一种基于大数据的能源监测方法与流程

本发明涉及能源监测领域，尤其涉及一种基于大数据的能源监测方法。

背景技术：

1、现代能源系统变得越来越复杂，包括能源生产、传输、转换和使用等多个环节，涉及到大量的数据和信息，如能源消耗、负荷变化、能源效率等。能源监测是指对能源系统中能源的生产、传输、转换和使用进行实时或定期的数据收集、记录和分析的过程。传统的能源监测方法难以满足对这些复杂系统的全面监测和分析需求，而大数据技术可以处理多源、多样、高维的能源数据，提供更全面和准确的能源监测分析。

2、现在传统能源监测方法主要依赖于手动收集和分析能源数据，存在数据获取不及时、分析效率低下等问题；以及没有通过能源存储和能源损耗情况对能源消耗量和能源成本进行调控，无法整体考虑能源数据信息以进行能源监测；监测效果单一，无法及时发现问题并预警，使能源系统丧失平衡和稳定性。

3、因此，需要本发明的一种基于大数据的能源监测方法。

技术实现思路

1、本发明提供的一种基于大数据的能源监测方法，目的在于通过采集、存储和分析庞大的能源数据，实现对能源系统的实时监测、优化，及时反馈能源系统的运行情况，从而提高能源利用效率和可持续性。

2、本发明技术方案具体如下：

3、一种基于大数据的能源监测方法，包括以下步骤：

4、s1.通过传感器、计量设备，实时采集能源系统中的能源数据；对采集到的能源数据进行清洗和整合，去除异常值和重复数据；存储在可扩展的数据库中；

5、s2.对清洗和整合后的能源数据进行分析得到综合评估指标；

6、s3.结合能源储存和能源损耗情况，对能源消耗量进行调节；根据能源损耗，对能源成本进行调控；

7、s4.根据数据分析的结果以及调节后的能源数据信息，构建能源系统运行安全模型，监控能源设备的运行状态，及时发现异常情况并进行预警。

8、进一步，步骤s2具体包括：

9、根据获取到的历史能源负荷需求信息以及能源利用率，计算所述综合评估指标；通过所述综合评估指标对能源系统的综合性能划分等级，包括高级别、中级别、低级别；同时设置能源成本为cost1。

10、进一步，步骤s2具体包括：

11、综合评估指标，计算过程如下所示：

12、

13、其中，ind表示综合评估指标；a1、a2分别表示预测的能源负荷需求和能源利用率的权重值；ldpre表示在t时对能源负荷需求的预测值；ldutr表示在t时能源利用率情况。

14、进一步，步骤s3中调节后的能源消耗量，计算过程如下所示：

15、

16、其中，cons‘表示调节后的能源消耗量；cons0表示能源系统中记录的能源消耗量；loss表示能源损耗比例；γ是一个正的调节参数，用于平衡能源储存量变化对能源消耗量的影响；δes表示时间段tim中能源储存量的变化。

17、进一步，步骤s3具体包括：

18、根据能源损耗，监测控制得到能源成本校正系数op，并对能源成本进行补偿。

19、进一步，在对能源成本进行补偿时：将能源成本校正系数与预先定义的能源成本校正系数oppre进行比较，根据对比结果对能源成本进行补偿，具体过程如下所示：

20、若op≥oppre，则将补偿能源成本为cost2，

21、若op<oppre，则将补偿能源成本为cost2，

22、进一步，步骤s4中构建所述能源系统运行安全模型，具体过程如下所示：

23、

24、

25、其中，hput表示能源系统运行安全模型的输出结果；σ表示激活函数；b表示偏置；ωy表示第y层的权重系数；表示第y层的数据输入；y表示多层感知机的总层数，y∈[1,y]；bi表示调整因子；pi表示平衡因子；attention(infe,g)表示优化后的注意力机制；修正后的能源消耗量、补偿后的能源成本以及其他相关能源信息为etal，表示输入的能源信息的特征矩阵；g表示引入的额外的注意力引导矩阵；softmax表示激活函数，将一个含任意实数的向量转换为概率分布；q表示查询矩阵；k表示键矩阵；v表示值矩阵；dk表示键向量的维度，用于缩放点积以防止softmax函数的梯度过小。

26、有益效果：

27、1.本发明通过综合评估指标，可以对能源系统的整体性能进行客观评价，综合评估指标考虑了能源负荷需求和能源利用率等多个关键因素，提供对能源系统在能源供应和利用方面的综合评估；使得评估结果更加直观和可比较，能够更好地理解能源系统的实际情况并进行比较和分析，从而推动能源系统的优化和升级，提高能源利用效率。

28、2.本发明通过合理地管理和利用能源储存系统，可以优化能源利用效率，降低能源消耗成本；以及通过监控能源储存的动态变化和能源损耗情况，可以实时调节能源消耗量，以最大程度地减少能源的浪费和损耗；根据能源储存和损耗情况进行调节，可以保持能源系统的平衡和稳定性，确保能源的持续供应和运行安全。

29、通过能源损耗监控，并根据得到的能源成本校正系数对能源成本进行补偿，可以实现成本的优化以及提供更精确的能源成本计量；能源损耗是能源系统中的损失和浪费，通过监测和控制能源损耗，可以降低能源成本，并提高能源的经济效益；有助于实现精确的能源成本核算和管理，提供可靠的能源成本数据支持决策和评估，并采取相应的措施进行优化和管理。

30、3.本发明通过建立能源系统运行安全模型，可以学习到更具鲁棒性和泛化能力的特征表示，来适应不同的能源系统场景和变化情况，提高在未见数据上的预测准确性和稳定性；多层感知机是一种强大的神经网络模型，在处理非线性和复杂的能源系统数据时具有出色的建模能力，能学习输入数据中的非线性关系和模式，并捕捉到能源系统运行安全的关键特征；通过注意力机制使模型能够自动关注输入数据中与能源系统运行安全相关的重要部分；通过结合多层感知机和注意力机制，有助于实现监测能源系统的安全运行和优化管理。

技术特征：

1.一种基于大数据的能源监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的能源监测方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的能源监测方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的能源监测方法，其特征在于，所述步骤s3中调节后的能源消耗量，计算过程如下所示：

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的能源监测方法，其特征在于，所述步骤s3具体包括：

6.根据权利要求2或5所述的一种基于大数据的能源监测方法，其特征在于，在对能源成本进行补偿时：将能源成本校正系数与预先定义的能源成本校正系数oppre进行比较，根据对比结果对能源成本进行补偿，具体过程如下所示：

7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的能源监测方法，其特征在于，所述步骤s4中构建所述能源系统运行安全模型，具体过程如下所示：

技术总结本发明涉及能源监测领域，尤其涉及一种基于大数据的能源监测方法，包括通过传感器、计量设备，实时采集能源系统中的能源数据；对采集到的能源数据进行清洗和整合，去除异常值和重复数据；存储在可扩展的数据库中；对清洗和整合后的能源数据进行分析得到综合评估指标；结合能源储存和能源损耗情况，对能源消耗量进行调节；根据能源损耗，对能源成本进行调控；根据数据分析的结果以及调节后的能源数据信息，构建能源系统运行安全模型，监控能源设备的运行状态，及时发现异常情况并进行预警。本发明通过采集、存储和分析庞大的能源数据，实现对能源系统的实时监测、优化，及时反馈能源系统的运行情况，从而提高能源利用效率和可持续性。技术研发人员：王军,刁林,相洪花受保护的技术使用者：烟台东方能源科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29