CN105929777B - 设备能耗定额管理预警方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了设备能耗定额管理预警方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括：获取设备在预设控制季的历史逐时电耗数据；对所述历史逐时电耗数据进行分析，确定表示所述设备的电耗上限的报警模型；判断所述报警模型的逐时数值是否大于实际获取的所述设备的逐时电耗数据；响应于所述逐时数值大于所述逐时电耗数据，则所述报警模型不进行报警；响应于所述逐时数值小于所述逐时电耗数据，则所述报警模型进行报警。该实施方式可用于楼宇建筑中的各种用电设备，能够及时发现用电设备该关不关，或者由于性能不好等原因出现的电能浪费情况，实现了设备高效的运行，同时，该方案能够初步的筛选出电耗异常情况，节省了人工工时。

Description

设备能耗定额管理预警方法和装置

技术领域

本申请涉及自动化控制领域，具体涉及设备运行的技术领域，尤其涉及设备的预警方法和和装置。

背景技术

现阶段的实际工程中，机电设备经常由于各种原因，每天的电耗过大，例如，一些由自动系统控制的机电设备，其高效运行有赖于自动控制系统具有稳定的工作环境，一旦自动控制系统出现问题，一些设备会处于长期开启状态，在不能被及时发现的情况下，就会造成设备运行不经济，资源浪费。

想要及时发现某台设备的电量损耗过大，需要确定该设备所在的支路对应的某个时间段内的电耗上限和实际电耗。然而，现有的技术中，设备能源管理平台难以准确的将电耗过大的设备进行及时有效地反馈，同时需要投入人力观察实际电耗与电耗上限差值，运行缺乏机动灵活性。

发明内容

本申请的目的在于提出一种改进的设备能耗定额管理预警方法和装置，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本申请提供了一种设备能耗定额管理预警方法，所述方法包括获取设备在预设控制季的历史逐时电耗数据；对所述历史逐时电耗数据进行分析，确定表示所述设备电耗上限的电耗上限曲线；判断所述电耗上限曲线的逐时数值是否大于实际获取的所述设备的逐时电耗数据；响应于所述逐时数值小于所述设备的逐时电耗数据，则所述设备进行报警。

在一些实施例中，所述对所述逐历史时电耗数据进行分析，确定表示所述设备电耗上限的电耗上限曲线，包括：计算所述逐时电耗数据的平均值A_i和标准差σ_i；确定所述逐时数值P_i与所述平均值A_i和标准差σ_i的关系，如下公式所示：

P_i＝A_i+nσ_i；

其中，n为正数，且0≤n≤3，A为平均值，σ为标准差，i为一天内的某个时刻的数值，其中0≤i≤23，A_i为所述逐时电耗数据的平均值，σ_i为所述逐时电耗数据的标准差，P_i为所述逐时数值。

在一些实施例中，所述对所述逐时电耗数据进行分析，确定表示设备电耗上限的电耗上限曲线，包括：对所述设备按照所述预设控制季预置所述电耗上限曲线。

在一些实施例中，所述设备包括冷站设备和非冷站设备。

在一些实施例中，所述对所述逐时电耗数据进行分析，确定表示设备电耗上限的电耗上限曲线，包括：当所述设备为冷站设备时，将所述冷站设备划分成至少一个冷站开启集合，其中，同一冷站开启集合中的设备具有各自固定的开启时间，所述冷站设备包括：冷冻泵，冷却泵，冷却塔，制冷主机；对同一冷站开启集合中的冷站设备分别预置电耗上限曲线。

在一些实施例中，所述当所述设备为冷站设备时将所述冷站设备划分成至少一个冷站开启集合之前，包括：获取预设控制季的冷站设备组合开启信息以及该控制季的气温信息；将所述冷站设备组合开启信息与所述气温信息进行分析，建立冷站设备组合开启信息与气温的对应关系，确定当气温处于某个温度段内对应开启的冷站设备开启集合。

在一些实施例中，所述判断所述电耗上限曲线的逐时数值是否大于实际获取的所述设备的逐时电耗数据，包括：当所述设备为非冷站设备时，根据所述预设控制季调用该控制季下的所述非冷站设备的电耗上限曲线；当所述设备为冷站设备时，根据所述预设控制季及当天的气温调用该气温所属的温度段的所述冷站设备开启集合的电耗上限曲线。

第二方面，本申请提供了一种设备能耗定额管理预警装置，所述装置包括：数据获取单元，配置用于获取设备在预设控制季的历史逐时电耗数据；电耗上限曲线确定单元，配置用对所述逐时电耗数据进行分析，确定表示所述设备电耗上限的电耗上限曲线；判断单元，配置用于判断所述电耗上限曲线的逐时数值是否大于实际获取的所述设备的逐时电耗数据；报警单元，配置用于响应于所述逐时数值小于所述设备的逐时电耗数据，则所述设备进行报警。

在一些实施例中，所述电耗上限曲线确定单元包括：计算子单元，配置用于计算所述逐时电耗数据的平均值A_i和标准差σ_i；逐时数值确定单元，配置用于确定所述逐时数值P_i与所述平均值A_i和标准差σ_i的关系，如下公式所示：

P_i＝A_i+nσ_i；

其中，n为正数，且0≤n≤3，A为平均值，σ为标准差，i为一天内的某个时刻的数值，其中0≤i≤23，A_i为所述逐时电耗数据的平均值，σ_i为所述逐时电耗数据的标准差，P_i为所述逐时数值。

在一些实施例中，所述电耗上限曲线确定单元配置进一步用于：对所述设备按照所述预设控制季节预置所述电耗上限曲线。

在一些实施例中，所述设备包括冷站设备和非冷站设备。

在一些实施例中，所述电耗上限曲线确定单元，包括：集合划分子单元，配置用于当所述设备为冷站设备时，将所述冷站设备划分成至少一个冷站开启集合，其中，同一冷站开启集合中的设备具有各自固定的开启时间，所述冷站设备包括：冷冻泵，冷却泵，冷却塔，制冷主机；电耗上限曲线确定子单元，配置用于对同一冷站开启集合中的冷站设备分别预置电耗上限曲线。

在一些实施例中，所述集合划分子单元之前，包括：信息获取子单元，配置用于获取预设控制季的冷站设备组合开启信息以及该控制季的气温信息；关系建立子单元，配置用于将所述冷站设备组合开启信息与所述气温信息进行分析，建立冷站设备组合开启信息与气温的对应关系，确定当气温处于某个温度段内对应开启的冷站设备开启集合。

在一些实施例中，所述判断单元配置进一步用于：当所述设备为非冷站设备时，根据所述预设控制季调用该控制季下的所述非冷站设备的电耗上限曲线；当所述设备为冷站设备时，根据所述预设控制季及当天的气温调用该气温所属的温度段的所述冷站设备开启集合的电耗上限曲线。

本申请提供的设备能耗定额管理预警方法和装置，通过获取设备在预置时间的历史逐时电耗数据，对设备的历史逐时电耗数据进行分析，确定表示电耗上线的电耗上限曲线，而后将置于电耗上限曲线的逐时数值与设备的实时电耗数据比较，在同一时刻下，当设备的实时电耗数据大于电耗上限曲线的逐时数值时，设备进行报警；当设备的实时电耗数据小于电耗上限曲线的逐时数值时，设备不进行报警，从而使得设备管理平台通过电耗上限曲线对电耗量过大的设备进行有效地反馈。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请可以应用于其中的示例性模型架构图；

图2是根据本申请的设备能耗定额管理预警方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的设备能耗定额管理预警方法的又一个实施例的流程图；

图4是根据本申请的设备能耗定额管理预警装置的一个实施例的结构示意图；

图5是适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机模型的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的设备能耗定额管理预警方法或设备能耗定额管理预警装置的实施例的示例性模型架构100。

如图1所示，模型架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104、106，,服务器105和机电实体设备107、108、109。网络104、106用以在终端设备101、102、103和服务器105之间或者服务器105和实体设备107、108、109之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以获取设备的工作参数等信息。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如工作控制软件等可用于向服务器105发送指令的软件。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持信息发送的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture ExpertsGroup Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving PictureExperts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是根据能耗上限提供设备预警的服务器，例如对终端设备101、102、103上运行的工程控制软件或网页信息提供支持的后台服务器。后台服务器可以接收实体设备107、108、109的实际电耗数据，同时与预置在服务器上的电耗上限曲线中的电耗上限值进行比较。后台服务器也可以将比较结果反馈给终端设备101、102、103。

需要说明的是，本申请实施例所提供的设备能耗定额管理预警方法一般由服务器105执行，相应地，设备能耗定额管理预警装置一般设置于服务器105中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的设备能耗定额管理预警方法的一个实施例的流程200。所述的设备能耗定额管理预警方法，包括以下步骤：

步骤201，获取设备在预设控制季的历史逐时电耗数据。

在本实施例中，设备能耗定额管理预警方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的服务器)可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取设备在预设的控制季节的历史逐时电耗数据，其中，上述设备主要为机电设备，上述逐时电耗数据为机电设备每小时的电耗数据。需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultra wideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。

通常，机电设备按照用途可分为产业类机电设备、信息类机电设备和民生类机电设备，产业类机电设备又可分为机械加工设备、自动化生产线、工业机器人等；信息类机电设备又可分为计算机、打印机等；民生类机电设备又可分为各种家用电器、家用加工机械等，上述电子设备(例如图1所示的服务器)获取上述机电设备在一定时间段内记录下来的各自的逐时电耗数据。这里需要说明的是，一定时间段通常指的设备预设的控制季，控制季根据设备的运行策略设置。例如，有的设备一年仅有一个控制季，例如地下停车场照明等；有的设备一年有多个控制方式，对应多个控制季，如照明一般受日照影响分为3种控制方式，因此有三个控制季，此时控制季以季节进行划分；冷机等冷站设备受天气影响有不同的控制方式，因此可分为不同的控制季，此时控制季以气温进行划分。对每个控制季分别建立电耗报警系统，对机电设备进行控制。因此，每一台机电设备可以按照控制季获取上述逐时电耗数据。其中，电耗为上述设备每小时的耗电量，单位为“千瓦时(kWh)”。

步骤202，对逐时电耗数据进行分析，确定表示设备电耗上限的电耗上限曲线。

在本实施例中，基于步骤201中获取的设备的逐时电耗数据，上述电子设备(例如图1所示的服务器)可以首先对上述数据进行分析，得到一条24小时的电耗曲线，将此曲线定为电耗上限曲线。同时在上述设备中设置有报警装置，其中上述报警装置可以为蜂鸣器，信号灯等。

在本实施例的一些可选的实现方式中，对上述逐时电耗数据分析方式可以是统计分析的方式。例如，分析上述逐时电耗数据的平均值和标准差。其中，确定上述平均值和标准差可以直接利用各种分析软件进行分析计算，也可以首先利用置信区间对数据进行筛选，剔除掉一些异常数据后，再对逐时电耗数据求取平均值和标准差。基于上述求取的平均值和标准差，确定上述电耗上限曲线中每一时刻的数值。曲线的逐时数值与平均值和标准差的关系可以用如下公式表示：

P_i＝A_i+nσ_i；

其中，A为平均值，σ为标准差，i为一天内的某个时刻的数值，其中0≤i≤23，A_i为逐时电耗数据的平均值，σ_i为逐时电耗数据的标准差，P_i为电耗上限曲线的逐时数值，n为正数，且0≤n≤3。n取值的大小由数据的离散性决定，即标准差的大小而定，逐时电耗数据的标准差σ_i越大，数据越离散，n的取值越大；逐时电耗数据的标准差σ_i越小，数据越集中，n的取值越小。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述设备根据不同的月份或不同的季节会有不同的运行策略，针对同一设备分项，可以将运行策略相同或相近的月份或季节预置相同的电耗上限曲线。以某商业建筑照明类机电设备作为示例，根据日照时长的不同，一年有三个不同的控制策略，分别为冬季、夏季和过渡季的控制策略，所以将照明类机电设备的电耗量可以分为3个控制季，每个控制季分别设置一条电耗上限曲线，即照明设备可以设置3条电耗上限曲线。作为另外一个示例，在某商业建筑内电梯类机电设备在一年中工作日每一天的电耗值相比较，浮动不大，但是节假日的时候客流量较多导致电梯电耗远高于工作日，这时可以预置两条电耗上限曲线，一条监控工作日电耗，一条监控节假日电耗。也就是说，一个设备分项在一年中分多少条电耗上限，每条电耗上限监控的时间段，是由它的控制策略决定的。

步骤203，判断电耗上限曲线的逐时数值是否大于实际获取的设备的逐时电耗数据。

在本实施例中，基于上述步骤202中获得的各个设备的电耗上限曲线，将上述电子设备(例如图1服务器)获取的各个机电设备在每一时刻的电耗数据与同时刻的电耗上限曲线的电耗上限数值进行比较，判断各个机电设备的电耗数据是否超过了电耗上限曲线值。例如，上述电子设备(例如图1服务器)可以获取照明设备在20:00这个时间点的电耗数据，同时判断此电耗数据是否大于预置的关于照明设备的电耗上限曲线在20:00的数值。

在本实施例的一些可选的实现方式中，针对同一台机电设备，可以根据实时月份调用与该月份对应的电耗上限曲线。

步骤204，响应于电耗上限曲线的逐时数值小于实际获取的设备的逐时电耗数据，则进行报警。

在本实施例中，基于上述步骤203中做出的判断，当上述电耗上限曲线的逐时数值小于实际获取的设备的逐时电耗数据时，进行报警。

在本实施例中，电耗上限曲线模型运行于其上的电子设备实时监控各个设备的电耗数据。在某一时刻，当监控到某设备的电耗数据超过其电耗上限曲线模型的电耗数值时，电子设备可以及时将该数据反馈给终端，同时预置在设备上的蜂鸣器或者指示灯发出报警信号，以便及时对该支路的电耗进行修正。

本申请的上述实施例提供的方法通过对记录的设备的历史数据进行分析，确定关于设备能耗上限值的电耗上限曲线，将设备的实时电耗数据同电耗上限曲线相同时刻的数值进行比较，当实时电耗数据超过电耗上限曲线的数值时，设备报警，能够及时发现用电设备该关不关，或者由于性能不好等原因出现的电能浪费情况，实现了设备高效的运行，同时，该方案能够初步的筛选出电耗异常的情况，节省了人工工时。

进一步参考图3，其示出了设备能耗定额管理预警方法的又一个实施例的流程300。该设备能耗定额管理预警方法的流程300，包括以下步骤：

步骤301，获取冷站设备在预设控制季的历史逐时电耗数据。

在本实施例中，设备能耗定额管理预警方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的服务器)可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取冷站设备在预设的控制季的历史逐时电耗数据，其中，冷站设备包括冷冻泵，冷却泵，冷却塔以及制冷主机等。

步骤302，获取预设控制季的冷站设备组合开启信息以及该时间段内的气温信息。

在本实施例中，冷站设备受天气的影响，每天开启的冷站设备台数以及开启的冷站设备类型并不完全相同。在同一个建筑内，冷机的数量和型号是有限的，可以列举出来。因此，可以获取在一定的控制季内各个冷站设备开启的日期，将开启日期相同的冷站设备记录下来，同时将开启日期相同的冷站设备记为同一组的组合开启方式。同时获取在相应时间段内的天气温度信息。

步骤303，将冷站设备组合开启信息与气温信息进行分析，建立冷站设备开启信息与气温的对应关系，确定当气温处于某个温度段内对应开启的冷站设备开启集合。

基于步骤302中获取的冷站设备的组合开启的信息，可以将此信息进行分析，再根据气温信息，确定基于天气温度的能耗最小的最佳设备开启组合，同时建立温度与开启冷机设备组合相互对应的关系。作为示例，当天气温度为25摄氏度时，在选用制冷主机时，可以开启制冷主机1，也可以开启制冷主机2，制冷主机1的电耗高于制冷主机2，此时为了节省电耗，可以开启制冷主机2；在选用冷冻塔时，可以选用于25摄氏度相匹配的冷冻塔1，建立温度为25摄氏度时，开启制冷主机2和冷冻塔1的关系。

步骤304，将冷站设备划分成至少一个冷站开启集合。

在本实施例中，一台小功率的制冷主机、一台小功率的冷冻泵、一台小功率的冷却泵和两台冷却塔为一个开启组合，一大一小两台制冷主机、一台大功率的冷冻泵、一台大功率的冷却泵、4台冷却塔为一个开启组合。将每一种组合方式划分成为一个冷站集合，不同设备由于其开启的先后顺序和功率不同而有着各自不同的电耗曲线。

步骤305，对同一冷站开启集合中的冷站设备分别预置电耗上限曲线。

在本实施例中，根据步骤304中划分的冷机集合，将同一个集合中的各个冷站设备分别设置电耗上限曲线。

在本实施例中，根据步骤301获取的各个冷站设备的历史逐时电耗数据，可以分别对各个冷站设备的电耗数据进行分析，分别确定冷机集合中每一个冷机的电耗上限曲线，即分别确定制冷主机、冷冻泵、冷却泵和冷却塔的电耗上限曲线，当根据气象条件确定冷站设备的开启组合后，直接调用该组合下各个冷站设备的电耗上限曲线分别对其进行监控。

步骤306，判断冷站设备电耗上限曲线的逐时数值是否大于实际获取的设备的逐时电耗数据。

在本实施例中，基于上述步骤403中得到的冷站设备的电耗上限曲线模型，将上述电子设备(例如图1服务器)获取的电耗上限曲线模型中的各个冷站设备在每一时刻的电耗数据与同时刻的电耗上限曲线模型上的电耗上限数值进行比较，判断各个冷站设备的电耗数据是否超过了电耗上限曲线值。

在本实施例的一些可选的实现方式中，当冷站设备的集合划分好以后，根据气温与冷机集合的对应关系，可以根据实时气温调用与该气温对应的冷站集合的电耗上限曲线。

步骤307，响应于冷站设备电耗上限曲线的逐时数值小于实际获取的设备的逐时电耗数据，则进行报警。

在本实施例中，基于上述步骤306中做出的判断，当上述冷站设备的电耗上限曲线的逐时数值小于实际获取的逐时电耗数据时，进行报警。

在本实施例中，电耗上限曲线模型运行于其上的电子设备实时监控各个冷站设备的电耗数据。在某一时刻，当监控到某个冷站设备的电耗数据超过其电耗上限曲线模型的电耗数值时，电子设备可以及时将该数据反馈给终端，同时预置在电子设备上的蜂鸣器或者指示灯发出报警信号，以便及时对该支路的电耗进行修正。

从图3中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的设备能耗定额管理预警方法的流程300突出了将冷站设备按照历史温度与冷站设备的电耗数据，建立温度与冷站设备开启的对应关系，并对冷站设备进行集合划分，根据温度选择冷站集合的步骤。由此，本实施例描述的方案可以使得冷站设备的运行更加高效。

进一步参考图4，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种设备能耗定额管理预警装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图4所示，本实施例所述的设备能耗定额管理预警装置400包括：数据获取单元401、电耗上限曲线确定单元402、判断单元403和报警单元404。其中，数据获取单元401配置用于获取设备在预设控制季的历史逐时电耗数据；电耗上限曲线确定单元402配置用于对所述历史逐时电耗数据进行分析，确定表示所述设备电耗上限的电耗上限曲线；判断单元403配置用于判断所述电耗上限曲线的逐时数值是否大于实际获取的所述设备的逐时电耗数据；而报警单元404配置用于响应于所述逐时数值小于所述设备的逐时电耗数据，则所述设备进行报警。

在本实施例中，设备能耗定额管理预警装置400的数据获取单元401可以通过有线连接方式或者无线连接方式取设备在预设控制季的逐时电耗数据，其中，上述设备主要为机电设备，上述逐时电耗数据为机电设备每小时的电耗数据。

在本实施例中，基于数据接收单元401得到的设备的逐时电耗数据，，上述电耗上限曲线确定单元402可以首先对上述数据进行分析，得到一条24小时的电耗曲线，将此曲线确定为电耗上限曲线。

在本实施例中，基于电耗上限曲线确定单元402中获得的各个设备的电耗上限曲线，上述判断单元403可以将获取的各个机电设备在每一时刻的电耗数据与同时刻的电耗上限曲线的电耗上限数值进行比较，判断各个机电设备的电耗数据是否超过了电耗上限曲线值。

在本实施例中，基于判断单元403做出的判断，当上述电耗上限曲线的逐时数值小于实际获取的设备的逐时电耗数据时，上述报警单元404的电耗上限曲线则进行报警。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述电耗上限曲线确定单元402包括计算子单元(未示出)和逐时数值确定子单元(未示出)，其中，计算子单元(未示出)配置用于计算数据获取单元401获取的电耗数据在每小时的平均值A_i和标准差σ_i，逐时数值确定子单元(未示出)配置用于确定上述逐时数值与上述平均值和标准差的关系，如下公式所示：

P_i＝A_i+nσ_i；

其中，n为正数，且0≤n≤3，A为平均值，σ为标准差，i为一天内的某个时刻的数值，其中0≤i≤23，A_i为所述逐时电耗数据的平均值，σ_i为所述逐时电耗数据的标准差，P_i为所述逐时数值。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述电耗上限曲线确定单元402配置进一步用于对上述设备按照预设控制季预置上述电耗上限曲线。可选的，上述设备包括冷站设备和非冷站设备。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述电耗上限曲线确定单元402还包括集合划分单元(未示出)和电耗上限曲线确定子单元(未示出)，其中集合划分单元(未示出)配置用于当上述设备为冷站设备时，将上述冷站设备划分成至少一个冷站开启集合，其中，同一冷站开启集合中的设备具有各自固定的开启时间，所述冷站设备包括：冷冻泵，冷却泵，冷却塔，制冷主机；电耗上限曲线确定子单元(未示出)配置用于对同一冷站开启集合中的冷站设备分别预置电耗上限曲线；在集合划分子单元(未示出)之前，还包括信息获取子单元(未示出)和关系建立子单元(未示出)，其中，信息获取子单元(未示出)配置用于获取预设控制季的冷站设备组合开启信息以及该时间段内的气温信息，关系建立子单元(未示出)配置用于将上述冷站设备组合开启信息与上述气温信息进行分析，建立冷站设备组合开启信息与气温的对应关系，确定当气温处于某个温度段内对应开启的冷站设备开启集合。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述判断单元403配置进一步用于当上述设备为非冷站设备时，根据预设控制季调用该控制季下的上述非冷站设备的电耗上限曲线；当上述设备为冷站设备时，根据预设控制季及当天的气温调用该气温所属的温度段的上述冷站设备开启集合的电耗上限曲线。

下面参考图5，其示出了适于用来实现本申请实施例的服务器的计算机模型500的结构示意图。

如图5所示，计算机模型500包括中央处理单元(CPU)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有模型500操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

以下部件连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的模型、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，所述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的模型来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括数据接收单元、电耗上限曲线确定单元、判断单元和报警单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，数据接收单元还可以被描述为“获取设备在预设控制季的逐时电耗数据的单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种非易失性计算机存储介质，该非易失性计算机存储介质可以是上述实施例中所述装置中所包含的非易失性计算机存储介质；也可以是单独存在，未装配入终端中的非易失性计算机存储介质。上述非易失性计算机存储介质存储有一个或者多个程序，当所述一个或者多个程序被一个设备执行时，使得所述设备获取设备在预设控制季的历史逐时电耗数据；对所述历史逐时电耗数据进行分析，确定表示所述设备电耗上限的电耗上限曲线；判断所述电耗上限曲线的逐时数值是否大于实际获取的所述设备的逐时电耗数据；响应于所述逐时数值小于所述设备的逐时电耗数据，则所述设备进行报警。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (12)

1.一种设备能耗定额管理预警方法，其特征在于，所述方法包括：

获取设备在预设控制季的历史逐时电耗数据；

对所述历史逐时电耗数据进行分析，确定表示所述设备电耗上限的电耗上限曲线；

判断所述电耗上限曲线的逐时数值是否大于实际获取的所述设备的逐时电耗数据；

响应于所述逐时数值小于所述设备的逐时电耗数据，则所述设备进行报警；

其中，所述对所述历史逐时电耗数据进行分析，确定表示所述设备电耗上限的电耗上限曲线，包括：计算所述历史逐时电耗数据的平均值A_i和标准差σ_i；确定所述逐时数值P_i与所述平均值A_i和标准差σ_i的关系，如下公式所示：

P_i＝A_i+nσ_i；

其中，n为正数，且0≤n≤3，A为平均值，σ为标准差，i为一天内的某个时刻的数值，其中0≤i≤23，A_i为所述逐时电耗数据的平均值，σ_i为所述逐时电耗数据的标准差，P_i为所述逐时数值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述历史逐时电耗数据进行分析，确定表示设备电耗上限的电耗上限曲线，包括：

对所述设备按照所述预设控制季预置所述电耗上限曲线。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备包括冷站设备和非冷站设备。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述历史逐时电耗数据进行分析，确定表示设备电耗上限的电耗上限曲线，包括：

当所述设备为冷站设备时，将所述冷站设备划分成至少一个冷站开启集合，其中，同一冷站开启集合中的设备具有各自固定的开启时间，所述冷站设备包括：冷冻泵，冷却泵，冷却塔，制冷主机；

对同一冷站开启集合中的冷站设备分别预置电耗上限曲线。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述当所述设备为冷站设备时将所述冷站设备划分成至少一个冷站开启集合之前，包括：

获取预设控制季的冷站设备组合开启信息以及该控制季的气温信息；

将所述冷站设备组合开启信息与所述气温信息进行分析，建立冷站设备组合开启信息与气温的对应关系，确定当气温处于某个温度段内对应开启的冷站设备开启集合。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述判断所述电耗上限曲线的逐时数值是否大于实际获取的所述设备的逐时电耗数据，包括：

当所述设备为非冷站设备时，根据所述预设控制季调用该控制季下的所述非冷站设备的电耗上限曲线；

当所述设备为冷站设备时，根据所述预设控制季及当天的气温调用该气温所属的温度段的所述冷站设备开启集合的电耗上限曲线。

7.一种设备能耗定额管理预警装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取单元，配置用于获取设备在预设控制季的历史逐时电耗数据；

电耗上限曲线确定单元，配置用于对所述历史逐时电耗数据进行分析，确定表示所述设备电耗上限的电耗上限曲线；

判断单元，配置用于判断所述电耗上限曲线的逐时数值是否大于实际获取的所述设备的逐时电耗数据；

报警单元，配置用于响应于所述逐时数值小于所述设备的逐时电耗数据，则所述设备进行报警；

其中，所述电耗上限曲线确定单元，包括：计算子单元，配置用于计算所述逐时电耗数据的平均值A_i和标准差σ_i；逐时数值确定单元，配置用于确定所述逐时数值P_i与所述平均值A_i和标准差σ_i的关系，如下公式所示：

P_i＝A_i+nσ_i；

其中，n为正数，且0≤n≤3，A为平均值，σ为标准差，i为一天内的某个时刻的数值，其中0≤i≤23，A_i为所述逐时电耗数据的平均值，σ_i为所述逐时电耗数据的标准差，P_i为所述逐时数值。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述电耗上限曲线确定单元配置进一步用于：

对所述设备按照所述预设控制季预置所述电耗上限曲线。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述设备包括冷站设备和非冷站设备。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述电耗上限曲线确定单元，包括：

集合划分子单元，配置用于当所述设备为冷站设备时，将所述冷站设备划分成至少一个冷站开启集合，其中，同一冷站开启集合中的设备具有各自固定的开启时间，所述冷站设备包括：冷冻泵，冷却泵，冷却塔，制冷主机；

电耗上限曲线确定子单元，配置用于对同一冷站开启集合中的冷站设备分别预置电耗上限曲线。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述集合划分子单元之前，包括：

信息获取子单元，配置用于获取预设控制季的冷站设备组合开启信息以及控制季的气温信息；

关系建立子单元，配置用于将所述冷站设备组合开启信息与所述气温信息进行分析，建立冷站设备组合开启信息与气温的对应关系，确定当气温处于某个温度段内对应开启的冷站设备开启集合。

12.根据权利11所述的装置，其特征在于，所述判断单元配置进一步用于：

当所述设备为非冷站设备时，根据所述预设控制季调用该控制季下的所述非冷站设备的电耗上限曲线；

当所述设备为冷站设备时，根据所述预设控制季及当天的气温调用该气温所属的温度段的所述冷站设备开启集合的电耗上限曲线。