CN112560973A - 一种应用于能源管理系统中可节能设备的自动判断方法 - Google Patents

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丁康
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Abstract

本发明公开了一种应用于能源管理系统中可节能设备的自动判断方法，包括如下步骤：S1、从能源管理系统中获取设备历史运行阶段性数据，记为(x1,...,xn)，xn为设备在第n时刻的能耗数据；S2、采用K‑均值算法对设备历史运行阶段性数据进行聚类；S3、取最大聚类中心值作为参考数据得到设备历史运行曲线，将设备历史运行曲线图作为所述设备的正常运行的理想曲线；S4、采集设备的实时运行数据；与理想曲线上历史时刻的数据点进行比较，若比较误差的绝对值大于H，则判定有节能空间，否则判定无节能空间。通过K‑均值算法将历史能耗数据进行聚类分析得到能耗理想曲线，计算出各点之间的差值，用于识别可节能设备。

Description

一种应用于能源管理系统中可节能设备的自动判断方法
技术领域
本发明涉及能源管理技术领域，具体的，涉及一种应用于能源管理系统中可节能设备的自动判断方法。
背景技术
在传统的能源管理缺少识别可节能设备的功能，有时需要人工去排查设备，效率低，准确性也不高。在一些现有识别技术中往往也存在识别可节能设备时需要经过复杂运算，消耗计算资源过大，结果不准确等问题。可能会造成浪费计算资源，错误报告，生成结果实时性较差等问题。
发明内容
本发明的目的是解决现有能源设备缺少能源自动识别是否可节能的方法，提出了一种应用于能源管理系统中可节能设备的自动判断方法，通过K-均值算法将历史能耗数据进行聚类分析得到可用于比较实际能耗值的理想曲线，将当日的实际能耗值与模型值进行对比，计算出各点之间的差值，用于识别可节能设备，为控制成本提升设备使用效率起到一定作用。
为实现上述技术目的，本发明提供的一种技术方案是，一种应用于能源管理系统中可节能设备的自动判断方法，包括如下步骤：
S1、从能源管理系统中获取设备历史运行阶段性数据，记为(x1,...,xn)，xn为设备在第n时刻的能耗数据；
S2、采用K-均值算法对设备历史运行阶段性数据进行聚类；
S3、取最大聚类中心值作为参考数据得到设备历史运行曲线，将设备历史运行曲线图作为所述设备的正常运行的理想曲线；
S4、采集设备的实时运行数据；与理想曲线上历史时刻的数据点进行比较，若比较误差的绝对值大于H，则判定有节能空间，否则判定无节能空间。
S2中，采用K-均值算法对数据进行聚类包括如下步骤：
S21、设观测集(x1,...,xn)；xn为设备在第n时刻的能耗数据；
S22、将观测集(x1,...,xn)中的n个观测数据分到k个集合中，使得组内平方和最小；按照点的误差平方和局部最小进行分类；
S23、初始划分k个聚类Ji(i＝1,2,...,k)，计Γi＝[J1，Jk]；
S24、计算k个聚类的误差平方和Je；
S25、计算k个聚类的均值mi；
S26、任意在k个聚类中取出一个样本y属于Ji；计算将样本y加入聚类Jj的增加量ρj与Ji的减小量ρi进行比较；
S27、如果增加量ρj中的最小量ρk，满足ρk<ρi，就将样本xi从Ji移到Jk；重新计算各聚类的均值和误差平方和；
S27、在连续n次迭代后，如果总的误差平方和在区间[-ε,ε]内不再改变，则停止迭代，否则跳至步骤S26。
k个聚类的误差平方和Je计算公式如下：
Figure BDA0002851777370000021
其中：mi是Γi中所有点的均值，N为聚类中样本数量。
k个聚类的均值mi的计算公式如下：
Figure BDA0002851777370000022
其中，Ni为第i个聚类中样本的数量。
增加量ρj的计算公式如下：
Figure BDA0002851777370000023
Nj为第j个聚类中样本的数量。
减小量ρi的计算公式如下：
Figure BDA0002851777370000024
本发明的有益效果：本发明一种应用于能源管理系统中可节能设备的自动判断方法，基于设别运行的大量历史数据，为正确快速的识别出可变设备提高了准确率；当历史数据生成正常用能曲线后，可以实时比较今日数据，随时监控设备运行状况；具备良好的节省性能，只需要系统运行初期或调整参数时读取一次历史数据，在之后的运算中，不需要再次去反复运算，大大提高了系统性能，节约了计算成本；可以自由的设定阈值，随时调整运行曲线，适应多种环境下使用；适应性强，适应多种设备，由于每个设备的正常运行曲线都是有独立的历史数据产生的，只需调整阈值，可以在不同设备下使用。
附图说明
图1为本发明的一种应用于能源管理系统中可节能设备的自动判断方法的流程图。
图2为本发明的可节能设备能耗曲线比较图。
图3为本发明的不可节能设备能耗曲线比较图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案以及优点更加清楚明白，下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明，应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅是本发明的一种最佳实施例，仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围，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。
实施例：如图1所示，一种应用于能源管理系统中可节能设备的自动判断方法的流程图，包括如下步骤：
S1、从能源管理系统中获取设备历史运行阶段性数据，记为(x1,...,xn)，xn为设备在第n时刻的能耗数据；
S2、采用K-均值算法对设备历史运行阶段性数据进行聚类；
S3、取最大聚类中心值作为参考数据得到设备历史运行曲线，将设备历史运行曲线图作为所述设备的正常运行的理想曲线；
S4、采集设备的实时运行数据；与理想曲线上历史时刻的数据点进行比较，若比较误差的绝对值大于H，则判定有节能空间，否则判定无节能空间。
S2中，采用K-均值算法对数据进行聚类包括如下步骤：
S21、设观测集(x1,...,xn)；xn为设备在第n时刻的能耗数据；
S22、将观测集(x1,...,xn)中的n个观测数据分到k个集合中，使得组内平方和最小；按照点的误差平方和局部最小进行分类；
S23、初始划分k个聚类Ji(i＝1,2,...,k)，计Γi＝[J1，Jk]；
S24、计算k个聚类的误差平方和Je；k个聚类的误差平方和Je计算公式如下：
Figure BDA0002851777370000031
其中：mi是Γi中所有点的均值，N为聚类中样本数量；
S25、计算k个聚类的均值mi；k个聚类的均值mi的计算公式如下：
Figure BDA0002851777370000041
其中，Ni为第i个聚类中样本的数量；
S26、任意在k个聚类中取出一个样本y属于Ji；计算将样本y加入聚类Jj的增加量ρj与Ji的减小量ρi进行比较；增加量ρj的计算公式如下：
Figure BDA0002851777370000042
减小量ρi的计算公式如下：
Figure BDA0002851777370000043
S27、如果增加量ρj中的最小量ρk，满足ρk<ρi，就将样本xi从Ji移到Jk；重新计算各聚类的均值和误差平方和；
S27、在连续n次迭代后，如果总的误差平方和在区间[-ε,ε]内不再改变，则停止迭代，否则跳至步骤S26。
图2和图3是某地地铁空调通风系统能耗趋势图，其中H＝5％，ε为3％，可知，图1中的两条曲线的拟合程度很低，表示该空调通风系统在该月份具备节能空间。图2中的两条曲线拟合程度较高，表示该空调通风系统在该月份不具备节能空间，或者该空调通风系统在该月份的可调节节能空间较少。
以上所述之具体实施方式为本发明一种应用于能源管理系统中可节能设备的自动判断方法的较佳实施方式，并非以此限定本发明的具体实施范围，本发明的范围包括并不限于本具体实施方式，凡依照本发明之形状、结构所作的等效变化均在本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种应用于能源管理系统中可节能设备的自动判断方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、从能源管理系统中获取设备历史运行阶段性数据，记为(x1,...,xn)，xn为设备在第n时刻的能耗数据；
S2、采用K-均值算法对设备历史运行阶段性数据进行聚类；
S3、取最大聚类中心值作为参考数据得到设备历史运行曲线，将设备历史运行曲线图作为所述设备的正常运行的理想曲线；
S4、采集设备的实时运行数据；与理想曲线上历史时刻的数据点进行比较，若比较误差的绝对值大于H，则判定有节能空间，否则判定无节能空间。
2.根据权利要求1所示的一种应用于能源管理系统中可节能设备的自动判断方法，其特征在于：S2中，采用K-均值算法对数据进行聚类包括如下步骤：
S21、设观测集(x1,...,xn)；xn为设备在第n时刻的能耗数据；
S22、将观测集(x1,...,xn)中的n个观测数据分到k个集合中，使得组内平方和最小；按照点的误差平方和局部最小进行分类；
S23、初始划分k个聚类Ji(i＝1,2,...,k)，计Γi＝[Ji，Jk]；
S24、计算k个聚类的误差平方和Je；
S25、计算k个聚类的均值mi；
S26、任意在k个聚类中取出一个样本y属于Ji；计算将样本y加入聚类Jj的增加量ρj与Ji的减小量ρi进行比较；
S27、如果增加量ρj中的最小量ρk，满足ρk<ρi，就将样本xi从Ji移到Jk；重新计算各聚类的均值和误差平方和；
S27、在连续n次迭代后，如果总的误差平方和在区间[-ε,ε]内不再改变，则停止迭代，否则跳至步骤S26。
3.根据权利要求2所示的一种应用于能源管理系统中可节能设备的自动判断方法，其特征在于：k个聚类的误差平方和Je计算公式如下：
Figure FDA0002851777360000011
其中：mi是Γi中所有点的均值，N为聚类中样本数量。
4.根据权利要求2所示的一种应用于能源管理系统中可节能设备的自动判断方法，其特征在于：k个聚类的均值mi的计算公式如下：
Figure FDA0002851777360000021
其中，Ni为第i个聚类中样本的数量。
5.根据权利要求2所示的一种应用于能源管理系统中可节能设备的自动判断方法，其特征在于：增加量ρj的计算公式如下：
Figure FDA0002851777360000022
Nj为第j个聚类中样本的数量。
6.根据权利要求2所示的一种应用于能源管理系统中可节能设备的自动判断方法，其特征在于：减小量ρi的计算公式如下：
Figure FDA0002851777360000023
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