括评估指标计算单元和模型比较器两个部分：
7.根据权利要求1所述的基于人工智能高级算法的能源分析管理系统，其特征在于，所述结果可视化模块包括数据可视化工具，所述
8.根据权利要求1所述的基于人工智能高级算法的能源分析管理系统，其特征在于，所述策略优化模块包括能源分配优化器、设备调度优化器和维护计划优化器几个部分；
9.根据权利要求1所述的基于人工智能高级算法的能源分析管理系统，其特征在于，所述持续学习模块包括新数据收集器和模型更新器两个部分；
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能高级算法的能源分析管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能高级算法的能源分析管理系统，其特征在于，所述数据采集装置包括：能耗数据采集器、设备运行状态监测器和环境参数传感器几个部分；
3.根据权利要求1所述的基于人工智能高级算法的能源分析管理系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括数据清洗单元、数据归一化单元和缺失值处理单元几个部分；
4.根据权利要求1所述的基于人工智能高级算法的能源分析管理系统，其特征在于，所述特征提取模块包括数值特征提取器、文本特征提取器和图像特征提取器几个部分；
5.根据权利要求1所述的基于人工智能高级算法的能源分析管理系统，其特征在于，所述模型训练模块包括模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱宝飞，姬鹏帅，
申请(专利权)人：上海衡泰建筑设计咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：
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