【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及程序控制，尤其涉及一种基于ai的动态能效管控系统。
技术介绍
1、程序控制
涉及到利用计算机程序对各种机械或电子系统进行自动化管理和调节的技术。这个领域主要关注于如何通过预设的程序或实时的算法来优化系统的性能、提高效率、降低成本以及预防故障。程序控制可以应用于多种场景，包括工业生产、环境管理、设备维护和能源管理等，其中不仅包括传统的控制系统，也日益涵盖基于人工智能和机器学习的先进控制策略，以实现更加精准和灵活的控制。
2、其中，动态能效管控系统是指利用先进的程序控制技术，对设备或系统的能耗进行实时监控和优化管理的系统。这种系统的主要用途是通过动态调整和优化能源使用，达到节能减排的效果，同时保持或提升系统性能。动态能效管控系统常见于工业自动化、建筑能源管理和智能电网等领域，通过实时数据分析和学习，不断调整操作参数以适应环境变化或生产需求的变化，从而实现高效能源使用。
3、现有技术在处理快速变化的生产需求和环境因素时，常显示出适应性不足，特别是在环境和生产需求快速变化时，缺乏实时数据分析和即时调整能力。例如，在高变动的工业环境中，传统控制系统因固定参数设置和响应延迟，无法及时调整设备状态以匹配最新的运行要求，这导致能源效率低下和资源过度消耗。此类系统的反应迟缓不仅影响能源利用效率，还可能增加设备的磨损，缩短设备寿命，对维持生产效率和成本控制构成挑战。
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，而提出的一种基于ai的动态能效
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于ai的动态能效管控系统包括：
3、数据采集模块基于设备功率和操作模式，采集设备功率传感器的实时数据，记录操作模式的变化情况，获取设备运行状态参数，通过时间戳进行标记，并按时间顺序排列，整合为实时能耗数据流；
4、熵变率计算模块基于所述实时能耗数据流，提取设备功率和操作模式的时间序列数据，分析能耗数据的波动程度，计算相邻时间点的能耗差异，并计算设备功率和操作模式的熵变率，得到熵变率动态指标；
5、动态调整策略模块根据所述熵变率动态指标，比较熵变率与设定的阈值，判断设备功率输出和操作模式是否需要调整，计算所需的设备功率调整量，选择操作模式，调整设备功率输出和操作模式，生成优化操作参数；
6、效果反馈与优化模块利用所述优化操作参数，调整设备功率输出和操作模式，采集调整后的实际能耗数据，比较实际能耗与预期能耗数据，计算两者的差异，生成系统优化反馈。
7、作为本专利技术的进一步方案，采集设备功率传感器的实时数据，并实时记录每次操作模式的变化，通过时间戳标记变化，生成带时间戳的功率和操作模式记录；
8、使用所述带时间戳的功率和操作模式记录，按时间顺序进行整合，同时执行数据清洗，去除重复和非逻辑时间戳，得到整理后的实时功率和操作模式记录；
9、对所述整理后的实时功率和操作模式记录，采用公式：
10、
11、计算调整后的能耗，生成实时能耗数据流；
12、其中，pi代表第i时间点的功率，δti是相邻时间戳之间的时间差，代表时间差的1.2次方，e代表计算出的能耗总量。
13、作为本专利技术的进一步方案，所述熵变率动态指标的获取步骤具体为：
14、提取所述实时能耗数据流中设备功率和操作模式的时间序列数据，反映设备在差异化时间点下的能耗情况，生成时间序列数据集；
15、基于所述时间序列数据集，计算每相邻两点之间的能耗差异，揭示短期内的能耗波动，得到能耗差异序列；
16、利用所述能耗差异序列，采用公式：
17、
18、计算能耗差异的熵变率，生成熵变率动态指标；
19、其中，s代表熵变率，表示在给定时间序列中能耗的不确定性和变异程度，pi代表每个时间点的能耗概率，log(pi)是信息熵的常规计算部分，用于衡量在第i时间点的能耗贡献对总熵值的影响，α代表权重系数，用于增强熵值对能耗极端波动的敏感度。
20、作为本专利技术的进一步方案，所述优化操作参数的获取步骤具体为：
21、比较所述熵变率动态指标与预设的阈值，确定是否存在功率输出和操作模式的调整需求，若熵变率超阈值则标识为需要调整，生成调整需求信号；
22、根据所述调整需求信号，计算需要调整的功率量，分析当前功率与理想功率之间的偏差，计算功率调整值，生成功率调整数据；
23、选择适宜的操作模式，并应用所述功率调整数据，采用公式：
24、pnew＝pcurrent+β·δp
25、调整设备功率输出至当前设定值，生成优化操作参数；
26、其中，pnew代表优化操作参数，pcurrent代表当前功率设定，δp代表计算得到的功率调整值，β是根据设备性能和响应特性确定的调整系数。
27、作为本专利技术的进一步方案，所述系统优化反馈的获取步骤具体为：
28、利用所述优化操作参数调整设备的功率输出和操作模式，保证设备根据当前配置运行，记录生成调整后的设备状态记录；
29、基于所述调整后的设备状态记录，采集调整后的实际能耗数据，保证能耗数据反映设备的运行状态，获取实际能耗数据记录；
30、调用所述实际能耗数据记录和预期能耗数据，采用公式：
31、
32、计算实际能耗与预期能耗的差异，生成系统优化反馈；
33、其中，δe代表能耗差异，eactual代表实际能耗数据，eexpected代表预期能耗数据，γ代表调整系数，用于平衡相对差异与绝对差异的影响，δ代表平滑参数，用于减小极端值对差异计算的影响。
34、与现有技术相比，本专利技术的优点和积极效果在于：
35、本专利技术中，通过实时监控设备功率与操作模式变化，并进行熵变率的实时计算，系统能够有效地预测和适应能耗变化，实现对设备功率的精细调整和操作模式的优化。此种措施能显著提升能效，确保能源使用的最大化效益，并减少不必要的浪费。实时反馈机制进一步使得设备调整措施能够基于实际效果进行优化，确保了调整措施的有效性，支持持续的能效改进，对环境的总体影响也更为积极。
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1.一种基于AI的动态能效管控系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于AI的动态能效管控系统，其特征在于，采集设备功率传感器的实时数据，并实时记录每次操作模式的变化，通过时间戳标记变化，生成带时间戳的功率和操作模式记录；
3.根据权利要求2所述的基于AI的动态能效管控系统，其特征在于，所述熵变率动态指标的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的基于AI的动态能效管控系统，其特征在于，所述优化操作参数的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的基于AI的动态能效管控系统，其特征在于，所述系统优化反馈的获取步骤具体为：
【技术特征摘要】
1.一种基于ai的动态能效管控系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于ai的动态能效管控系统，其特征在于，采集设备功率传感器的实时数据，并实时记录每次操作模式的变化，通过时间戳标记变化，生成带时间戳的功率和操作模式记录；
3.根据权利要求2所述的基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭云昌，
申请(专利权)人：万洲奇智青岛信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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