CN109886531B - 一种计算设备能效的方法、装置、可读介质及电子设备 - Google Patents

一种计算设备能效的方法、装置、可读介质及电子设备 Download PDF

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CN109886531B CN201910003525.3A CN201910003525A CN109886531B CN 109886531 B CN109886531 B CN 109886531B CN 201910003525 A CN201910003525 A CN 201910003525A CN 109886531 B CN109886531 B CN 109886531B
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Abstract

本发明公开了一种计算设备能效的方法、装置、可读介质及电子设备，该方法包括：形成设备的第一时间序列和第二时间序列；将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列；确定至少两个延时因子组；针对每一个所述延时因子组，利用所述延时因子组中的各个延时因子对各个所述第一子序列进行延时处理以得到延时时间序列，并计算所述延时时间序列与所述第二时间序列的相关系数；确定各个所述相关系数中的最大值，根据所述最大值对应的所述延时时间序列以及所述第二时间序列计算所述设备的能效。本发明提供的技术方案，解决了设备在同一时刻的耗能量与产能量非对应的问题，可以更为准确的计算设备的能效。

Description

一种计算设备能效的方法、装置、可读介质及电子设备
技术领域
本发明涉及能源领域，尤其涉及一种计算设备能效的方法、装置、可读介质及电子设备。
背景技术
能源是现代经济的基础，是经济发展的动力，能源站运营，是关乎能源高效、绿色、经济生产的重要环节，在能源站的运营中，能效是衡量能源站的资源利用效率、经济性、环保性的重要指标。
目前，因设备在同一个时刻的耗能量和产能量是非对应的，因此衡量能源站内设备能效的方法，多是以天(或者班组)为时间周期，统计这个时间周期内，设备的耗能量和产能量，计算这个时间周期内的平均能效，这样计算设备能效方法，只能反应设备的平均能效，无法准确的计算设备的能效。
发明内容
本发明提供了一种计算设备能效的方法、装置、可读介质及电子设备，可以解决设备在同一时刻的耗能量与产能量非对应的问题，可以更为准确的计算设备的能效。
第一方面，本发明提供了一种计算设备能效的方法，包括：
形成设备的第一时间序列和第二时间序列；所述第一时间序列为所述设备的耗能量时间序列、所述第二时间序列为所述设备的产能量时间序列，或所述第一时间序列为所述设备的产能量时间序列、所述第二时间序列为所述设备的耗能量时间序列；
将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列；
确定至少两个延时因子组；
针对每一个所述延时因子组，利用所述延时因子组中的各个延时因子对各个所述第一子序列进行延时处理以得到延时时间序列，并计算所述延时时间序列与所述第二时间序列的相关系数；
确定各个所述相关系数中的最大值，根据所述最大值对应的所述延时时间序列以及所述第二时间序列计算所述设备的能效。
优选地，
所述针对每一个所述延时因子组，利用所述延时因子组中的各个延时因子对各个所述第一子序列进行延时处理以得到延时时间序列，包括：
通过如下公式计算与所述第一子序列中的第一元素经过延时处理所对应的第二元素：
Figure BDA0001934558100000021
其中，Xi表征第i个第二元素，tr表征第r个延时因子，
Figure BDA0001934558100000022
表征对第i个第一元素做tr个延时处理；
将各个所述第二元素组成与所述第一子序列相对应的第二子序列；
将各个所述第二子序列组合成所述延时时间序列。
优选地，
所述计算所述延时时间序列与所述第二时间序列的相关系数，包括：
通过如下公式计算所述延时时间序列的第一平均值：
Figure BDA0001934558100000023
其中，
Figure BDA0001934558100000026
表征所述延时时间序列的所述第一平均值，Xk表征所述延时时间序列的第k个元素；
通过如下公式计算所述第二时间序列的第二平均值：
Figure BDA0001934558100000025
其中，
Figure BDA0001934558100000031
表征所述第二时间序列的所述第二平均值，Yk表征所述第二时间序列的第k个元素；
通过如下公式计算所述延时时间序列和所述第二时间序列的协方差：
Figure BDA0001934558100000032
其中，Ssy表征所述延时时间序列和所述第二时间序列的所述协方差；
通过如下公式计算所述延时时间序列的第一标准差：
Figure BDA0001934558100000033
其中，Sx表征所述延时时间序列的第一标准差；
通过如下公式计算所述第二时间序列的第二标准差：
Figure BDA0001934558100000034
其中，Sy表征所述第二时间序列的第二标准差；
通过如下公式计算所述相关系数：
Figure BDA0001934558100000035
其中，rxy表征所述相关系数。
优选地，
所述将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列，包括：
计算所述第一时间序列中相邻两个元素的差值；
根据各个所述差值将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列。
优选地，
所述将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列，包括：
根据所述第一时间序列绘制负荷率曲线；
根据所述负荷率曲线上对应于所述第一时间序列中的各个元素的点的斜率将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列。
优选地，
获取设备至少两个采样周期的第一耗能量，对各个所述第一耗能量进行归一化处理得到第二耗能量；
获取设备至少两个采样周期的第一产能量，对各个所述第一产能量进行归一化处理得到第二产能量；
利用各个所述第二耗能量形成所述第一时间序列，以及利用各个所述第二产能量形成所述第二时间序列；或，利用各个所述第二产能量形成所述第一时间序列，以及利用各个所述第二耗能量形成所述第二时间序列。
优选地，
所述获取设备至少两个采样周期的第一耗能量，对各个所述第一耗能量进行归一化处理得到第二耗能量，包括：
通过如下公式对所述第一耗能量进行归一化处理：
Figure BDA0001934558100000041
其中，Cnorm，i表征第i个所述第二耗能量，Ci表征第i个所述第一耗能量，Cmin表征各个所述第一耗能量中的最小值，Cmax表征各个所述第一耗能量中的最大值；
所述获取设备至少两个采样周期的第一产能量，对各个所述第一产能量进行归一化处理得到第二产能量，包括：
通过如下公式对所述第一产能量进行归一化处理：
Figure BDA0001934558100000042
其中，Snorm，i表征第i个所述第二产能量，Si表征第i个所述第一产能量，Smin表征各个所述第一产能量中的最小值，Smax表征各个所述第一产能量中的最大值。
第二方面，本发明提供了一种计算设备能效的装置，包括：
形成序列模块，用于形成设备的第一时间序列和第二时间序列；所述第一时间序列为所述设备的耗能量时间序列、所述第二时间序列为所述设备的产能量时间序列，或所述第一时间序列为所述设备的产能量时间序列、所述第二时间序列为所述设备的耗能量时间序列；
划分序列模块，用于将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列；
确定处理模块，用于确定至少两个延时因子组；
延时处理模块，用于针对每一个所述延时因子组，利用所述延时因子组中的各个延时因子对各个所述第一子序列进行延时处理以得到延时时间序列，并计算所述延时时间序列与所述第二时间序列的相关系数；
计算能效模块，用于确定各个所述相关系数中的最大值，根据所述最大值对应的所述延时时间序列以及所述第二时间序列计算所述设备的能效。
第三方面，本发明提供了一种可读介质，包括执行指令，当电子设备的处理器执行所述执行指令时，所述电子设备执行如第一方面中任一所述的方法。
第四方面，本发明提供了一种电子设备，包括处理器以及存储有执行指令的存储器，当所述处理器执行所述存储器存储的所述执行指令时，所述处理器执行如第一方面中任一所述的方法。
本发明提供了一种计算设备能效的方法、装置、可读介质及电子设备，该方法通过获取设备的第一耗能量和第一产能量形成设备的第一时间序列和第二时间序列，因设备在同一个时刻的第一耗能量和第一产能量是非对应的，设备的第一产能量较其所对应的第一耗能量具有滞后性，且设备的各个第一产能量较其所对应的第一耗能量的滞后时间是不同的，因此将第一时间序列划分为多个第一子序列，并确定多组延时因子组，每一组延时因子组中有多个延时因子，各个延时因子与各个第一子序列是一一对应的，利用各个延时因子对各个第一子序列进行延时处理得延时时间序列，计算延时时间序列与第二时间序列的相关系数，确定各个相关系数中的最大值，该最大值所对应的延时时间序列与第二时间序列在同一时刻所对应的第一耗能量与第一产能量有较好的对应关系，因此解决了设备在同一时刻的耗能量与产能量非对应的问题，可以更为准确的计算设备的能效。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中提供的一种计算设备能效的方法的流程示意图；
图2为本发明实施例中提供的一种计算设备能效的装置的结构示意图；
图3为本发明实施例中提供的又一种计算设备能效的装置的结构示意图；
图4为本发明实施例中提供的另一种计算设备能效的装置的结构示意图；
图5为本发明实施例中提供的再一种计算设备能效的装置的结构示意图；
图6为本发明实施例中提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合具体实施例及相应的附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
如图1所述，本发明实施例提供一种计算设备能效的方法，该方法包括：
步骤101，形成设备的第一时间序列和第二时间序列；所述第一时间序列为所述设备的耗能量时间序列、所述第二时间序列为所述设备的产能量时间序列，或所述第一时间序列为所述设备的产能量时间序列、所述第二时间序列为所述设备的耗能量时间序列；
步骤102，将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列；
步骤103，确定至少两个延时因子组；
步骤104，针对每一个所述延时因子组，利用所述延时因子组中的各个延时因子对各个所述第一子序列进行延时处理以得到延时时间序列，并计算所述延时时间序列与所述第二时间序列的相关系数；
步骤105，确定各个所述相关系数中的最大值，根据所述最大值对应的所述延时时间序列以及所述第二时间序列计算所述设备的能效。
如图1所示的一种计算设备能效的方法中，通过获取设备的第一耗能量和第一产能量形成设备的第一时间序列和第二时间序列，因设备在同一个时刻的第一耗能量和第一产能量是非对应的，设备的第一产能量较其所对应的第一耗能量具有滞后性，且设备的各个第一产能量较其所对应的第一耗能量的滞后时间是不同的，因此将第一时间序列划分为多个第一子序列，并确定多组延时因子组，每一组延时因子组中有多个延时因子，各个延时因子与各个第一子序列是一一对应的，利用各个延时因子对各个第一子序列进行延时处理得延时时间序列，计算延时时间序列与第二时间序列的相关系数，确定各个相关系数中的最大值，该最大值所对应的延时时间序列与第二时间序列在同一时刻所对应的第一耗能量与第一产能量有较好的对应关系，因此解决了设备在同一时刻的耗能量与产能量非对应的问题，可以更为准确的计算设备的能效。
具体而言，本发明实施例中的设备包括但不限于燃气蒸汽锅炉、燃煤蒸汽锅炉及其他类型的设备，本发明各个实施例所提供的方法尤其适用于燃气蒸汽锅炉，其中第一耗能量为燃气使用量，第一产能量为蒸汽产生量。
本发明一个实施例中，所述针对每一个所述延时因子组，利用所述延时因子组中的各个延时因子对各个所述第一子序列进行延时处理以得到延时时间序列，包括：
通过如下公式1计算与所述第一子序列中的第一元素经过延时处理所对应的第二元素：
Figure BDA0001934558100000081
其中，Xi表征第i个第二元素，tr表征第r个延时因子，
Figure BDA0001934558100000082
表征对第i个第一元素做tr个延时处理；
将各个所述第二元素组成与所述第一子序列相对应的第二子序列；
将各个所述第二子序列组合成所述延时时间序列。
在上述实施例中，因设备的第一产能量较其所对应的第一耗能量具有滞后性，例如在第t个采样周期内的第一耗能量可能会与第t+3个采样周期内的第一产能量相对应，因此需要对第一子序列中的第一元素进行延时处理得到第二元素，将各个第二元素组成第二子序列，第二子序列与第一子序列是相对应的，例如，对第3个第一子序列中的第一元素进行延时处理得到第二元素，利用各个第二元素组成的为第3个第二子序列。
需要说明的是，因为是设备的第一产能量较其所对应的第一耗能量具有滞后性，因此当第一时间序列为耗能量时间序列，第二时间序列为产能量时间序列时，各个延时因子是正值。例如，以采样周期为1分钟为例，第13分钟对应的第一耗能量所对应的第一产能量的时间可能为第15分钟，因此对耗能量时间序列进行延时处理时，需要将第13分钟的第一耗能量延时处理为第15分钟的第一耗能量才能使第一耗能量与第一产能量是对应的，因此此时延时因子的取值为2，也就是说需要将各个第一耗能量对应的时间向后延迟才能与各个第一产能量相对应；相应的，如果第一时间序列为产能量时间序列，第二时间序列为耗能量时间序列，对第一时间序列做延时处理时的延时因子为负值，例如，以采样周期为1分钟为例，第13分钟对应的第一耗能量所对应的第一产能量的时间可能为第15分钟，因此对产能量时间序列进行延时处理时，需要将第15分钟的第一产能量延时处理为第13分钟的第一产能量才能使第一耗能量与第一产能量是对应的，因此此时延时因子的取值为-2，也就是说需要将各个第一产能量的时间向前提前才能与各个第一耗能量相对应。具体而言，设定的每个延时因子均为采样周期的整数倍数。
本发明一个实施例中，所述计算所述延时时间序列与所述第二时间序列的相关系数，包括：
通过如下公式2计算所述延时时间序列的第一平均值：
Figure BDA0001934558100000091
其中，
Figure BDA0001934558100000092
表征所述延时时间序列的所述第一平均值，Xk表征所述延时时间序列的第k个元素；
通过如下公式3计算所述第二时间序列的第二平均值：
Figure BDA0001934558100000093
其中，
Figure BDA0001934558100000094
表征所述第二时间序列的所述第二平均值，Yk表征所述第二时间序列的第k个元素；
通过如下公式4计算所述延时时间序列和所述第二时间序列的协方差：
Figure BDA0001934558100000095
其中，Sxy表征所述延时时间序列和所述第二时间序列的所述协方差；
通过如下公式5计算所述延时时间序列的第一标准差：
Figure BDA0001934558100000096
其中，Sx表征所述延时时间序列的第一标准差；
通过如下公式6计算所述第二时间序列的第二标准差：
Figure BDA0001934558100000097
其中，Sy表征所述第二时间序列的第二标准差；
通过如下公式7计算所述相关系数：
Figure BDA0001934558100000101
其中，rxy表征所述相关系数。
在上述实施例中，通过计算第一平均值、第二平均值、协方差、第一标准差和第二标准差计算相关系数，相关系数可以反应延时时间序列和第二时间序列每单位变化时的相似程度，当相关系数的值最大时，即延时时间序列和第二时间序列的每单位变化时的相似程度最大。
将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列时，可以有多种实现方式，这里提供如下两种实现方式1及实现方式2，通过两种实现方式中的任意一种均可将第一时间序列划分为多个第一子序列。
实现方式1，计算所述第一时间序列中相邻两个元素的差值；根据各个所述差值将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列。
在上述实现方式1中，设备的各个第一产能量较其所对应的第一耗能量的滞后时间是不同的，一般情况下，当设备的第一耗能量处于持续上升阶段或持续下降阶段时，所对应第一产能量滞后时间要比第一耗能量处于平稳阶段的滞后时间要长一些，因此可以利用第一时间序列中相邻两个元素的差值判断设备的第一耗能量或第一产能量是处于上升阶段、下降阶段或平稳阶段。就设备的第一耗能量而言，利用历史数据给定一个定值，当连续多个的第一耗能量中相邻的两个第一耗能量的差值的绝对值均小于此定值时，第一耗能量处于平稳阶段；当连续多个的第一耗能量中后一个第一耗能量减去前一个第一耗能量为正值，且该正值大于给定的定值时，第一耗能量处于上升阶段；当连续多个的第一耗能量中后一个第一耗能量减去前一个第一耗能量为负值，且该负值的绝对值大于给定的定值时，第一耗能量处于下降阶段；用户可以根据实际情况设定定值的大小。
实现方式2，根据所述第一时间序列绘制负荷率曲线；根据所述负荷率曲线上对应于所述第一时间序列中的各个元素的点的斜率将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列。
在上述实现方式2中，首先绘制出负荷率曲线，确定第一时间序列中的各个元素对应在负荷率曲线上的点，根据这些点的斜率可以将负荷率曲线分为负荷率上升阶段、负荷率平稳阶段和负荷率下降降低。一般情况下，在一条负荷率曲线中可能会出现不止一段负荷率上升阶段、负荷率平稳阶段和负荷率下降阶段，将各个负荷率上升阶段所对应的第一时间序列中的子序列、各个负荷率平稳阶段所对应的第一时间序列中的子序列、各个负荷率下降阶段所对应的第一时间序列中的子序列均划分为第一子序列，并对各个第一子序列分别进行延时处理后得到的延时时间序列，才能使得延时时间序列中的各个元素与第二时间序列中的各个元素更为准确的一一对应。
本发明一个实施例中，获取设备至少两个采样周期的第一耗能量，对各个所述第一耗能量进行归一化处理得到第二耗能量；获取设备至少两个采样周期的第一产能量，对各个所述第一产能量进行归一化处理得到第二产能量；利用各个所述第二耗能量形成所述第一时间序列，以及利用各个所述第二产能量形成所述第二时间序列；或，利用各个所述第二产能量形成所述第一时间序列，以及利用各个所述第二耗能量形成所述第二时间序列。
在上述实施例中，对获取到的各个第一耗能量和第一产能量进行归一化处理分别得第二耗能量和第二产能量，一般情况下，设备的第一耗能量和第一产能量在数量级上会有较大的差别。以15t的燃气蒸汽锅炉为例，第一耗能量即燃气使用量，第一产能量即蒸汽产生量，当蒸汽产生量在10t/h左右时，燃气使用量可能在800Nm3～900Nm3左右，蒸汽产生量和燃气使用量差别较大，不利于后续对各个相关系数进行比较分析。为了消除量级及量纲的影响，将第一耗能量和第一产能量分别进行归一化处理，利用得到的第二耗能量和第二产能量形成的第一时间序列和第二时间序列可以使得最终计算得到的相关系数的比较分析更准确。
本发明一个实施例中，所述获取设备至少两个采样周期的第一耗能量，对各个所述第一耗能量进行归一化处理得到第二耗能量，包括：
通过如下公式8对所述第一耗能量进行归一化处理：
Figure BDA0001934558100000121
其中，Cnorm，i表征第i个所述第二耗能量，Ci表征第i个所述第一耗能量，Cmin表征各个所述第一耗能量中的最小值，Cmax表征各个所述第一耗能量中的最大值；
所述获取设备至少两个采样周期的第一产能量，对各个所述第一产能量进行归一化处理得到第二产能量，包括：
通过如下公式9对所述第一产能量进行归一化处理：
Figure BDA0001934558100000122
其中，Snorm，i表征第i个所述第二产能量，Si表征第i个所述第一产能量，Smin表征各个所述第一产能量中的最小值，Smax表征各个所述第一产能量中的最大值。
在上述实施例中，利用第一耗能量中的最大值和最小值对第一耗能量进行归一化处理得到第二耗能量，利用第一产能量中的最大值和最小值对第一产能量进行归一化处理得到第二产能量，则第二耗能量的量级与第二产能量的量级在同一个量级上或相差不多，从而使得最终计算出的相关系数的差别较明显，当使用第一耗能量和第一产能量最终计算出的相关系数时，因为一个数据过大可能使得各个相关系数差别不明显，因此利用归一化处理使得利用第二耗能量和第二产能量计算出的各个相关系数间具有明显的差别，使得最终确定的相关系数的最大值更为准确。
基于与上述方法相同的发明构思，如图2所示，本发明实施例提供了一种计算设备能效的装置，包括：
形成序列模块201，用于形成设备的第一时间序列和第二时间序列；所述第一时间序列为所述设备的耗能量时间序列、所述第二时间序列为所述设备的产能量时间序列，或所述第一时间序列为所述设备的产能量时间序列、所述第二时间序列为所述设备的耗能量时间序列；
划分序列模块202，用于将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列；
确定处理模块203，用于确定至少两个延时因子组；
延时处理模块204，用于针对每一个所述延时因子组，利用所述延时因子组中的各个延时因子对各个所述第一子序列进行延时处理以得到延时时间序列，并计算所述延时时间序列与所述第二时间序列的相关系数；
计算能效模块205，用于确定各个所述相关系数中的最大值，根据所述最大值对应的所述延时时间序列以及所述第二时间序列计算所述设备的能效。
如图3所示，在本发明一个实施例中，所述延时处理模块204包括：计算单元2041，第一组成单元2042和第二组成单元2043；其中，
计算单元2041，用于通过如下公式1计算与所述第一子序列中的第一元素经过延时处理所对应的第二元素：
Figure BDA0001934558100000131
其中，Xi表征第i个第二元素，tr表征第r个延时因子，
Figure BDA0001934558100000132
表征对第i个第一元素做tr个延时处理；
第一组成模块2042，用于将各个所述第二元素组成与所述第一子序列相对应的第二子序列；
第二组成模块2043，用于将各个所述第二子序列组合成所述延时时间序列。
在本发明一个实施例中，延时处理模块204进一步用于执行如下计算：
通过如下公式2计算所述延时时间序列的第一平均值：
Figure BDA0001934558100000141
其中，
Figure BDA0001934558100000142
表征所述延时时间序列的所述第一平均值，Xk表征所述延时时间序列的第k个元素；
通过如下公式3计算所述第二时间序列的第二平均值：
Figure BDA0001934558100000143
其中，
Figure BDA0001934558100000144
表征所述第二时间序列的所述第二平均值，Yk表征所述第二时间序列的第k个元素；
根据所述第一平均值和所述第二平均值通过如下公式4计算所述延时时间序列和所述第二时间序列的协方差：
Figure BDA0001934558100000145
其中，Sxy表征所述延时时间序列和所述第二时间序列的所述协方差；
根据所述第一平均值通过如下公式5计算所述延时时间序列的第一标准差：
Figure BDA0001934558100000146
其中，Sx表征所述延时时间序列的第一标准差；
根据所述第二平均值通过如下公式6计算所述第二时间序列的第二标准差：
Figure BDA0001934558100000147
其中，Sy表征所述第二时间序列的第二标准差；
根据所述协方差、第一标准差和第二标准差通过如下公式7计算所述相关系数：
Figure BDA0001934558100000148
其中，rxy表征所述相关系数。
如图4所示，在本发明一个实施例中，当根据第一时间序列中相邻的两个元素的差值将第一时间序列划分多个第一子序列时，划分序列模块202包括：差值计算单元2021和第一确定单元2022；
差值计算单元2021，用于计算所述第一时间序列中相邻两个元素的差值；
第一确定单元2022，用于根据各个所述差值将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列。
如图5所示，在本发明一个实施例中，当根据负荷率曲线上对应于第一时间序列中的各个元素的点的斜率将第一时间序列划分为至少两个第一子序列时，划分序列模块202包括：绘制曲线单元2023，第二确定单元2024；
绘制曲线单元2023，用于根据所述第一时间序列绘制负荷率曲线；
第二确定单元2024，用于根据所述负荷率曲线上对应于所述第一时间序列中的各个元素的点的斜率将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列。
如图5所示，在本发明一个实施例中，形成序列模块201包括：
第一获取单元2011，用于获取设备至少两个采样周期的第一耗能量，对各个所述第一耗能量进行归一化处理得到第二耗能量；
第二获取单元2012，获取设备至少两个采样周期的第一产能量，对各个所述第一产能量进行归一化处理得到第二产能量；
形成序列单元2013，用于利用各个所述第二耗能量形成所述第一时间序列，以及利用各个所述第二产能量形成所述第二时间序列；或，利用各个所述第二产能量形成所述第一时间序列，以及利用各个所述第二耗能量形成所述第二时间序列。
本发明一个实施例中，第一获取单元2011用于通过如下公式8对所述第一耗能量进行归一化处理：
Figure BDA0001934558100000151
其中，Cnorm，i表征第i个所述第二耗能量，Ci表征第i个所述第一耗能量，Cmin表征各个所述第一耗能量中的最小值，Cmax表征各个所述第一耗能量中的最大值。
第二获取单元2012用于通过如下公式9对所述第一产能量进行归一化处理：
Figure BDA0001934558100000161
其中，Snorm，i表征第i个所述第二产能量，Si表征第i个所述第一产能量，Smin表征各个所述第一产能量中的最小值，Smax表征各个所述第一产能量中的最大值。
为了描述的方便，描述以上装置实施例时以功能分为各种单元或模块分别描述，在实施本发明时可以把各单元或模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
图6是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。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-Access Memory，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(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，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，用于存放执行指令。具体地，执行指令即可被执行的计算机程序。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供执行指令和数据。
在一种可能实现的方式中，处理器从非易失性存储器中读取对应的执行指令到内存中然后运行，也可从其它设备上获取相应的执行指令，以在逻辑层面上形成计算设备能效的装置。处理器执行存储器所存放的执行指令，以通过执行的执行指令实现本发明任一实施例中提供的一种计算设备能效的方法。
上述如本发明图2、图3、图4、图5所示实施例提供的计算设备能效的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(CentralProcessing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，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发明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。
结合本发明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。
本发明实施例还提出了一种可读介质，该可读存储介质存储有执行指令，存储的执行指令被电子设备的处理器执行时，能够使该电子设备执行本发明任一实施例中提供的计算设备能效的方法，并具体用于执行如图1所示的方法。
前述各个实施例中所述的电子设备可以为计算机。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例，或软件和硬件相结合的形式。
本发明中的各个实施例均采用递进的方式描述，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，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (9)

1.一种计算设备能效的方法，其特征在于，包括：
形成设备的第一时间序列和第二时间序列；所述第一时间序列为所述设备的耗能量时间序列、所述第二时间序列为所述设备的产能量时间序列，或所述第一时间序列为所述设备的产能量时间序列、所述第二时间序列为所述设备的耗能量时间序列；
将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列；
确定至少两个延时因子组；
针对每一个所述延时因子组，利用所述延时因子组中的各个延时因子对各个所述第一子序列进行延时处理以得到延时时间序列，并计算所述延时时间序列与所述第二时间序列的相关系数；
确定各个所述相关系数中的最大值，根据所述最大值对应的所述延时时间序列以及所述第二时间序列计算所述设备的能效；
所述计算所述延时时间序列与所述第二时间序列的相关系数，包括：
通过如下公式计算所述延时时间序列的第一平均值：
Figure FDA0002918612270000011
其中，
Figure FDA0002918612270000012
表征所述延时时间序列的所述第一平均值，Xk表征所述延时时间序列的第k个元素；
通过如下公式计算所述第二时间序列的第二平均值：
Figure FDA0002918612270000013
其中，
Figure FDA0002918612270000014
表征所述第二时间序列的所述第二平均值，Yk表征所述第二时间序列的第k个元素；
通过如下公式计算所述延时时间序列和所述第二时间序列的协方差：
Figure FDA0002918612270000021
其中，Sxy表征所述延时时间序列和所述第二时间序列的所述协方差；
通过如下公式计算所述延时时间序列的第一标准差：
Figure FDA0002918612270000022
其中，Sx表征所述延时时间序列的第一标准差；
通过如下公式计算所述第二时间序列的第二标准差：
Figure FDA0002918612270000023
其中，Sy表征所述第二时间序列的第二标准差；
通过如下公式计算所述相关系数：
Figure FDA0002918612270000024
其中，rxy表征所述相关系数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述针对每一个所述延时因子组，利用所述延时因子组中的各个延时因子对各个所述第一子序列进行延时处理以得到延时时间序列，包括：
通过如下公式计算与所述第一子序列中的第一元素经过延时处理所对应的第二元素：
Figure FDA0002918612270000025
其中，Xi表征第i个第二元素，tr表征第r个延时因子，
Figure FDA0002918612270000026
表征对第i个第一元素做tr个延时处理；
将各个所述第二元素组成与所述第一子序列相对应的第二子序列；
将各个所述第二子序列组合成所述延时时间序列。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列，包括：
计算所述第一时间序列中相邻两个元素的差值；
根据各个所述差值将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列，包括：
根据所述第一时间序列绘制负荷率曲线；
根据所述负荷率曲线上对应于所述第一时间序列中的各个元素的点的斜率将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列。
5.根据权利要求1～4中任一所述的方法，其特征在于，
获取设备至少两个采样周期的第一耗能量，对各个所述第一耗能量进行归一化处理得到第二耗能量；
获取设备至少两个采样周期的第一产能量，对各个所述第一产能量进行归一化处理得到第二产能量；
利用各个所述第二耗能量形成所述第一时间序列，以及利用各个所述第二产能量形成所述第二时间序列；或，利用各个所述第二产能量形成所述第一时间序列，以及利用各个所述第二耗能量形成所述第二时间序列。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
所述获取设备至少两个采样周期的第一耗能量，对各个所述第一耗能量进行归一化处理得到第二耗能量，包括：
通过如下公式对所述第一耗能量进行归一化处理：
Figure FDA0002918612270000031
其中，Cnorm,i表征第i个所述第二耗能量，Ci表征第i个所述第一耗能量，Cmin表征各个所述第一耗能量中的最小值，Cmax表征各个所述第一耗能量中的最大值；
所述获取设备至少两个采样周期的第一产能量，对各个所述第一产能量进行归一化处理得到第二产能量，包括：
通过如下公式对所述第一产能量进行归一化处理：
Figure FDA0002918612270000041
其中，Snorm,i表征第i个所述第二产能量，Si表征第i个所述第一产能量，Smin表征各个所述第一产能量中的最小值，Smax表征各个所述第一产能量中的最大值。
7.一种计算设备能效的装置，其特征在于，包括：
形成序列模块，用于形成设备的第一时间序列和第二时间序列；所述第一时间序列为所述设备的耗能量时间序列、所述第二时间序列为所述设备的产能量时间序列，或所述第一时间序列为所述设备的产能量时间序列、所述第二时间序列为所述设备的耗能量时间序列；
划分序列模块，用于将所述第一时间序列划分为至少两个第一子序列；
确定处理模块，用于确定至少两个延时因子组；
延时处理模块，用于针对每一个所述延时因子组，利用所述延时因子组中的各个延时因子对各个所述第一子序列进行延时处理以得到延时时间序列，并计算所述延时时间序列与所述第二时间序列的相关系数；
计算能效模块，用于确定各个所述相关系数中的最大值，根据所述最大值对应的所述延时时间序列以及所述第二时间序列计算所述设备的能效；
所述计算所述延时时间序列与所述第二时间序列的相关系数，包括：
通过如下公式计算所述延时时间序列的第一平均值：
Figure FDA0002918612270000042
其中，
Figure FDA0002918612270000043
表征所述延时时间序列的所述第一平均值，Xk表征所述延时时间序列的第k个元素；
通过如下公式计算所述第二时间序列的第二平均值：
Figure FDA0002918612270000051
其中，
Figure FDA0002918612270000052
表征所述第二时间序列的所述第二平均值，Yk表征所述第二时间序列的第k个元素；
通过如下公式计算所述延时时间序列和所述第二时间序列的协方差：
Figure FDA0002918612270000053
其中，Sxy表征所述延时时间序列和所述第二时间序列的所述协方差；
通过如下公式计算所述延时时间序列的第一标准差：
Figure FDA0002918612270000054
其中，Sx表征所述延时时间序列的第一标准差；
通过如下公式计算所述第二时间序列的第二标准差：
Figure FDA0002918612270000055
其中，Sy表征所述第二时间序列的第二标准差；
通过如下公式计算所述相关系数：
Figure FDA0002918612270000056
其中，rxy表征所述相关系数。
8.一种可读介质，包括执行指令，当电子设备的处理器执行所述执行指令时，所述电子设备执行如权利要求1至6中任一所述的方法。
9.一种电子设备，包括处理器以及存储有执行指令的存储器，当所述处理器执行所述存储器存储的所述执行指令时，所述处理器执行如权利要求1至6中任一所述的方法。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110955862B (zh) * 2019-11-26 2023-10-13 新奥数能科技有限公司 一种用于设备模型趋势相似度的评估方法及装置
CN115357002B (zh) * 2022-10-24 2023-02-28 广州德程智能科技股份有限公司 工厂机电设备能效监控管理方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103426035A (zh) * 2013-08-12 2013-12-04 浙江大学 钢铁行业副产高炉煤气自平衡调度系统及产消量预测方法
CN104375477A (zh) * 2014-09-03 2015-02-25 浙江大学 一种基于生产系统与能量系统的集成优化的生产方法
CN106774214A (zh) * 2016-12-31 2017-05-31 冶金自动化研究设计院 一种基于设备工况组合的能源调度系统
CN107976976A (zh) * 2017-11-15 2018-05-01 东南大学 一种钢铁企业煤气消耗设备时序优化方法
CN108932217A (zh) * 2017-05-27 2018-12-04 深圳市中电电力技术股份有限公司 能耗统计的方法及装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10185313B2 (en) * 2016-04-20 2019-01-22 Applied Materials, Inc. Eco-efficiency characterization tool

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103426035A (zh) * 2013-08-12 2013-12-04 浙江大学 钢铁行业副产高炉煤气自平衡调度系统及产消量预测方法
CN104375477A (zh) * 2014-09-03 2015-02-25 浙江大学 一种基于生产系统与能量系统的集成优化的生产方法
CN106774214A (zh) * 2016-12-31 2017-05-31 冶金自动化研究设计院 一种基于设备工况组合的能源调度系统
CN108932217A (zh) * 2017-05-27 2018-12-04 深圳市中电电力技术股份有限公司 能耗统计的方法及装置
CN107976976A (zh) * 2017-11-15 2018-05-01 东南大学 一种钢铁企业煤气消耗设备时序优化方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
复杂系统多能源介质的优化调度;闫雷;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技I辑(月刊)》;20180115(第12期);全文 *

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