一种能耗管控系统及方法与流程

本发明涉及智慧能源，具体地涉及一种能耗管控系统及方法。

背景技术：

1、随着工业化和城市化的迅猛推进，全球能源消耗量以前所未有的速度攀升，这一增长趋势不仅加剧了能源资源的紧张状况，更使得能源资源的合理利用与节能降耗成为国际社会普遍关注的焦点。如何在满足经济社会发展需求的同时，实现能源的高效利用和减少不必要的能耗，已成为全球共同面临的挑战和亟待解决的问题。

2、然而，传统的能耗管控方法通常采用离线的数据记录方式，其依赖于人工巡检、数据记录和事后分析，这种方法存在诸多局限性，如无法实时获取能源消费数据，导致能耗分析存在滞后性，难以及时有效的能耗管理提供数据支持以及难以实时掌握能耗变化趋势等问题。此外，传统的能耗管控方法通常缺乏对能耗趋势的预测能力，难以为未来能耗管理提供科学的决策依据。同时，由于缺乏动态预警机制，当能耗异常或超标时，难以及时发现和处置，进一步加剧了能源浪费和安全隐患。

技术实现思路

1、本发明实施例的目的是提供一种能耗管控系统及方法，用于全部或至少部分的解决上述现有技术中存在的技术问题。

2、为了实现上述目的，本发明实施例提供一种能耗管控系统，包括：

3、能耗管理模块，用于根据估算的年平均能耗下降率和待管控区域的实际情况，设置待管控区域的能耗强度目标和激励目标；

4、能耗预算模块，用于结合待管控区域的能耗强度目标、激励目标、生产总值增长目标以及历史能源消耗总量，预估待管控区域未来时段的能耗总量目标；

5、动态预警模块，用于对比待管控区域的预测能耗强度与能耗强度目标，当预测能耗强度超出能耗强度目标时，进行动态预警。

6、可选的，所述能耗预算模块根据以下公式预测待管控区域未来时段的能耗：

7、nx＝(1+s/100％)*(g/100％+1)*l

8、式中，nx表示待管控区域未来时段的能耗，s表示能耗增长率、g表示待管控区域的gdp增长率，l表示历史能源消耗总量。

9、根据以下公式确定年平均能耗下降率：

10、

11、式中，x表示年平均能耗下降率，x表示具体年限，x＝1,2,3,4,5，a表示能耗强度下降率，p2020表示2020年的能耗强度，p(202x-1)表示不同年限x下的能耗强度。

12、可选的，所述能耗预算模块包括：

13、能耗趋势预测单元，用于根据待管控区域的历史能耗消费数据并结合lstm神经网络，进行能耗趋势预测。

14、可选的，用于根据待管控区域的历史能耗消费数据并结合lstm神经网络，进行能耗趋势预测，包括：

15、收集目标区域的历史能耗数据，所述历史能耗数据至少包括能源类型、消耗量以及时间戳关键信息；

16、对收集到的历史能耗数据进行清洗，去除异常值、缺失值以及重复数据；

17、构建lstm神经网络模型，确定输入层、隐藏层和输出层的节点数，并使用历史能耗数据对lstm神经网络模型进行训练，获得训练好的lstm神经网络模型；

18、将历史能耗数据以及当前的能耗数据输入至所述训练好的lstm神经网络模型，进行能耗趋势预测，获得第一能耗趋势预测结果。

19、可选的，根据历史能耗数据，构建灰度预测模型：

20、

21、式中，x0表示待监控区域的历史能耗数据序列，a表示反映待监控区域的发展态势的发展系数，b表示反映历史能耗数据间变化关系的灰作用量，e表示误差，k表示常数项。

22、可选的，将历史能耗数据和当前的能耗数据按照正时序顺序进行排列，形成能耗数据序列；

23、将能耗数据序列输入至灰度预测模型中，获得第二能耗趋势预测结果；

24、对所述第一能耗趋势预测结果和所述第二能耗趋势预测结果求均值，并将该均值作为目标能耗趋势预测值。

25、可选的，所述动态预警模块还用于根据预测能耗与历史能源消耗总量的超出程度，确定预警等级。

26、可选的，所述能耗管控系统还包括：

27、用户界面，用于响应于用户的查询或点击操作，显示待测管控区域未来时段的能耗数据以及动态预警数据。

28、另一方面，本发明还提供一种应用于能耗管控系统的能耗管控方法，包括：

29、根据估算的年平均能耗下降率和待管控区域的实际情况，设置待管控区域的能耗强度目标和激励目标；

30、结合待管控区域的能耗强度目标、激励目标、生产总值增长目标以及历史能源消耗总量，预估待管控区域未来时段的能耗总量目标；

31、对比待管控区域的预测能耗强度与能耗强度目标，当预测能耗强度超出能耗强度目标时，进行动态预警。

32、通过上述技术方案，实现了能源消费数据的在线化存储，并能动态监控能耗形势进行预警，为能耗管控提供支持，进而提高了能耗管控效率。

33、本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

技术特征：

1.一种能耗管控系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的能耗管控系统，其特征在于，所述能耗预算模块根据以下公式预估待管控区域未来时段的能耗：

3.根据权利要求1所述的能耗管控系统，其特征在于，根据以下公式确定年平均能耗下降率：

4.根据权利要求1所述的能耗管控系统，其特征在于，所述能耗预算模块包括：

5.根据权利要求4所述的能耗管控系统，其特征在于，用于根据待管控区域的历史能耗消费数据并结合lstm神经网络，进行能耗趋势预测，包括：

6.根据权利要求5所述的能耗管控系统，其特征在于，根据历史能耗数据，构建灰度预测模型：

7.根据权利要求6所述的能耗管控系统，其特征在于，

8.根据权利要求1所述的能耗管控系统，其特征在于，所述动态预警模块还用于根据预测能耗与历史能源消耗总量的超出程度，确定预警等级。

9.根据权利要求1所述的能耗管控系统，其特征在于，所述能耗管控系统还包括：

10.一种应用于权利要求1-9任一项所述的能耗管控系统的能耗管控方法，其特征在于，包括：

技术总结本发明实施例提供一种能耗管控系统及方法，属于智慧能源领域。所该系统包括：能耗管理模块，用于根据估算的年平均能耗下降率和待管控区域的实际情况，设置待管控区域的能耗强度目标和激励目标；能耗预算模块，用于结合待管控区域的能耗强度、激励目标以及历史能源消费总量，预测待管控区域未来时段的能耗总量并进行能耗总量的分解下发；动态预警模块，用于对比待管控区域的预测能耗强度与能耗强度目标，当预测能耗强度超出能耗强度目标时，进行动态预警。通过上述技术方案，实现了能源消费数据的在线化存储，并能动态监控能耗形势进行预警，为能耗管控提供支持，进而提高了能耗管控效率。技术研发人员：张卫仙,宋建虎,王添,高磊受保护的技术使用者：山东浪潮智慧能源科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/4