一种电气设备的智慧节能控制系统的制作方法

本发明涉及节能控制，尤指一种电气设备的智慧节能控制系统。

背景技术：

1、随着工业化和城市化的快速发展，电气设备的使用日益普及，这导致了巨大的能源消耗和环境压力。传统的电气设备控制系统往往缺乏有效的能源管理和节能措施，导致能源浪费严重。当前，还存在以下问题：现有系统往往固定运行在预设参数下，无法根据环境变化或用户行为自动调整设置，从而导致能源浪费和效率低下；现有的电气设备故障诊断多依赖人工检查，不仅诊断效率低，而且维护成本高，导致时间和资源浪费；现有技术通常关注单一设备的性能，而非整个系统的能效优化，缺乏一个协调各控制模块和设备以达到整体最优能效的系统化解决方案。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明提供一种电气设备的智慧节能控制系统。

2、为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

3、一种电气设备的智慧节能控制系统，包括依次通信连接的智能感应模块、异常诊断模块、动态调节模块、能源交互模块和节能协同优化模块；

4、所述智能感应模块用于通过多模态传感技术监测电气设备的运行参数，并传输至所述异常诊断模块；所述运行参数包括电气设备的电流、电压、功率、频率和温度；

5、所述异常诊断模块用于应用深度学习网络分析接收到的运行参数，自动识别和预测电气设备的潜在故障模式；

6、所述动态调节模块用于结合人工智能和模糊逻辑技术，根据环境条件和用户行为自动调整电气设备的运行参数；

7、所述能源交互模块用于引入分布式能源资源管理，管理电气设备与电网之间的能量流动和回收；

8、所述节能协同优化模块用于通过优化算法，协调各个控制模块和电气设备的运行，实现设备间的能效优化协同。

9、进一步的，所述异常诊断模块的运行过程包括以下步骤：

10、接收所述智能感应模块采集的电气设备的运行参数，并进行预处理操作；

11、图卷积网络利用电气设备间的拓扑结构数据，建立设备间的连接矩阵，模拟电气设备之间的能量流动和信息交换路径；所述拓扑结构数据包括电气设备连接关系、电气设备位置信息和电气设备状态信息；

12、将图卷积网络的输出与电气设备的时间序列数据结合，使用长短期记忆网络模拟和预测电气设备的时间依赖性及其行为模式；

13、综合图卷积网络和长短期记忆网络的分析结果，形成异常诊断模型，从数据中识别出异常模式，并预测潜在的故障发生；

14、根据异常诊断模型的输出，生成诊断报告，所述诊断报告包括电气设备的故障类型、潜在影响、预测可靠性评分以及维护建议。

15、更进一步的，所述异常诊断模型的公式如下：

16、；

17、其中，x表示智能感应模块接收的输入数据向量，包括电气设备的电流、电压、功率、频率和温度；t(x)表示对输入数据x的预处理操作；表示图卷积网络的运算，其中a是基于电气设备间的拓扑结构生成的邻接矩阵；表示长短期记忆网络的运算，捕捉电气设备运行参数随时间的变化，预测其行为模式和潜在的故障发展；和表示异常诊断模型的权重和偏置参数；表示激活函数；f(x)表示异常诊断模型的最终输出。

18、进一步的，所述动态调节模块包括精确调度单元和执行器控制单元；

19、所述精确调度单元用于利用基于模糊逻辑的人工智能算法，根据实时能源需求和供应情况动态调整电气设备的运行时间和强度；

20、所述执行器控制单元用于接收所述精确调度单元的控制指令，并根据所述控制指令实时调整电气设备的操作状态。

21、更进一步的，所述基于模糊逻辑的人工智能算法具体采用模糊推理技术，通过集成模糊集合理论和模糊规则系统，根据预设的规则库动态生成控制策略；所述规则库基于电气设备的实时运行状态、预期负载需求和环境反馈制定。

22、进一步的，所述能源交互模块包括能量流动管理单元和能量回收单元；

23、所述能量流动管理单元用于引入分布式能源资源管理，同时监控和调控电气设备与电网之间的能量流动；

24、所述能量回收单元用于捕获电气设备操作过程中产生的余热或其他形式的剩余能量，并将其转换为可再利用的能源。

25、进一步的，所述节能协同优化模块的运行过程包括以下步骤：

26、从系统其他模块收集数据构成初始解决方案的种群，所述种群包括电气设备的电流、电压、功率、频率、温度和能量流动数据；

27、对所述种群的个体进行适应度评估，适应度函数基于电气设备的能效表现、能源消耗、效率、运行稳定性和故障响应能力；

28、执行选择、交叉和突变操作，根据遗传算法产生的最优解，动态调整设备参数和运行策略，实施协同工作策略；

29、根据遗传算法的结果，生成系统优化报告。

30、更进一步的，所述适应度函数的公式如下：

31、；

32、其中，x代表种群中的个体，每个个体是一组电气设备的运行参数集合；表示第i个能效指标函数，基于能源消耗、效率和电气设备的运行稳定性；表示权重系数，权重的具体值基于电气设备的特定运行需求、优化目标以及业务政策设定；表示适应度函数，用于评估个体的能效表现。

33、进一步的，所述多模态传感技术包括光学传感器、声学传感器、温度传感器、功率传感器、频率传感器、电流传感器和电压传感器。

34、本发明的有益效果在于：

35、本发明通过智能感应模块监测电气设备的运行参数，结合节能协同优化模块的优化算法，系统可以在保证设备正常运行的前提下，调整和优化电气设备的能耗，从而达到降低整体能源消耗和提升能源利用效率的目的。异常诊断模块应用深度学习网络分析电气设备的运行参数，能够自动识别和预测潜在的故障模式。这种及早发现和处理潜在问题的能力有助于减少突发故障的发生，从而降低维护成本和避免因故障引起的大规模停机损失。动态调节模块利用人工智能和模糊逻辑技术，根据环境条件和用户行为自动调整设备参数，使设备运行更加智能化和个性化。这不仅提高了设备的操作效率，也提升了用户的使用体验。能源交互模块引入分布式能源资源管理，优化电气设备与电网之间的能量流动和回收，支持可再生能源的更广泛使用，有助于构建更加可持续和环境友好的能源系统。节能协同优化模块通过跨模块和设备间的通信和协调，实现全系统的能效优化。这种系统级的协同工作方式可以显著提升整个电气系统的运行效率和可靠性。

技术特征：

1.一种电气设备的智慧节能控制系统，其特征在于，包括依次通信连接的智能感应模块、异常诊断模块、动态调节模块、能源交互模块和节能协同优化模块；

2.根据权利要求1所述的一种电气设备的智慧节能控制系统，其特征在于，所述动态调节模块包括精确调度单元和执行器控制单元；

3.根据权利要求2所述的一种电气设备的智慧节能控制系统，其特征在于，所述基于模糊逻辑的人工智能算法具体采用模糊推理技术，通过集成模糊集合理论和模糊规则系统，根据预设的规则库动态生成控制策略；所述规则库基于电气设备的实时运行状态、预期负载需求和环境反馈制定。

4.根据权利要求1所述的一种电气设备的智慧节能控制系统，其特征在于，所述能源交互模块包括能量流动管理单元和能量回收单元；

5.根据权利要求1所述的一种电气设备的智慧节能控制系统，其特征在于，所述多模态传感技术包括光学传感器、声学传感器、温度传感器、功率传感器、频率传感器、电流传感器和电压传感器。

技术总结本发明涉及节能控制技术领域，尤指一种电气设备的智慧节能控制系统。包括智能感应模块、异常诊断模块、动态调节模块、能源交互模块和节能协同优化模块，智能感应模块通过多模态传感技术监测电气设备的电流、电压、功率、频率和温度；异常诊断模块利用深度学习网络分析运行参数，自动识别和预测设备的潜在故障模式；动态调节模块结合人工智能与模糊逻辑技术，自动调整电气设备的运行参数以适应环境条件和用户行为；能源交互模块管理设备与电网间的能量流动和回收；节能协同优化模块通过优化算法协调各控制模块与设备运行。本发明不仅可以优化能源使用，降低运营成本，还能提高设备可靠性，同时促进环保和可持续发展。技术研发人员：李文勇,陈佳妍受保护的技术使用者：希格玛电气（珠海）有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/15