建筑能耗实时监测控制系统及方法技术方案
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及实时监测控制，尤其涉及建筑能耗实时监测控制系统及方法。
技术介绍
1、实时监测控制
专注于实时地收集和分析数据，以便对各种系统和过程进行即时调节和控制。这种技术在建筑管理、工业自动化、交通系统等多个领域中都有应用。结合了传感器技术、数据分析、自动化控制和通信技术，以实现对物理环境或系统状态的连续监测和实时响应。这些技术的核心在于能够快速识别系统状态的变化，并自动调整控制参数，以保持系统运行在最优状态或在出现问题时迅速作出反应。
2、其中，建筑能耗实时监测控制系统是一种集成了传感器、数据处理和自动控制技术的系统，旨在实时监控和调节建筑内的能源使用，如电力、热能和水资源。这个系统的主要目的是优化能源消耗，提高能效，减少浪费，并支持可持续发展的建筑管理实践。通过实时监控能源流动和使用模式，这个系统可以帮助建筑管理者了解能源使用的具体情况，并在必要时自动调整建筑系统（如暖通空调、照明和水系统）以达到更高的能源效率。建筑能耗实时监测控制系统通常通过安装各种类型的传感器（如温度、湿度、光照度、流量计）来收集有关建筑内部环境和能源使用的数据。这些数据被传输到中央处理系统，该系统运用先进的数据分析和模式识别技术来分析能源使用情况，并基于预设的节能标准或算法自动调节相关的建筑管理系统。例如，根据室内外温度变化自动调节暖气或空调系统，或者根据房间的使用情况调整照明强度。这种集成的方法使建筑能源管理更加智能化、高效，同时也有助于提高居住或工作环境的舒适性。
3、传统的建筑能耗监控系统存在明显的不足之处。首先
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的建筑能耗实时监测控制系统及方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：建筑能耗实时监测控制系统包括数据采集模块、时间序列分析模块、异常检测模块、故障预警模块、协同优化模块、能效基准模块、边缘计算优化模块；
3、所述数据采集模块基于物联网技术，采用多传感器收集温度、湿度、能耗数据，并进行数据整合，生成实时能耗数据；
4、所述时间序列分析模块基于实时能耗数据，采用自回归积分滑动平均模型或长短期记忆神经网络，进行历史能耗数据分析，并进行趋势预测，生成能耗趋势预测；
5、所述异常检测模块基于能耗趋势预测，采用基于统计学的异常检测技术和机器学习算法，进行数据监测和异常模式识别，生成异常检测报告；
6、所述故障预警模块基于异常检测报告，采用规则引擎和敏感度分析进行风险评估，通过故障预警生成，利用通知分发技术进行信息传播，并通过故障诊断技术生成故障预警通知；
7、所述协同优化模块基于故障预警通知，采用深度学习和强化学习，进行能耗预测和能源协同优化，生成能耗优化策略；
8、所述能效基准模块基于能耗优化策略，采用聚类分析，建立能效标准，生成能效基准标准；
9、所述边缘计算优化模块基于能效基准标准，结合边缘计算和机器学习，进行本地数据分析和调整，生成实时优化调整策略。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述数据采集模块包括温度传感子模块、湿度传感子模块、能耗监测子模块、数据传输子模块；
11、所述温度传感子模块基于物联网环境，采用热电偶技术和信号处理算法，生成环境温度数据；
12、所述湿度传感子模块基于物联网环境，采用电容式传感技术和自适应校准算法，生成环境湿度数据；
13、所述能耗监测子模块基于环境温度和湿度数据，采用智能电力测量技术和用电模式分析，生成能耗使用数据；
14、所述数据传输子模块基于能耗使用数据，采用zigbee通信协议和数据加密技术，生成实时能耗数据；
15、所述信号处理算法包括峰值检测和噪声消除，所述自适应校准算法包括温度补偿和湿度矫正，所述用电模式分析包括负载识别和能效评估，所述数据加密技术包括aes加密和数据完整性校验。
16、作为本专利技术的进一步方案，所述时间序列分析模块包括历史数据分析子模块、模型训练子模块、趋势预测子模块；
17、所述历史数据分析子模块基于实时能耗数据，采用线性和非线性时间序列分析，生成历史能耗分析结果；
18、所述模型训练子模块基于历史能耗分析结果，采用arima模型和循环神经网络，生成能耗预测模型；
19、所述趋势预测子模块基于能耗预测模型，采用统计预测方法和蒙特卡洛模拟，生成能耗趋势预测；
20、所述时间序列分析包括自回归模型和趋势分解，所述循环神经网络包括lstm和gru算法，所述统计预测方法包括多元回归和概率分布分析。
21、作为本专利技术的进一步方案，所述异常检测模块包括统计分析子模块、机器学习处理子模块、异常模式识别子模块；
22、所述统计分析子模块基于能耗趋势预测，采用离群值检测和偏差分析技术，进行异常数据识别，生成初步异常检测结果；
23、所述机器学习处理子模块基于初步异常检测结果，采用异常模式识别算法，进行异常模式分类和特征重要性评估，生成深度异常分析结果；
24、所述异常模式识别子模块基于深度异常分析结果，采用聚类分析和神经网络，识别目标异常模式，生成异常检测报告；
25、所述离群值检测包括z得分方法和四分位数范围检测，所述异常模式识别算法包括支持向量机和随机森林，所述聚类分析包括k均值聚类和层次聚类。
26、作为本专利技术的进一步方案，所述故障预警模块包括预警生成子模块、通知分发子模块、故障诊断子模块；
27、所述预警生成子模块基于异常检测报告，采用规则引擎和敏感度分析，进行故障风险评估，生成初步故障预警结果；
28、所述通知分发子模块基于初步故障预警结果，采用消息队列和推送技术，传播预警信息，生成预警通知分发记录；
29、所述故障诊断子模块基于预警通知分发记录，采用因果分析和故障树技术，进行深入的故障诊断，生成故障预警通知；
30、所述规则引擎包括条件触发规则和逻辑推理，所述推送技术包括即时消息推送和邮件通知，所述因果分析包括故障影响图和根本原因分析。
31、作为本专利技术的进一步方案，所述协同优化模块包括深度学习分析子模块、强化学习优化子模块、协同策略制定子模块；
32、所述深度学习分析子模块基于故障预警通知，采用卷积神经网络和递归神经网络，生成能耗特征分析结果；
33、所述强化学习优化子模块基于能耗特征分本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述系统包括数据采集模块、时间序列分析模块、异常检测模块、故障预警模块、协同优化模块、能效基准模块、边缘计算优化模块；
2.根据权利要求1所述的建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述数据采集模块包括温度传感子模块、湿度传感子模块、能耗监测子模块、数据传输子模块；
3.根据权利要求1所述的建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述时间序列分析模块包括历史数据分析子模块、模型训练子模块、趋势预测子模块；
4.根据权利要求1所述的建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述异常检测模块包括统计分析子模块、机器学习处理子模块、异常模式识别子模块；
5.根据权利要求1所述的建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述故障预警模块包括预警生成子模块、通知分发子模块、故障诊断子模块；
6.根据权利要求1所述的建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述协同优化模块包括深度学习分析子模块、强化学习优化子模块、协同策略制定子模块；
7.根据权利要求1所述的建筑能耗实时监测控制系统，其特征
8.根据权利要求1所述的建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述边缘计算优化模块包括边缘计算架构子模块、实时机器学习分析子模块、快速调整策略子模块；
9.建筑能耗实时监测控制方法，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的建筑能耗实时监测控制系统执行，包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的建筑能耗实时监测控制方法，其特征在于：所述实时能耗数据包括温度、湿度和能耗量，所述能耗趋势预测包括未来能耗曲线和量化预测值，所述异常检测报告包括异常模式列表和潜在原因分析，所述故障预警通知包括预警级别、潜在故障点和建议响应措施，所述能耗优化策略包括能源分配方案和优化后能耗预测，所述实时优化调整策略包括即时能源调节方案和系统响应速度优化。
...【技术特征摘要】
1.建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述系统包括数据采集模块、时间序列分析模块、异常检测模块、故障预警模块、协同优化模块、能效基准模块、边缘计算优化模块；
2.根据权利要求1所述的建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述数据采集模块包括温度传感子模块、湿度传感子模块、能耗监测子模块、数据传输子模块；
3.根据权利要求1所述的建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述时间序列分析模块包括历史数据分析子模块、模型训练子模块、趋势预测子模块；
4.根据权利要求1所述的建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述异常检测模块包括统计分析子模块、机器学习处理子模块、异常模式识别子模块；
5.根据权利要求1所述的建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述故障预警模块包括预警生成子模块、通知分发子模块、故障诊断子模块；
6.根据权利要求1所述的建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述协同优化模块包括深度学...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹佳，闫侠英，贺春花，杨亚娟，马腊，罗雅欣，
申请(专利权)人：长春市鸣玺科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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0来自[荷兰] 2024年02月08日 17:18e