CN108153222A - 一种能源控制方法及装置 - Google Patents
一种能源控制方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108153222A CN108153222A CN201711190654.5A CN201711190654A CN108153222A CN 108153222 A CN108153222 A CN 108153222A CN 201711190654 A CN201711190654 A CN 201711190654A CN 108153222 A CN108153222 A CN 108153222A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- period
- temperature
- energy
- target area
- usage amount
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
- G05B19/05—Programmable logic controllers, e.g. simulating logic interconnections of signals according to ladder diagrams or function charts
- G05B19/054—Input/output
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/10—Plc systems
- G05B2219/11—Plc I-O input output
- G05B2219/1103—Special, intelligent I-O processor, also plc can only access via processor
Abstract
本申请公开了一种能源控制方法及装置，可以确定目标区域在待预估时段内的环境温度和待预估时段所在的季节；根据季节和环境温度，从数据库中获取季节内与环境温度对应的历史时段内的能源使用量；数据库中存储有，不同季节内的历史时段、目标区域在历史时段内的环境温度与目标区域在历史时段内的能源使用量的对应关系；根据获取到的历史时段内的能源使用量，预测待预估时段内的能源需求量；按照预测出的能源需求量，向目标区域分配能源或控制目标区域内的用电设备的工作模式。因此，该方法及装置够解决用能高峰期目标区域中或与目标区域相关的区域中的部分用户不能正常使用能源的技术问题，可以保证目标区域中的各用户在各个时段都能正常使用能源。
Description
技术领域
本申请涉及能源控制技术领域，尤其涉及一种能源控制方法及装置。
背景技术
现有技术常运用信息和通信技术手段感测、分析、整合一个区域(地区或小区)运行的各项数据，对包括能源、公共安全、工商业活动在内的各种需求进行控制。其中，能源控制更受关注。
一个区域的能源控制一般包括：电能管理和燃气能管理等等。目前，对于一个区域的电能和燃气能等能源，通常采取定量供应、高峰限流的控制方式。以一个地区的电能管理为例，在用电的高峰期，通常会停止向该地区中的部分区域(例如人流稀少的城郊)供电进行限流，以保证该地区的核心区域(区中心)的正常供电。
然而，现有技术中的这种能源控制方式，在用能高峰期会导致一个区域中或与该区域相关的区域中的部分用户不能正常使用电能等能源，影响了这些区域的用户的正常生活。
发明内容
本申请实施例提供一种能源控制方法及装置，以解决用能高峰期一个区域中或与该区域相关的区域中的部分用户不能正常使用能源的技术问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种能源控制方法，包括：
确定目标区域在待预估时段内的环境温度和所述待预估时段所在的季节；
根据所述季节和所述环境温度，从数据库中获取所述季节内与所述环境温度对应的历史时段内的能源使用量；所述数据库中存储有，不同季节内的历史时段、所述目标区域在所述历史时段内的环境温度与所述目标区域在所述历史时段内的能源使用量的对应关系；
根据获取到的历史时段内的能源使用量，预测所述待预估时段内的能源需求量；
按照预测出的所述能源需求量，向所述目标区域分配能源或控制所述目标区域内的用电设备的工作模式；其中，所述工作模式包括：正常模式或节能模式。
第二方面，本申请实施例提供了一种能源控制装置，包括：
第一确定模块，用于确定目标区域在待预估时段内的环境温度和所述待预估时段所在的季节；
获取模块，用于根据所述季节和所述环境温度，从数据库中获取所述季节内与所述环境温度对应的历史时段内的能源使用量；所述数据库中存储有，不同季节内的历史时段、所述目标区域在所述历史时段内的环境温度与所述目标区域在所述历史时段内的能源使用量的对应关系；
预测模块，用于根据获取到的历史时段内的能源使用量，预测所述待预估时段内的能源需求量；
控制模块，用于按照预测出的所述能源需求量，向所述目标区域分配能源或控制所述目标区域内的用电设备的工作模式；其中，所述工作模式包括：正常模式或节能模式。
相比于现有技术，本申请实施例采用的上述至少一个技术方案，由于可以根据历史时段的能源使用量，预测出目标区域在待预估时段内的能源需求量，并按照预测出的能源需求量，按需向目标区域提供能源，或者控制目标区域内的用电设备的工作模式以使目标区域内的用电设备合理使用能源，而不是像现有技术那样在用能高峰期限制目标区域中或与目标区域相关的区域中的部分用户用电，以保证与目标区域相关的核心区域的正常供电。因此，本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够解决用能高峰期目标区域中或与目标区域相关的区域中的部分用户不能正常使用能源的技术问题，可以保证目标区域或与目标区域相关的区域中的中的各用户在各个时段都能正常使用能源。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本申请实施例提供的一种能源控制方法的一种具体实现流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种能源控制方法的另一种具体实现流程示意图；
图3为本申请实施例提供一种不同环境温度度对应的历史时段内的能源使用量随时间的变化关系曲线的示意图；
图4为本申请实施例提供的一种能源控制装置的一种具体结构示意图
图5为本申请实施例提供的一种能源控制装置的另一种具体结构示意图；
图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
为解决现有技术中用能高峰期城市中的部分用户不能正常使用能源的技术问题，本申请实施例提供了一种能源控制方法及装置。
下面先对本申请实施例提供的一种能源控制方法进行介绍。
首先需要说明的是，实施本申请实施例提供的一种能源控制方法的执行主体，可以是设置在目标区域的供电系统的一个设备中的控制模块，也可以是目标区域的供电局系统中的一个独立的电子设备。本申请实施例对实施上述方法及装置的具体执行主体不做限定。
还需要说明的是，在本申请实施例中涉及到的能源可以包括：电能、燃气能，等等。但是，为了便于说明，在本申请实施例中主要以电能为例对本申请实施例提供的能源控制方案进行介绍。
如图1所示，本申请实施例提供的一种能源控制方法，包括如下步骤：
步骤101、确定目标区域在待预估时段内的环境温度和所述待预估时段所在的季节；
目标区域可以是需要进行能源控制的一个小区、一栋楼房，甚至是一个城市。可以理解，由于非工业用电(例如，生活用电、城市内的服务行业用电等等)与季节和环境温度相关性更大，而工业用电受季节和环境温度的影响较小，因此，上述目标区域主要是指以非工业用电为主的区域。
例如，一个住宅小区内的日用电量与该小区内用户开启的空调的数量和时长密切相关，而用户是否开启空调以及开启空调的时长与季节和环境温度又密切相关。具体以中国北方的一个住宅小区为例来说，在夏季，当环境温度较高时，会有较多的用户开启空调进行制冷，当环境温度较低时，用户则会关闭空调；在冬季，用户几乎不会使用空调而是通过城市的供暖系统调节居室温度。因此，在本申请实施例中，可以根据与待预估时段的温度和待预估时段所在的季节对应的历史时段内的能源使用量，对待预估时段的能源需求量进行预测。
待预估时段可以是以年、月、日甚至小时为单位的一个未来的时间段，例如，待预估时间段可以是2018年7月20日这一天对应的时间段，或者是2018年7月这一个月所对应的时间段，等等。
一般情况下，在待预估时段内，目标区域的环境温度会发生变化，因此，上述目标区域在待预估时段内的环境温度具体可以是一个温度变化范围，此外，一天当中的最高温度通常是决定人们打开空调等用电设备的重要因素，因此，上述目标区域在待预估时段内的环境温度也可以是待预估时段内的环境温度的最高温度。
相应的，在一种具体实施方式中，步骤101中“确定目标区域在待预估时段内的环境温度”的步骤具体可以包括：确定目标区域在待预估时段内的环境温度的变化范围，并且为了方便下文描述，将该变化范围记为第一温度变化范围。在另一种具体实施方式中，步骤101中“确定目标区域在待预估时段内的环境温度”的步骤具体可以包括：确定目标区域在待预估时段内的环境温度的最高温度，并记为第一最高温度。
以目标区域为北京主城区为例，当待预估时段为2018年7月20日时，待预估时段内的环境温度可能在[28℃，35℃]这一范围内波动，最高温度为35℃。
在具体实现时，可以通过目标区域的气象部门发布的天气预报，获得目标区域在待预估时段内的环境温度。
由于一年有春夏秋冬四个季节，且每一年当中每一季节包括的日期是确定的，因此，可以很容易通过待预估时段对应的日期确定其所在的季节。
步骤102、根据所述季节和所述环境温度，从数据库中获取所述季节内与所述环境温度对应的历史时段内的能源使用量；
上述数据库中存储有，不同季节内的历史时段、所述目标区域在所述历史时段内的环境温度与所述目标区域在所述历史时段内的能源使用量的对应关系。
其中，历史时段具体可以是已经过去的一段时间，具体可以是历史日期；历史时段内的环境温度也可以是一个温度变化范围；所要管理的能源具体可以为电能。在此基础上，示例性地，数据库中可以存储有如表1所示的上述对应关系。在实际应用中，上述对应关系可以从目标区域供电局获取。
表1
| 季节 | 历史日期 | 环境温度 | 电能使用量 |
| … | … | … | … |
| 夏季 | 2017年7月19日 | [25℃，34℃] | 975万千瓦时 |
| 夏季 | 2017年7月20日 | [28℃，35℃] | 1000万千瓦时 |
| 夏季 | 2017年7月21日 | [27℃，36℃] | 1020万千瓦时 |
| 夏季 | 2017年7月22日 | [26℃，34℃] | 980万千瓦时 |
| 夏季 | 2017年7月23日 | [29℃，37℃] | 1100万千瓦时 |
| … | … | … | … |
在第一种具体实施方式中，如果上述步骤101中“确定目标区域在待预估时段内的环境温度”的步骤具体包括：确定目标区域在待预估时段内的环境温度的变化范围，并记为第一温度变化范围；则，步骤102具体可以包括：根据所述季节和所述第一温度变化范围，从数据库中获取所述季节内与所述第一温度变化范围对应的历史时段内的能源使用量。
并且，详细地，上述“从数据库中获取所述季节内与所述第一温度变化范围对应的历史时段内的能源使用量”，具体可以包括如下子步骤：
子步骤11、根据所述季节和所述第一温度变化范围，从数据库中查找出所述季节内与所述第一温度变化范围的交集满足预设条件的历史时段内的第二温度变化范围；
其中，所述预设条件为：所述第二温度变化范围与所述第一温度变化范围的交集占所述第一温度变化范围的比例大于第一预设值；第一预设值一般在90％以上。
子步骤12、从所述数据库中获取与所述第二温度变化范围对应的历史时段内的能源使用量，作为所述第一温度变化范围对应的历史时段内的能源使用量。
假设待预估时段为2018年7月20日，目标区域在待预估时段内的环境温度为[25℃，34℃]，也即第一温度变化范围为[25℃，34℃]，且待预估时段所在的季节为夏季，数据库中存储的对应关系如上述表1所示。那么按照第一种具体实施方式，从数据库中查找出的满足上述预设条件(假设第一预设值为90％)的第二温度变化范围为2017年7月19日和2017年7月22日两个历史时段分别对应的第二温度变化范围：[25℃，34℃]和[26℃，34℃]，这两个第二温度变化范围对应的能源使用量分别是：975万千瓦时和980千瓦时。也即获取到的第一温度变化范围对应的历史时段内的能源使用量为：975万千瓦时和980千瓦时。
在第二种具体实施方式中，如果上述步骤101中“确定目标区域在待预估时段内的环境温度”的步骤具体包括：确定目标区域在待预估时段内的环境温度的最高温度，并记为第一最高温度；则，步骤102具体可以包括：根据所述季节和所述第一最高温度，从数据库中获取所述季节内与所述第一最高温度对应的历史时段内的能源使用量。
并且，详细地，上述“从数据库中获取所述季节内与所述第一最高温度对应的历史时段内的能源使用量”，具体可以包括：从所述数据库中获取所述季节内最高环境温度超过第二预设值的历史时段的能源使用量，作为所述第一最高温度对应的历史时段内的能源使用量；其中，所述第二预设值小于或等于所述第一最高温度。
举例来说，假设待预估时段为2018年7月20日，目标区域在待预估时段内的环境温度为[26℃，36℃]，则第一最高温度为36℃，待预估时段所在的季节为夏季，假设第二预设值为36℃，且数据库中存储的对应关系如上述表1所示。那么按照第二种具体实施方式，从数据库中获取到的所述季节内最高环境温度超过第二预设值的历史时段分别为2017年7月21日和2017年7月23日，对应的能源使用量分别是：1020万千瓦时和1100千瓦时，也即获取到的第一最高温度对应的历史时段内的能源使用量为：1020万千瓦时和1100千瓦时。
还需要说明的是，虽然上述例子中仅获取了待预估时段的前一年的历史时段内的能源使用量，但在实际应用中，当然也可以获取前数年内的历史时段内的能源使用量。但是，一般而言，距离待预估时段越近的年度的历史时段内的能源使用量更具有参考意义，因此，在本申请实施例中，较佳的，步骤102中从数据库中获取的是待预估时段上一年度内的所述季节内与所述环境温度对应的历史时段内的能源使用量。
步骤103、根据获取到的历史时段内的能源使用量，预测所述待预估时段内的能源需求量；
根据步骤102所举的例子(步骤102中第一种具体实施方式和第二种具体实施方式中所举的例子)可知，步骤102获取到的历史时段内的能源使用量有可能是多个历史时段对应的多个能源使用量，当然也可以是一个历史时段对应的一个能源使用量。
当步骤102获取到的历史时段内的能源使用量为多个时，步骤103具体可以包括：计算获取到的多个历史时段对应的多个能源使用量的平均值，将所述平均值作为预测出的所述待预估时段内的能源需求量。
沿用步骤102中第一种具体实施方式所举的例子可知，获取到的第一温度变化范围对应的历史时段内的能源使用量为：975万千瓦时和980千瓦时，它们的平均值为977.5万千瓦时，则预测出的待预估时段——2018年7月20日的能源需求量为977.5万千瓦时。
当步骤102获取到的历史时段内的能源使用为1个时，步骤103具体可以包括：将获取到的历史时段内的能源使用量，作为预测出的所述待预估时段内的能源需求量。
步骤104、按照预测出的所述能源需求量，向所述目标区域分配能源或控制所述目标区域内的用电设备的工作模式。
在一种具体实施方式中，按照预测出的所述能源需求量，向所述目标区域分配能源可以理解为是在待预估时段到来时，向目标区域提供与所述能源需求量匹配的能源。沿用步骤103中所举的例子，若预测出2018年7月20日的能源需求量为977.5万千瓦时，则在2018年7月20日时需要向目标区域分配大约977.5万千瓦时的电能。
在另一种具体实施方式中，用电设备可以包括：空调、电热水器等等，相应的，用电设备的工作模式可以包括：正常模式或节能模式。在此基础上，按照预测出的所述能源需求量，控制所述目标区域内的用电设备的工作模式，具体可以包括：根据预测出的能源需求量与当前可供目标区域支配的能源的大小关系以及所述季节，选择所述目标区域内的用电设备的工作模式，并控制所述目标区域内的激活用电设备在所选择的工作模式工作。其中，激活用电设备指的是开启的用电设备。
具体来说，如果所述季节为夏季，且预测出的能源需求量大于待预估时段内可供目标区域支配的能源，则控制目标区域内的用电设备工作在节能模式，例如，控制目标区域内的空调的最低工作温度不能高于第三预设值，以使更多的用户的空调能够正常开启(正常使用)；如果所述季节为夏季，且预测出的能源需求量小于待预估时段内可供目标区域支配的能源，则控制所述目标区域内的用电设备工作在正常模式，例如，取消对目标区域内的空调的最低工作温度的限制。其中，第三预设值可以根据目标区域内的激活空调数量和可供目标区域支配的能源计算得出。
相比于现有技术，本申请实施例提供的一种能源控制方法，由于可以根据历史时段的能源使用量，预测出目标区域在待预估时段内的能源需求量，并按照预测出的能源需求量，按需向目标区域提供能源，或者控制目标区域内的用电设备的工作模式以使目标区域内的用电设备合理使用能源，而不是像现有技术那样在用能高峰期限制目标区域中或与目标区域相关的区域中的部分用户用电，以保证与目标区域相关的核心区域的正常供电。因此，本方法能够解决用能高峰期目标区域中或与目标区域相关的区域中的部分用户不能正常使用能源的技术问题，可以保证目标区域或与目标区域相关的区域中的各用户在各个时段都能正常使用能源。
其中，与目标区域相关的区域可以理解为是位于同一地区的区域，例如，假设目标区域为北京市的西城区，那么对于北京主城区这样的一个大区，西城区的电能使用情况，有可能会影响北京主城区内其他区域的电能使用。
此外，由于实际应用中待预估时段可以是1天，也可以是数天，还可以是一个月、数月或一个季度，而数据库中存储的对应关系通常如表1所示，是“季节——历史日期(可称为单位时段)——环境温度变化范围——能源使用量”，因此，可选地，在本申请实施例中，在步骤101之前，所述方法还可以包括：
步骤1、判断所述待预估时段是否为单位时段；若判断为是，则直接执行上文中的步骤101；若判断为否，则执行下述步骤2；
其中，单位时段可以是一天(一日)、一个月或一个月这样的单位时长。
步骤2、将所述待预估时段划分为多个单位时段，将划分出的各单位时段分别作为子待预估时段，并对各子待预估时段循环执行上述步骤101至步骤103，直至遍历完各子待预估时段，遍历完后转入下述步骤3；
步骤3、将预测出的各子待预估时段的能源需求量的和，作为预测出的待预估时段内的能源需求量，然后转入步骤104。
不难理解，经过上述处理，本申请实施例提供的一种能源控制方法可以预测出任何时长的待预估时段内的能源需求量，为合理地向目标区域提供能源或者合理的控制目标区域内的用电设备工作在合适的工作模式做好了准备。
请参考图2，图2示出了本申请实施例提供的一种能源控制方法的另一种具体实现流程示意图，该方法具体包括如下步骤：
步骤201、确定目标区域在待预估时段内的环境温度和所述待预估时段所在的季节；
步骤202、根据所述季节和所述环境温度，从数据库中获取所述季节内与所述环境温度对应的历史时段内的能源使用量；所述数据库中存储有，不同季节内的历史时段、所述目标区域在所述历史时段内的环境温度与所述目标区域在所述历史时段内的能源使用量的对应关系；
由于步骤201与步骤202与上文中的步骤101和步骤102分别对应一致，因此，此处不再对步骤201和步骤202进行详细的解释说明。
步骤203、根据预设算法对所述数据库中存储的历史时段内的能源使用量进行分析，确定所述目标区域在不同季节内的不同环境温度下的能源使用量的年增长趋势；
上述预设算法可以包括：年均增长率计算法、线性回归法和增长曲线拟合法等算法中的一种或多种。
其中，年均增长率的计算公式为：其中g为年均增长率，n为年度数，Yn为第n年目标区域在不同季节内的不同环境温度下的能源使用量，Y0为第1年目标区域在不同季节内的不同环境温度下的能源使用量。
举例来说，假设数据库中存储了2010年至2017年8个(n＝8)年度中目标区域在不同季节内的不同环境温度下的能源使用量，假设2010年夏季环境温度为[26℃，36℃]时的日能源供应量为800千瓦时(Y0＝800)，2017年夏季环境温度为[26℃，36℃]时的日能源供应量为1000千瓦时(Yn＝1000)，则年均增长率
线性回归法的计算公式可以为：y＝at+b(该计算公式也可以称为线性回归方程)，其中，y为能源供应量，t为时间(具体可以为年度数)，a和b为系数，且a和b可以通过对历史数据进行分析估计得到。例如，可以以上文中的2010年至2017年8个年度为时间t(t＝1,2，···，8)，以各年度夏季中环境温度为[26℃，36℃]时的日能源供应量为y，采用最小二乘法(现有技术)估计得出a和b。在得出线性回归方程之后，则可以得到待预估时段内的能源使用量相对于历史时段内的能源使用量的年增长趋势。
增长曲线拟合法可以先绘制出目标区域在不同季节内的不同环境温度下的能源使用量随年度变化的曲线，例如如图3所示的曲线，图3具体显示的是夏季、环境温度为[26℃，36℃]时，日能源供应量(对应于图3中的纵坐标)随时间(年度，对应于图3中的横坐标)的变化关系；然后，利用现有的数学工具(例如Matalab)拟合得出曲线方程，该曲线方程的自变量为时间(年度)，对应于，因变量为能源供应量。可以想象，每一季节的不同环境温度分别对应一个上述曲线方程，图3所示的仅仅是其中一个。同样，在得出曲线方程之后，则可以得到待预估时段内的能源使用量相对于历史时段内的能源使用量的年增长趋势。
步骤204、根据所述增长趋势和获取到的是历史时段内的能源使用量，预测所述待预估时段内的能源需求量；
也即上文中的步骤103具体可以包括：根据所述增长趋势和获取到的是历史时段内的能源使用量，预测所述待预估时段内的能源需求量。
具体来说，步骤204可以包括如下子步骤：
子步骤1、根据所述年增长趋势，得到待预估时段相对于获取到的历史时段内的能源使用量的增长系数；
可以理解，上述增长系数可以是正数也可以是负数。
子步骤2、将获取到的历史时段内的能源使用量乘以所述增长系数得到的能源使用量，作为预测出的所述待预估时段内的能源需求量。
沿用步骤203中所举的例子，假设利用年均增长率计算出目标区域在夏季、环境温度为[26℃，36℃]时的日能源使用量的年增长率为3％，获取到的环境温度为[26℃，36℃]对应的历史时段内的能源使用量为1000千瓦时时，那么当待预估时段也为夏季，对应的环境温度也为[26℃，36℃]时，预测出的待预估时段的能源需求量则为1030千瓦时。
步骤205、按照预测出的所述能源需求量，向所述目标区域分配能源或控制所述目标区域内的用电设备的工作模式。
其中，所述工作模式包括：正常模式或节能模式。
步骤205与上文中步骤104对应一致，此处不再进行详细说明。
不难理解，将目标区域在不同季节内的不同环境温度下的能源使用量的年增长趋势和获取到的历史时段内的能源使用量结合在一起，预测出的待预估时段内的能源需求量更为准确，当按照该更为准确的能源需求量向目标区域提供能源或控制目标区域内的用电设备的工作模式时，能更好的保证目标区域或与目标区域相关的区域内的全部用户正常使用能源。
相应于上述方法实施例，本申请实施例还提供了一种能源控制装置，下面进行说明。
如图4所示，本申请实施例提供的一种能源控制装置，可以包括：第一确定模块401、获取模块402、预测模块403和控制模块404；
第一确定模块401，用于确定目标区域在待预估时段内的环境温度和所述待预估时段所在的季节；
目标区域可以是需要进行能源管理的一个小区、一栋楼房，甚至是一个城市。可以理解，由于非工业用电(例如，生活用电、城市内的服务行业用电等等)与季节和环境温度相关性更大，而工业用电受季节和环境温度的影响较小，因此，上述目标区域主要是指以非工业用电为主的区域。
待预估时段可以是以年、月、日甚至小时为单位的一个未来的时间段。
一般情况下，在待预估时段内，目标区域的环境温度会发生变化，因此，上述目标区域在待预估时段内的环境温度具体可以是一个温度变化范围，此外，由于一天当中的最高温度通常是决定人们打开空调等用电设备的重要因素，因此，上述目标区域在待预估时段内的环境温度也可以是待预估时段内的环境温度的最高温度。
由于一年有春夏秋冬四个季节，且每一年当中每一季节包括的日期是确定的，因此，可以很容易通过待预估时段对应的日期确定其所在的季节。
获取模块402，用于根据所述季节和所述环境温度，从数据库中获取所述季节内与所述环境温度对应的历史时段内的能源使用量；所述数据库中存储有，不同季节内的历史时段、所述目标区域在所述历史时段内的环境温度与所述目标区域在所述历史时段内的能源使用量的对应关系；
其中，历史时段具体可以是已经过去的一段时间，具体可以是历史日期；历史时段内的环境温度也可以是一个温度变化范围；所要管理的能源具体可以为电能。
在一种具体实施方式中，第一确定模块401具体用于，确定目标区域在待预估时段内的环境温度的变化范围，并记为第一温度变化范围；则，获取模块402具体用于，根据所述季节和所述第一温度变化范围，从数据库中获取所述季节内与所述第一温度变化范围对应的历史时段内的能源使用量。
并且，在此具体实施方式中，更为详细地，获取模块402具体用于，根据所述季节和所述第一温度变化范围，从数据库中查找出所述季节内与所述第一温度变化范围的交集满足预设条件的历史时段内的第二温度变化范围；从所述数据库中获取与所述第二温度变化范围对应的历史时段内的能源使用量，作为所述第一温度变化范围对应的历史时段内的能源使用量；其中，所述预设条件为：所述第二温度变化范围与所述第一温度变化范围的交集占所述第一温度变化范围的比例大于第一预设值。
在另一种具体实施方式中，第一确定模块401具体用于，确定目标区域在待预估时段内的环境温度的最高温度，并记为第一最高温度；则，获取模块402具体用于，根据所述季节和所述第一最高温度，从数据库中获取所述季节内与所述第一最高温度对应的历史时段内的能源使用量。
并且，在此具体实施方式中，更为详细地，获取模块402具体用于，从所述数据库中获取所述季节内最高环境温度超过第二预设值的历史时段的能源使用量，作为所述第一最高温度对应的历史时段内的能源使用量；其中，所述第二预设值小于或等于所述第一最高温度。
需要说明的是，在实际应用中，获取模块402可以仅获取待预估时段的前一年的历史时段内的能源使用量，也可以获取前数年内的历史时段内的能源使用量。但是，一般而言，距离待预估时段越近的年度的历史时段内的能源使用量更具有参考意义，因此，在本申请实施例中，较佳的，获取模块402从数据库中获取的是待预估时段上一年度内的所述季节内与所述环境温度对应的历史时段内的能源使用量。
预测模块403，用于根据获取到的历史时段内的能源使用量，预测所述待预估时段内的能源需求量；
当获取模块402获取到的历史时段内的能源使用量为多个时，预测模块403，具体可以用于计算获取到的多个历史时段对应的多个能源使用量的平均值，将所述平均值作为预测出的所述待预估时段内的能源需求量。
当获取模块402获取到的历史时段内的能源使用为1个时，预测模块403，具体可以用于将获取到的历史时段内的能源使用量，作为预测出的所述待预估时段内的能源需求量。
控制模块404，用于按照预测出的所述能源需求量，向所述目标区域分配能源或控制所述目标区域内的用电设备的工作模式。
在一种具体实施方式中，控制模块404具体可以用于按照预测出的所述能源需求量，在待预估时段到来时，向目标区域提供与所述能源需求量匹配的能源。
在另一种具体实施方式中，用电设备可以包括：空调、电热水器等等，相应的，用电设备的工作模式可以包括：正常模式或节能模式。在此基础上，控制模块404具体可以用于根据预测出的能源需求量与当前可供目标区域支配的能源的大小关系以及所述季节，选择所述目标区域内的用电设备的工作模式，并控制所述目标区域内的激活用电设备在所选择的工作模式工作。其中，激活用电设备指的是开启的用电设备。
相比于现有技术，本申请实施例提供的一种能源控制装置，由于可以根据历史时段的能源使用量，预测出目标区域在待预估时段内的能源需求量，并按照预测出的能源需求量，按需向目标区域提供能源，或者控制目标区域内的用电设备的工作模式以使目标区域内的用电设备合理使用能源，而不是像现有技术那样在用能高峰期限制目标区域中或与目标区域相关的区域中的部分用户用电，以保证与目标区域相关的核心区域的正常供电。因此，本装置能够解决用能高峰期目标区域中或与目标区域相关的区域中的部分用户不能正常使用能源的技术问题，可以保证目标区域或与目标区域相关的区域中的各用户在各个时段都能正常使用能源。
此外，由于实际应用中待预估时段可以是1天，也可以是数天，还可以是一个月、数月或一个季度，而数据库中存储的对应关系通常如表1所示，是“季节——历史日期(可称为单位时段)——环境温度变化范围——能源使用量”，因此，可选地，在本申请实施例中，图4所示的装置还可以包括：判断模块、划分模块和计算模块；
判断模块，用于在第一确定模块401确定目标区域在待预估时段内的环境温度和所述待预估时段所在的季节前，判断所述待预估时段是否为单位时段；若判断为是，则直接触发第一确定模块401；若判断为否，则触发下述划分模块；
划分模块，用于将所述待预估时段划分为多个单位时段，将划分出的各单位时段分别作为子待预估时段，并对各子待预估时段循环触发上述第一确定模块401-预测模块403，直至遍历完各子待预估时段，遍历完后触发下述计算模块；
计算模块，用于将预测出的各子待预估时段的能源需求量的和，作为预测出的待预估时段内的能源需求量，最后触发控制模块404。
不难理解，经过上述处理，本申请实施例提供的一种能源控制装置可以预测出任何时长的待预估时段内的能源需求量，为合理地向目标区域提供能源控制或者合理的控制目标区域内的用电设备工作在合适的工作模式做好了准备。
如图5所示，本申请实施例提供的一种能源控制装置，可以包括：第一确定模块501、获取模块502、第二确定模块503、预测模块504和控制模块505；
第一确定模块501，用于确定目标区域在待预估时段内的环境温度和所述待预估时段所在的季节；
获取模块502，用于根据所述季节和所述环境温度，从数据库中获取所述季节内与所述环境温度对应的历史时段内的能源使用量；所述数据库中存储有，不同季节内的历史时段、所述目标区域在所述历史时段内的环境温度与所述目标区域在所述历史时段内的能源使用量的对应关系；
第二确定模块503，用于在所述根据获取到的历史时段内的能源使用量，预测所述待预估时段内的能源需求量前，根据预设算法对所述数据库中存储的历史时段内的能源使用量进行分析，确定所述目标区域在不同季节内的不同环境温度下的能源使用量的年增长趋势；
上述预设算法可以包括：年均增长率计算法、线性回归法和增长曲线拟合法等算法中的一种或多种。
预测模块504，用于根据所述增长趋势和获取到的是历史时段内的能源使用量，预测所述待预估时段内的能源需求量；
详细地，预测模块504可以包括：
增长系数确定子模块，用于根据所述年增长趋势，得到待预估时段相对于获取到的历史时段内的能源使用量的增长系数；
可以理解，上述增长系数可以是正数也可以是负数。
预测子模块，用于将获取到的历史时段内的能源使用量乘以所述增长系数得到的能源使用量，作为预测出的所述待预估时段内的能源需求量。
控制模块505，用于按照预测出的所述能源需求量，向所述目标区域分配能源或控制所述目标区域内的用电设备的工作模式。
其中，所述工作模式包括：正常模式或节能模式。
需要说明的是，在图5所示的实施例中，第一确定模块501、获取模块502、和控制模块505与图4所示的实施例中的第一确定模块401、获取模块402、和控制模块404所要实现的功能基本对应一致，因此在该实施例中描述的较为简单。
不难理解，将目标区域在不同季节内的不同环境温度下的能源使用量的年增长趋势和获取到的历史时段内的能源使用量结合在一起，预测出的待预估时段内的能源需求量更为准确，当按照该更为准确的能源需求量向目标区域提供能源或控制目标区域内的用电设备的工作模式时，能更好的保证目标区域或与目标区域相关的区域内的全部用户正常使用能源。
图6示出了是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。请参考图6，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-AccessMemory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。
处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponentInterconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended IndustryStandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。
处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成能源控制装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：
确定目标区域在待预估时段内的环境温度和所述待预估时段所在的季节；
根据所述季节和所述环境温度，从数据库中获取所述季节内与所述环境温度对应的历史时段内的能源使用量；所述数据库中存储有，不同季节内的历史时段、所述目标区域在所述历史时段内的环境温度与所述目标区域在所述历史时段内的能源使用量的对应关系；
根据获取到的历史时段内的能源使用量，预测所述待预估时段内的能源需求量；
按照预测出的所述能源需求量，向所述目标区域分配能源或控制所述目标区域内的用电设备的工作模式；其中，所述工作模式包括：正常模式或节能模式。
上述如本申请图6所示实施例揭示的能源控制装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时，能够使该电子设备执行图6所示实施例中的能源控制装置执行的方法，并具体用于执行：
确定目标区域在待预估时段内的环境温度和所述待预估时段所在的季节；
根据所述季节和所述环境温度，从数据库中获取所述季节内与所述环境温度对应的历史时段内的能源使用量；所述数据库中存储有，不同季节内的历史时段、所述目标区域在所述历史时段内的环境温度与所述目标区域在所述历史时段内的能源使用量的对应关系；
根据获取到的历史时段内的能源使用量，预测所述待预估时段内的能源需求量；
按照预测出的所述能源需求量，向所述目标区域分配能源或控制所述目标区域内的用电设备的工作模式；其中，所述工作模式包括：正常模式或节能模式。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
需要说明的是，本申请中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种能源控制方法，其特征在于，所述方法包括：
确定目标区域在待预估时段内的环境温度和所述待预估时段所在的季节；
根据所述季节和所述环境温度，从数据库中获取所述季节内与所述环境温度对应的历史时段内的能源使用量；所述数据库中存储有，不同季节内的历史时段、所述目标区域在所述历史时段内的环境温度与所述目标区域在所述历史时段内的能源使用量的对应关系；
根据获取到的历史时段内的能源使用量，预测所述待预估时段内的能源需求量；
按照预测出的所述能源需求量，向所述目标区域分配能源或控制所述目标区域内的用电设备的工作模式；其中，所述工作模式包括：正常模式或节能模式。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述确定目标区域在待预估时段内的环境温度具体包括：确定目标区域在待预估时段内的环境温度的变化范围，并记为第一温度变化范围；
则，所述根据所述季节和所述环境温度，从数据库中获取所述季节内与所述环境温度对应的历史时段内的能源使用量具体包括：根据所述季节和所述第一温度变化范围，从数据库中获取所述季节内与所述第一温度变化范围对应的历史时段内的能源使用量；
或者，
所述确定目标区域在待预估时段内的环境温度具体包括：确定目标区域在待预估时段内的环境温度的最高温度，并记为第一最高温度；
则，所述根据所述季节和所述环境温度，从数据库中获取所述季节内与所述环境温度对应的历史时段内的能源使用量具体包括：根据所述季节和所述第一最高温度，从数据库中获取所述季节内与所述第一最高温度对应的历史时段内的能源使用量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
在所述确定目标区域在待预估时段内的环境温度具体包括：确定目标区域在待预估时段内的环境温度的变化范围，并记为第一温度变化范围的情况下，所述从数据库中获取所述季节内与所述第一温度变化范围对应的历史时段内的能源使用量，具体包括：根据所述季节和所述第一温度变化范围，从数据库中查找出所述季节内与所述第一温度变化范围的交集满足预设条件的历史时段内的第二温度变化范围；从所述数据库中获取与所述第二温度变化范围对应的历史时段内的能源使用量，作为所述第一温度变化范围对应的历史时段内的能源使用量；其中，所述预设条件为：所述第二温度变化范围与所述第一温度变化范围的交集占所述第一温度变化范围的比例大于第一预设值；
在所述确定目标区域在待预估时段内的环境温度具体包括：确定目标区域在待预估时段内的环境温度的最高温度，并记为第一最高温度的情况下，所述从数据库中获取所述季节内与所述第一最高温度对应的历史时段内的能源使用量，具体包括：从所述数据库中获取所述季节内最高环境温度超过第二预设值的历史时段的能源使用量，作为所述第一最高温度对应的历史时段内的能源使用量；其中，所述第二预设值小于或等于所述第一最高温度。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据获取到的历史时段内的能源使用量，预测所述待预估时段内的能源需求量的步骤前，所述方法还包括：
根据预设算法对所述数据库中存储的历史时段内的能源使用量进行分析，确定所述目标区域在不同季节内的不同环境温度下的能源使用量的年增长趋势；
则，所述根据获取到的历史时段内的能源使用量，预测所述待预估时段内的能源需求量，具体包括：根据所述增长趋势和获取到的是历史时段内的能源使用量，预测所述待预估时段内的能源需求量。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设算法包括下列算法中的一种或多种：年均增长率计算法、线性回归法和增长曲线拟合法。
6.一种能源控制装置，其特征在于，所述装置包括：
第一确定模块，用于确定目标区域在待预估时段内的环境温度和所述待预估时段所在的季节；
获取模块，用于根据所述季节和所述环境温度，从数据库中获取所述季节内与所述环境温度对应的历史时段内的能源使用量；所述数据库中存储有，不同季节内的历史时段、所述目标区域在所述历史时段内的环境温度与所述目标区域在所述历史时段内的能源使用量的对应关系；
预测模块，用于根据获取到的历史时段内的能源使用量，预测所述待预估时段内的能源需求量；
控制模块，用于按照预测出的所述能源需求量，向所述目标区域分配能源或控制所述目标区域内的用电设备的工作模式；其中，所述工作模式包括：正常模式或节能模式。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述第一确定模块具体用于，确定目标区域在待预估时段内的环境温度的变化范围，并记为第一温度变化范围；
则，所述获取模块具体用于，根据所述季节和所述第一温度变化范围，从数据库中获取所述季节内与所述第一温度变化范围对应的历史时段内的能源使用量；
或者，
所述第一确定模块具体用于，确定目标区域在待预估时段内的环境温度的最高温度，并记为第一最高温度；
则，所述获取模块具体用于，根据所述季节和所述第一最高温度，从数据库中获取所述季节内与所述第一最高温度对应的历史时段内的能源使用量。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，
所述获取模块具体用于，在所述第一确定模块具体用于确定目标区域在待预估时段内的环境温度的变化范围，并记为第一温度变化范围的情况下，根据所述季节和所述第一温度变化范围，从数据库中查找出所述季节内与所述第一温度变化范围的交集满足预设条件的历史时段内的第二温度变化范围；从所述数据库中获取与所述第二温度变化范围对应的历史时段内的能源使用量，作为所述第一温度变化范围对应的历史时段内的能源使用量；其中，所述预设条件为：所述第二温度变化范围与所述第一温度变化范围的交集占所述第一温度变化范围的比例大于第一预设值；
或者，
所述获取模块具体用于，在所述第一确定模块具体用于确定目标区域在待预估时段内的环境温度的最高温度，并记为第一最高温度的情况下，从所述数据库中获取所述季节内最高环境温度超过第二预设值的历史时段的能源使用量，作为所述第一最高温度对应的历史时段内的能源使用量；其中，所述第二预设值小于或等于所述第一最高温度。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
第二确定模块，用于在所述根据获取到的历史时段内的能源使用量，预测所述待预估时段内的能源需求量前，根据预设算法对所述数据库中存储的历史时段内的能源使用量进行分析，确定所述目标区域在不同季节内的不同环境温度下的能源使用量的年增长趋势；
则，所述预测模块，具体用于根据所述增长趋势和获取到的是历史时段内的能源使用量，预测所述待预估时段内的能源需求量。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述预设算法包括下列算法中的一种或多种：年均增长率计算法、线性回归法和增长曲线拟合法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711190654.5A CN108153222A (zh) | 2017-11-24 | 2017-11-24 | 一种能源控制方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711190654.5A CN108153222A (zh) | 2017-11-24 | 2017-11-24 | 一种能源控制方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108153222A true CN108153222A (zh) | 2018-06-12 |
Family
ID=62468880
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711190654.5A Pending CN108153222A (zh) | 2017-11-24 | 2017-11-24 | 一种能源控制方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108153222A (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111242511A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-06-05 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 氢油生产控制方法 |
| CN111367193A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-03 | 北京天成冠通能源科技有限公司 | 一种建筑自动化控制方法及系统 |
| CN111399420A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-10 | 北京天成冠通能源科技有限公司 | 一种idc机房能源控制方法及系统 |
| CN113743680A (zh) * | 2021-11-02 | 2021-12-03 | 氢山科技有限公司 | 氢能源需求量预测方法、装置和存储介质 |
| CN115373403A (zh) * | 2022-09-19 | 2022-11-22 | 太平洋建设集团有限公司 | 一种建筑机械设备巡检服务系统 |
| CN116703115A (zh) * | 2023-06-28 | 2023-09-05 | 东莞理工学院 | 一种热力发电厂的供电分配方法、装置及电子设备 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102498448A (zh) * | 2009-07-20 | 2012-06-13 | 阿鲁瑞能源公司 | 能源管理系统和方法 |
| CN104573851A (zh) * | 2014-12-19 | 2015-04-29 | 天津大学 | 一种基于气象温度预报的建筑逐时负荷预测方法 |
| CN105425594A (zh) * | 2015-10-28 | 2016-03-23 | 东莞酷派软件技术有限公司 | 能源分配方法、能源分配装置和终端 |
| CN106705381A (zh) * | 2017-01-19 | 2017-05-24 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 基于空调的能耗预测方法及预测装置 |
-
2017
- 2017-11-24 CN CN201711190654.5A patent/CN108153222A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102498448A (zh) * | 2009-07-20 | 2012-06-13 | 阿鲁瑞能源公司 | 能源管理系统和方法 |
| CN104573851A (zh) * | 2014-12-19 | 2015-04-29 | 天津大学 | 一种基于气象温度预报的建筑逐时负荷预测方法 |
| CN105425594A (zh) * | 2015-10-28 | 2016-03-23 | 东莞酷派软件技术有限公司 | 能源分配方法、能源分配装置和终端 |
| CN106705381A (zh) * | 2017-01-19 | 2017-05-24 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 基于空调的能耗预测方法及预测装置 |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111242511A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-06-05 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 氢油生产控制方法 |
| CN111242511B (zh) * | 2020-02-27 | 2023-06-30 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 氢油生产控制方法 |
| CN111367193A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-03 | 北京天成冠通能源科技有限公司 | 一种建筑自动化控制方法及系统 |
| CN111399420A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-10 | 北京天成冠通能源科技有限公司 | 一种idc机房能源控制方法及系统 |
| CN113743680A (zh) * | 2021-11-02 | 2021-12-03 | 氢山科技有限公司 | 氢能源需求量预测方法、装置和存储介质 |
| CN115373403A (zh) * | 2022-09-19 | 2022-11-22 | 太平洋建设集团有限公司 | 一种建筑机械设备巡检服务系统 |
| CN115373403B (zh) * | 2022-09-19 | 2023-11-14 | 太平洋建设集团有限公司 | 一种建筑机械设备巡检服务系统 |
| CN116703115A (zh) * | 2023-06-28 | 2023-09-05 | 东莞理工学院 | 一种热力发电厂的供电分配方法、装置及电子设备 |
| CN116703115B (zh) * | 2023-06-28 | 2024-01-02 | 东莞理工学院 | 一种热力发电厂的供电分配方法、装置及电子设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108153222A (zh) | 一种能源控制方法及装置 | |
| Manic et al. | Intelligent buildings of the future: Cyberaware, deep learning powered, and human interacting | |
| US7953518B2 (en) | Energy cost reduction and ad delivery | |
| Do et al. | Evaluation of the causes and impact of outliers on residential building energy use prediction using inverse modeling | |
| Nghiem et al. | Receding-horizon supervisory control of green buildings | |
| US8867908B2 (en) | Self-programming water heater | |
| CN109657831A (zh) | 一种业务量预测方法、装置、设备、存储介质 | |
| Xu et al. | Adaptive reservoir operation model incorporating nonstationary inflow prediction | |
| Liu et al. | A three-stage decomposition approach for energy-aware scheduling with processing-time-dependent product quality | |
| Liu et al. | A simulation-based tool for energy efficient building design for a class of manufacturing plants | |
| Sardianos et al. | " I Want to... Change": Micro-moment based Recommendations can Change Users' Energy Habits. | |
| US20160125487A1 (en) | Optimization of utility consumption for property | |
| Lee et al. | The use of normative energy calculation beyond building performance rating systems | |
| JP2013101057A (ja) | 電力量管理方法、電力量管理装置、及び電力量管理プログラム | |
| Jain et al. | Data predictive control for peak power reduction | |
| CN107317868A (zh) | 空调选型报价系统及方法 | |
| Anjos et al. | Operations research approaches for building demand response in a smart grid | |
| CN106529728A (zh) | 一种计及需求响应措施的负荷区间预测方法 | |
| US20210125197A1 (en) | Systems and methods for managing utility rates and device optimization | |
| Wei et al. | Model-based and data-driven approaches for building automation and control | |
| Athira et al. | User centered energy management scheme for smart buildings | |
| Liang et al. | Demand-side energy management under time-varying prices | |
| Perekrest et al. | Information and analytical set of tools for assessing efficiency of the civil buildings heating modernization | |
| Koulamas et al. | Choosing measures for energy efficient hospital buildings | |
| CN103620420B (zh) | 用于确定公共设施成本节省的系统和方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20180612 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |