【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及能耗管理，更具体地说，本专利技术涉及一种基于物联网与云计算的智慧能源管理平台系统及方法。
技术介绍
1、城市轨道交通是用能大户，需承担节能的责任口，供电系统对城市轨道交通的运行具有重要作用，在设计供电系统时应具有一定的节能意识，城市轨道交通的能源消耗方式较单一，主要是将能源转换为电能提供动力，在地铁车辆运行的过程中降低车站照明系统、空气循环系统、广告照明系统站台电梯、排水系统、信号处理系统等设施的能耗，保障关键设备的稳定运行，通过专业化、系统化、现代信息化方式进行合理规划，能够达到节能减排目标，据统计，大多数城市轨道交通环控系统按最大设计值处于长期满负荷运行状态，无法根据客流量调节设备运行，甚至存在过度供冷等问题，虽然前沿技术中已经出现了根据客流量进行调节设备运行，但还是无法有效解决能耗问题。
2、例如，授权公告号为cn115860339b的专利公开了基于大数据分析的轨道交通能耗管理方法及装置，上述专利通过客流量信息构建轨道交通能耗综合分析模型，利用所述轨道交通能耗综合分析模型对轨道交通能耗进行管理，虽然实现了能耗管理，但还存在以下缺陷：
3、上述专利虽然实现了能耗的管理，但是所节省的电量为牵引用电量，而不是动力超明用电量，牵引用电量是用于驱动地铁车辆进行运行，无法进行大规模的调节，同时由于地铁能源管理系统容易遭受入侵，现有技术中在系统遭受入侵的情况下，无法对系统生成的用电计划进行有效的保护。
4、鉴于此，本专利技术提出一种基于物联网与云计算的智慧能源管理平台系统及方法以解决上述
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种基于物联网与云计算的智慧能源管理平台系统及方法。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于物联网与云计算的智慧能源管理方法，包括：
4、步骤s10：基于n天目标线路客流量和预构建的第一机器学习模型，得到未来目标线路客流量，基于n天目标线路用电量和预构建的第二机器学习模型，得到未来目标线路用电量，基于n天目标线路供电量和预构建的第三机器学习模型，得到未来目标线路供电量，未来目标线路客流量包括m个未来地铁站客流量，未来目标线路用电量包括m个未来地铁站用电量，n和m均为大于1的正整数；
5、步骤s20：根据未来地铁站客流量确定用电等级，基于用电等级确定用电序列，用电等级包括第一用电等级和第二用电等级，用电序列包括第一用电序列和第二用电序列；
6、步骤s30：根据未来地铁站用电量确定时段用电量，基于时段用电量和用电等级生成用电计划，用电计划包括第一用电计划和第二用电计划；
7、步骤s40：获取网络流量值、访问次数和日志文件数量，基于网络流量值、访问次数和日志文件数量生成入侵预警系数，根据入侵预警系数判断是否遭受入侵，若是则将用电序列和用电计划进行加密并上传至区块链服务器中进行存储；
8、步骤s50：获取区块链服务器中的用电序列和用电计划，将用电序列和用电计划进行解密，根据用电序列和用电计划调整轨道供电量。
9、进一步地，未来目标线路供电量包括可再生供电量和不可再生供电量，未来地铁站用电量包括牵引用电量和动力照明用电量。
10、进一步地，训练出预测未来目标线路客流量的第一机器学习模型的方式为：获取i组样本数据，i为大于1的正整数，每组样本数据包括第1天至第n+1天内的历史目标线路客流量，将样本数据集划分为样本训练集和样本测试集，构建回归网络，以样本训练集中的第1天至第n天内的历史目标线路客流量作为回归网络的输入数据，以样本训练集中的第n+1天的历史目标线路客流量作为回归网络的输出数据，对回归网络进行训练，得到用于预测未来目标线路客流量的初始回归网络，利用样本测试集对初始回归网络进行测试，输出满足预设测试准确度的回归网络作为第一机器学习模型。
11、进一步地，根据未来地铁站客流量确定用电等级的方法包括：
12、当未来地铁站客流量大于预设客流量阈值时，则将未来地铁站客流量所对应的地铁站标记为第一用电等级；
13、当未来地铁站客流量小于等于预设客流量阈值时，则将未来地铁站客流量所对应的地铁站标记为第二用电等级。
14、进一步地，基于用电等级确定用电序列的方法包括：
15、当地铁站为第一用电等级时，则地铁站通过第一用电序列进行供电；
16、当地铁站为第二用电等级时，则地铁站通过第二用电序列进行供电。
17、进一步地，根据未来地铁站用电量确定时段用电量的方法包括：
18、将未来地铁站用电量按照时段进行切分，获得时段用电量，并将时段用电量的时间戳从日期转换为小时。
19、进一步地，基于时段用电量和用电等级生成用电计划的方法包括：
20、步骤s301：判断用电等级是否为第一用电等级，若是，则生成第一用电计划；若否，则转入步骤s302；
21、步骤s302：若时段用电量大于预设用电量阈值，则生成第一用电计划，若时段用电量小于或等于预设用电量阈值，则生成第二用电计划。
22、进一步地，基于网络流量值、访问次数和日志文件数量生成入侵预警系数的方法包括：
23、
24、式中，iac为入侵预警系数，act为访问次数，nlf为日志文件数量，ntv为网络流量值，u1和u2均为权重系数。
25、进一步地，根据入侵预警系数判断是否遭受入侵的方法包括；
26、当入侵预警系数大于预设预警系数时，则系统遭受入侵；
27、当入侵预警系数小于或等于预设预警系数时，则系统未遭受入侵。
28、一种基于物联网与云计算的智慧能源管理平台系统，其用于实现上述一种基于物联网与云计算的智慧能源管理方法，包括：
29、能耗预测模块：基于n天目标线路客流量和预构建的第一机器学习模型，得到未来目标线路客流量，基于n天目标线路用电量和预构建的第二机器学习模型，得到未来目标线路用电量，基于n天目标线路供电量和预构建的第三机器学习模型，得到未来目标线路供电量，未来目标线路客流量包括m个未来地铁站客流量，未来目标线路用电量包括m个未来地铁站用电量，n和m均为大于1的正整数；
30、用电确定模块：根据未来地铁站客流量确定用电等级，基于用电等级确定用电序列，用电等级包括第一用电等级和第二用电等级，用电序列包括第一用电序列和第二用电序列；
31、时段划分模块：根据未来地铁站用电量确定时段用电量，基于时段用电量和用电等级生成用电计划，用电计划包括第一用电计划和第二用电计划；
32、预警模块：获取网络流量值、访问次数和日志文件数量，基于网络流量值、访问次数和日志文件数量生成入侵预警系数，根据入侵预警系数判断是否遭受入侵，若是则将用电序列和用电计划进行加密并上传至区块链服务器中进行存储；
33、解密模块：获取区块链服务本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于物联网与云计算的智慧能源管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网与云计算的智慧能源管理方法，其特征在于，所述未来目标线路供电量包括可再生供电量和不可再生供电量，所述未来地铁站用电量包括牵引用电量和动力照明用电量。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网与云计算的智慧能源管理方法，其特征在于，训练出预测未来目标线路客流量的第一机器学习模型的方式为：获取i组样本数据，i为大于1的正整数，每组样本数据包括第1天至第n+1天内的历史目标线路客流量，将样本数据集划分为样本训练集和样本测试集，构建回归网络，以样本训练集中的第1天至第n天内的历史目标线路客流量作为回归网络的输入数据，以样本训练集中的第n+1天的历史目标线路客流量作为回归网络的输出数据，对回归网络进行训练，得到用于预测未来目标线路客流量的初始回归网络，利用样本测试集对初始回归网络进行测试，输出满足预设测试准确度的回归网络作为第一机器学习模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网与云计算的智慧能源管理方法，其特征在于，所述根据未来地铁站客流量确定用电等
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网与云计算的智慧能源管理方法，其特征在于，所述基于用电等级确定用电序列的方法包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网与云计算的智慧能源管理方法，其特征在于，所述根据未来地铁站用电量确定时段用电量的方法包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网与云计算的智慧能源管理方法，其特征在于，所述基于时段用电量和用电等级生成用电计划的方法包括：
8.根据权利要求1所述的一种基于物联网与云计算的智慧能源管理方法，其特征在于，所述基于网络流量值、访问次数和日志文件数量生成入侵预警系数的方法包括：
9.根据权利要求1所述的一种基于物联网与云计算的智慧能源管理方法，其特征在于，所述根据入侵预警系数判断是否遭受入侵的方法包括；
10.一种基于物联网与云计算的智慧能源管理平台系统，其用于实现权利要求1-9任一所述的一种基于物联网与云计算的智慧能源管理方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于物联网与云计算的智慧能源管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网与云计算的智慧能源管理方法，其特征在于，所述未来目标线路供电量包括可再生供电量和不可再生供电量，所述未来地铁站用电量包括牵引用电量和动力照明用电量。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网与云计算的智慧能源管理方法，其特征在于，训练出预测未来目标线路客流量的第一机器学习模型的方式为：获取i组样本数据，i为大于1的正整数，每组样本数据包括第1天至第n+1天内的历史目标线路客流量，将样本数据集划分为样本训练集和样本测试集，构建回归网络，以样本训练集中的第1天至第n天内的历史目标线路客流量作为回归网络的输入数据，以样本训练集中的第n+1天的历史目标线路客流量作为回归网络的输出数据，对回归网络进行训练，得到用于预测未来目标线路客流量的初始回归网络，利用样本测试集对初始回归网络进行测试，输出满足预设测试准确度的回归网络作为第一机器学习模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网与云计算的智慧能源管理方...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡义勇，赵曼，
申请(专利权)人：广东一当科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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