CN111340648A - 一种基于物联网的能源管控方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种基于物联网的能源管控方法及系统。该方法包括：获取企业能源运行数据；将所述企业能源运行数据输入至能源分析模型，得到能耗评估数据；其中所述能源分析模型是基于历史天气数据和企业能源运行历史数据所得到。本发明实施例通过基于物联网的能源管控方法，应用于企业节能降耗，与传统方法依靠既往数据设定降耗比例相比，具备科学性、降耗比例大的优势。

Description

一种基于物联网的能源管控方法及系统
技术领域
本发明涉及能源技术领域，尤其涉及一种基于物联网的能源管控方法及 系统。
背景技术
传统的节能降耗分析方法，主要依靠既往数据设定降耗比例，缺乏科学 性指导，难以有效降低能耗，促进能源产业结构的调整。
因此，需要提出一种新的能源分析方法来解决传统方法带来的局限。
发明内容
本发明实施例提供一种基于物联网的能源管控方法及系统，用以解决现 有技术中采用传统方法进行能源分析评估时仅能通过既往数据，局限较大， 且分析结果不够准确的缺陷。
第一方面，本发明实施例提供一种基于物联网的能源管控方法，包括：
获取企业能源运行数据；
将所述企业能源运行数据输入至能源分析模型，得到能耗评估数据；其 中所述能源分析模型是基于历史天气数据和企业能源运行历史数据所得到。
优选地，所述能源分析模型，通过以下步骤获得：
获取所述历史天气数据和所述企业能源运行历史数据，提取所述企业能 源运行数据中的用水数据和用电数据；
基于所述历史天气数据、所述用水数据和所述用电数据，采用非线性人 工智能预测分析算法得到所述能源分析模型。
优选地，所述基于所述历史天气数据、所述用水数据和所述用电数据， 采用非线性人工智能预测分析算法得到所述能源分析模型，具体包括：
根据所述历史天气数据、所述用水数据、所述用电数据和所述企业能源 运行历史数据进行分析，采用所述非线性人工智能预测分析算法得到用水概 率值和用电概率值；
记录企业平均用水量和企业平均用电量，将所述企业平均用水量、所述 企业平均用电量、所述用水概率值和所述用电概率值，组成所述能源分析模 型。
优选地，所述基于所述历史天气数据、所述用水数据和所述用电数据， 采用非线性人工智能预测分析算法得到所述能源分析模型，之后还包括：
获取当前天气数据、当前用水数据和当前用电数据，对所述能源分析模 型进行持续优化，得到优化后的能源分析模型。
优选地，所述将所述企业能源运行数据输入至能源分析模型，得到能耗 评估数据，进一步包括：
将所述企业平均用水量乘以所述用水概率值，得到企业标准用水量；
将所述企业平均用电量乘以所述用水概率值，得到企业标准用电量。
优选地，所述非线性人工智能预测分析算法通过双曲线函数来实现。
第二方面，本发明实施例提供一种基于物联网的能源管控系统，包括：
获取模块，用于获取企业能源运行数据；
处理模块，用于将所述企业能源运行数据输入至能源分析模型，得到能 耗评估数据；其中所述能源分析模型是基于历史天气数据和企业能源运行历 史数据所得到。
优选地，该系统还包括：
验证模块，用于获取当前天气数据、当前用水数据和当前用电数据， 对所述能源分析模型进行持续优化，得到优化后的能源分析模型。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：
存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序， 所述处理器执行所述程序时实现任一项所述基于物联网的能源管控方法的步 骤。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上 存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现任一项所述基于物 联网的能源管控方法的步骤。
本发明实施例提供的基于物联网的能源管控方法及系统，通过基于物联 网的能源管控方法，应用于企业节能降耗，与传统方法依靠既往数据设定降 耗比例相比，具备科学性、降耗比例大的优势。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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为本发明实施例提供的一种基于物联网的能源管控方法流程图；
图2为本发明实施例提供的一种基于物联网的能源管控系统结构图；
图3为本发明实施例提供的电子设备的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发 明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述， 显然，所描述的实施例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。
由于传统的节能降耗分析方法，主要依靠既往数据设定降耗比例，缺乏 科学性指导，因此本发明实施例从节能降耗的实际工作出发，应用天气数据、 用水数据、历史记录数据等多维数据，提供企业能耗标准的分析评估能力。
图1为本发明实施例提供的一种基于物联网的能源管控方法流程图，如 图1所示，包括：
S1，获取企业能源运行数据；
S2，将所述企业能源运行数据输入至能源分析模型，得到能耗评估数据； 其中所述能源分析模型是基于历史天气数据和企业能源运行历史数据所得到。
具体地，首先提取企业标准运行情况下的企业能源运行数据，再将该企 业能源运行数据输入到已建立好的能源分析模型，得到企业的能耗评估数据， 用于指导企业的日常用水量和日常用电量。
本发明通过基于物联网的能源管控方法，应用于企业节能降耗，与传统 方法依靠既往数据设定降耗比例相比，具备科学性、降耗比例大的优势。
基于上述实施例，所述能源分析模型，通过以下步骤获得：
获取所述历史天气数据和所述企业能源运行历史数据，提取所述企业能 源运行数据中的用水数据和用电数据；
基于所述历史天气数据、所述用水数据和所述用电数据，采用非线性人 工智能预测分析算法得到所述能源分析模型。
其中，所述基于所述历史天气数据、所述用水数据和所述用电数据，采 用非线性人工智能预测分析算法得到所述能源分析模型，具体包括：
根据所述历史天气数据、所述用水数据、所述用电数据和所述企业能源 运行历史数据进行分析，采用所述非线性人工智能预测分析算法得到用水概 率值和用电概率值；
记录企业平均用水量和企业平均用电量，将所述企业平均用水量、所述 企业平均用电量、所述用水概率值和所述用电概率值，组成所述能源分析模 型。
具体地，首先建立能源分析模型，通过综合天气数据、用水数据、用电 数据、企业能源运行历史数据综合分析。其中，天气数据包括温度和湿度， 用水数据包括用水量数据，用电数据包括用电量数据，企业能源运行历史数 据包括将过往用水、用电和天气记录情况，整体是通过物联网模块回传相关 数据。
可以理解的是，通过历史数据采用非线性的人工智能预测分析算法，针 对企业A1，计算天气数据V1，用水数据W1、用电数据E1、历史记录D1 与实际情况C1的相关概率K1：1)将企业标准运行情况下的相关数据进行提 取，根据天气数据V1，用水数据W1、用电数据E1、历史记录D1进行分析， 得到用水和用电概率值K1、K2；2)记录平均用水量Wa1、平均用电量Ea1。
基于上述任一实施例，所述基于所述历史天气数据、所述用水数据和所 述用电数据，采用非线性人工智能预测分析算法得到所述能源分析模型，之 后还包括：
获取当前天气数据、当前用水数据和当前用电数据，对所述能源分析模 型进行持续优化，得到优化后的能源分析模型。
具体地，需要对构建的能源分析模型进行验证和优化，根据天气数据V1， 用水数据W1、用电数据E1、历史记录D1，通过上述分析模型计算概率K1 和K2，根据后续实际考察的情况来矫正算法模型，获得最佳的概率计算方法， 此处不限定具体的验证算法。
基于上述任一实施例，所述将所述企业能源运行数据输入至能源分析模 型，得到能耗评估数据，进一步包括：
将所述企业平均用水量乘以所述用水概率值，得到企业标准用水量；
将所述企业平均用电量乘以所述用水概率值，得到企业标准用电量。
具体地，根据最新的天气数据、企业能源运行历史数据等多维度数据， 进行能耗评估，计算得到更新的概率K1和K2，然后计算如下：
企业标准用水量＝K1*平均用水量Wa1
企业标准用电量＝K2*平均用电量Ea1
基于上述任一实施例，所述非线性人工智能预测分析算法通过双曲线函 数来实现。
可以理解的是，非线性的人工智能预测分析算法详细描述如下：采用双 曲线函数Y＝a+b(1/X)来进行海量历史数据运算，确认概率值K1和K2。
图2为本发明实施例提供的一种基于物联网的能源管控系统结构图，如 图2所示，包括：获取模块21和处理模块22；其中：
获取模块21用于获取企业能源运行数据；处理模块22用于将所述企业 能源运行数据输入至能源分析模型，得到能耗评估数据；其中所述能源分析 模型是基于历史天气数据和企业能源运行历史数据所得到。
本发明实施例提供的系统用于执行上述对应的方法，其具体的实施方式 与方法的实施方式一致，涉及的算法流程与对应的方法算法流程相同，此处 不再赘述。
本发明通过基于物联网的能源管控方法，应用于企业节能降耗，与传统 方法依靠既往数据设定降耗比例相比，具备科学性、降耗比例大的优势。
基于上述任一实施例，该系统还包括验证模块23，所述验证模块23用 于获取当前天气数据、当前用水数据和当前用电数据，对所述能源分析模型 进行持续优化，得到优化后的能源分析模型。
图3示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备 可以包括：处理器(processor)310、通信接口(Communications Interface)320、 存储器(memory)330和通信总线340，其中，处理器310，通信接口320，存 储器330通过通信总线340完成相互间的通信。处理器310可以调用存储器 330中的逻辑指令，以执行如下方法：获取企业能源运行数据；将所述企业 能源运行数据输入至能源分析模型，得到能耗评估数据；其中所述能源分析 模型是基于历史天气数据和企业能源运行历史数据所得到。
此外，上述的存储器330中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实 现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质 中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献 的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软 件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可 以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方 法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储 器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上 存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例 提供的传输方法，例如包括：获取企业能源运行数据；将所述企业能源运行 数据输入至能源分析模型，得到能耗评估数据；其中所述能源分析模型是基 于历史天气数据和企业能源运行历史数据所得到。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明 的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或 者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络 单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例 方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以 理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实 施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬 件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部 分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可 读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台 计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施 例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其 限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术 人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或 者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技 术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于物联网的能源管控方法，其特征在于，包括：
获取企业能源运行数据；
将所述企业能源运行数据输入至能源分析模型，得到能耗评估数据；其中所述能源分析模型是基于历史天气数据和企业能源运行历史数据所得到。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的能源管控方法，其特征在于，所述能源分析模型，通过以下步骤获得：
获取所述历史天气数据和所述企业能源运行历史数据，提取所述企业能源运行数据中的用水数据和用电数据；
基于所述历史天气数据、所述用水数据和所述用电数据，采用非线性人工智能预测分析算法得到所述能源分析模型。
3.根据权利要求2所述的基于物联网的能源管控方法，其特征在于，所述基于所述历史天气数据、所述用水数据和所述用电数据，采用非线性人工智能预测分析算法得到所述能源分析模型，具体包括：
根据所述历史天气数据、所述用水数据、所述用电数据和所述企业能源运行历史数据进行分析，采用所述非线性人工智能预测分析算法得到用水概率值和用电概率值；
记录企业平均用水量和企业平均用电量，将所述企业平均用水量、所述企业平均用电量、所述用水概率值和所述用电概率值，组成所述能源分析模型。
4.根据权利要求2所述的基于物联网的能源管控方法，其特征在于，所述基于所述历史天气数据、所述用水数据和所述用电数据，采用非线性人工智能预测分析算法得到所述能源分析模型，之后还包括：
获取当前天气数据、当前用水数据和当前用电数据，对所述能源分析模型进行持续优化，得到优化后的能源分析模型。
5.根据权利要求3所述的基于物联网的能源管控方法，其特征在于，所述将所述企业能源运行数据输入至能源分析模型，得到能耗评估数据，进一步包括：
将所述企业平均用水量乘以所述用水概率值，得到企业标准用水量；
将所述企业平均用电量乘以所述用水概率值，得到企业标准用电量。
6.根据权利要求2至5中任一权利要求所述的基于物联网的能源管控方法，其特征在于，所述非线性人工智能预测分析算法通过双曲线函数来实现。
7.一种基于物联网的能源管控系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取企业能源运行数据；
处理模块，用于将所述企业能源运行数据输入至能源分析模型，得到能耗评估数据；其中所述能源分析模型是基于历史天气数据和企业能源运行历史数据所得到。
8.根据权利要求7所述的基于物联网的能源管控系统，其特征在于，该系统还包括：
验证模块，用于获取当前天气数据、当前用水数据和当前用电数据，对所述能源分析模型进行持续优化，得到优化后的能源分析模型。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述基于物联网的能源管控方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于物联网的能源管控方法的步骤。
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