CN114648078B - 一种地热清洁能源深浅联动降碳增效监控系统 - Google Patents

一种地热清洁能源深浅联动降碳增效监控系统 Download PDF

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CN114648078B CN202210559416.1A CN202210559416A CN114648078B CN 114648078 B CN114648078 B CN 114648078B CN 202210559416 A CN202210559416 A CN 202210559416A CN 114648078 B CN114648078 B CN 114648078B
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Abstract

本发明公开一种地热清洁能源深浅联动降碳增效监控系统，涉及勘测技术领域，发明要解决的技术问题是现有技术中勘查能力滞后，地热清洁能源深浅联动降碳信息分析效率差，无法实时观测地热清洁能源数据信息，能源与环境清洁的监测力度差，分析效率滞后等，本发明采用的方案是设计一种地热清洁能源深浅联动降碳增效监控系统，系统包括地热清洁能源数据融合模块、降维模块、分析模块和预警模块。通过地热清洁能源数据融合模块实现不同数据信息的融合，通过降维模块实现复杂数据信息的处理，通过分析模块提高了数据分析能力，通过预警模块对异常数据信息及时预警。本发明提高了地热清洁能源分析与监控能力。

Description

一种地热清洁能源深浅联动降碳增效监控系统
技术领域
本发明涉及勘测技术领域，且更确切地涉及一种地热清洁能源深浅联动降碳增效监控系统。
背景技术
地热能是一种新型的清洁能源。清洁能源一般是指可以直接用于生产生活而不排放污染物的能源。地热能主要是地球上熔岩产生的热量转化而来的能量，是一种绿色、低碳、可循环的清洁能源。地热能具有储量大、分布广、清洁环保、稳定可靠等特点。它还包括各种形式，如浅层地热能、中深层地热能、深层岩石热能等。在维持地热清洁能源过程中，如何实现地热清洁能源深浅联动降碳增效是亟待解决的问题，地热清洁能源勘查是一项艰巨的任务、实现地热清洁能源深浅联动降碳增效监控是一项技术技术难题。现有技术中勘查能力滞后，地热清洁能源深浅联动降碳信息分析效率差，无法实时观测地热清洁能源数据信息，能源与环境清洁的监测力度差，分析效率滞后。
发明内容
针对上述提及的技术问题，本发明公开一种地热清洁能源深浅联动降碳增效监控系统，通过采用人工智能的方法实现地热清洁能源深浅联动降碳信息分析，以实时观测地热清洁能源数据信息，实现能源与环境清洁的监测，大大提高了分析效率。
为了实现上述技术效果，本发明采用以下技术方案：
一种地热清洁能源深浅联动降碳增效监控系统，包括：
地热清洁能源数据融合模块，用于融合有关地热清洁数据信息，并使用不同格式的地热清洁能源数据信息实现地热清洁能源数据融合；其中所述地热清洁能源数据融合模块连接有不同格式的地热清洁能源数据库；
降维模块，提取地热清洁能源数据融合模块输出的地热清洁能源数据信息，将输出的地热清洁能源数据高纬度地热清洁能源数据信息转化为低纬度地热清洁能源数据信息，以便于实现地热清洁能源数据信息的处理；
分析模块，用于分析降维模块输出的地热清洁能源数据信息，通过计算机计算函数实现影响地热清洁能源深浅联动降碳增效地热清洁能源数据信息的分析，以分析出影响地热清洁能源深浅联动降碳增效因素的分析；
预警模块，将分析模块输出的地热清洁能源数据信息通过预警的方式实现预警提示，以实现地热清洁能源深浅联动降碳过程中异常地热清洁能源数据信息警报；
其中所述地热清洁能源数据融合模块的输出端与降维模块的输入端连接，所述降维模块的输出端与分析模块的输入端连接，所述分析模块的输出端与预警模块的输入端连接。
作为本发明进一步的技术方案，所述地热清洁能源数据融合模块包括地热清洁能源数据接口、地热清洁能源数据预处理模块、格式转换模块、地热清洁能源数据归一化模块和地热清洁能源数据输出模块，其中所述地热清洁能源数据接口的输出端与地热清洁能源数据预处理模块的输入端连接，所述地热清洁能源数据预处理模块的输出端与格式转换模块的输入端连接，所述格式转换模块的输出端与地热清洁能源数据归一化模块的输入端连接，所述地热清洁能源数据归一化模块的输出端与地热清洁能源数据输出模块的输入端连接。
作为本发明进一步的技术方案，所述降维模块包括基于ARM架构的64位1.5GHz的微处理器，通过微处理控制实现数据维度控制，降维模块包括第一维度、第二维度和第三维度，其中第一维度为图像信息维度，第二维度为数据信息维度，第三维度为基于人工智能算法模型识别的数据信息维度。
作为本发明进一步的技术方案，所述分析模块包括参数定义模块、编码器、分类器、判别器和异常检测信息输出模块，其中所述参数定义模块的输出端与编码器的输入端连接，所述编码器的输出端与所述分类器的输入端连接。
作为本发明进一步的技术方案，所述分析模块实现地热清洁能源数据分析的方法包括以下步骤：
步骤1、通过参数定义模块实现分析模块的参数定义；
地热清洁能源数据包中具有n个字节的信息，降碳信息记为
Figure 964282DEST_PATH_IMAGE001
，其中
Figure 910373DEST_PATH_IMAGE002
表示地热清洁能源数据包中降碳的数据信息，
Figure 167042DEST_PATH_IMAGE003
表示不 同的降碳数据信息中第z个数据信息，解析地热清洁能源数据流量中的每个影响降碳信息 元素为
Figure 272401DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 956323DEST_PATH_IMAGE005
表示影响降碳信息元素信息集合，其中
Figure 452026DEST_PATH_IMAGE006
表 示影响降碳信息元素，地热清洁能源数据输入流量数据包由m个地热清洁能源数据包串联 而成；
步骤2、通过编码器实现地热清洁能源数据编码；
其中编码器的数量为两个，一个为共享编码器，一个为重构编码器编码标签为
Figure 981228DEST_PATH_IMAGE007
，对地热清洁能源没有影响的地热清洁能源数据编码记为
Figure 82039DEST_PATH_IMAGE008
；共享编码器输出地热清洁能源数据编码为：
Figure 936863DEST_PATH_IMAGE009
（1）
式（1）中
Figure 982179DEST_PATH_IMAGE010
表示地热清洁能源数据编码实现编码信息共享的地热清 洁能源数据信息，
Figure 580651DEST_PATH_IMAGE011
表示地域标签，
Figure 535968DEST_PATH_IMAGE012
表示共享编码器，
Figure 561693DEST_PATH_IMAGE013
表示目标域地热清洁 能源数据；
Figure 94306DEST_PATH_IMAGE014
表示重构编码器编码标签中的横坐标标签，
Figure 699730DEST_PATH_IMAGE015
表示重构编码器编码标签中 的纵坐标标签，s表示重构编码器编码标签中某一个横坐标标签，
Figure 571871DEST_PATH_IMAGE016
表示第s个横坐标标签 的像素；
步骤3、通过分类器实现地热清洁能源数据分析
通过对解析地热清洁能源数据流的分析，定义能源清洁异常的检测模型为：
Figure 96394DEST_PATH_IMAGE017
（2）
式（2）中，
Figure 991669DEST_PATH_IMAGE018
为字节向量，
Figure 197522DEST_PATH_IMAGE019
为分类器，通过对域的定义简化能源清洁检测模型，将域看作输入空间X、输出空间Y和联合概率分布p组合，将源域设定为
Figure 252066DEST_PATH_IMAGE020
目标域设定为
Figure 557276DEST_PATH_IMAGE021
，把输入空间X和输出空间Y相等，联合概率分布p不同的源域和目标域；
步骤4、通过判别器实现地热清洁能源数据信息辨别；
Figure 330060DEST_PATH_IMAGE022
输入的
Figure 74025DEST_PATH_IMAGE023
输出信息被输入到判别器中，得到当前流量地热清洁能源数据的域 标签，判别器的损失函数为：
Figure 389600DEST_PATH_IMAGE024
（3）
式（3）中，
Figure 396870DEST_PATH_IMAGE025
表示熵损失，
Figure 125792DEST_PATH_IMAGE026
表示判别器，
Figure 876710DEST_PATH_IMAGE027
表示共享标识地热清洁能源数据，
Figure 35073DEST_PATH_IMAGE028
表示地热清洁能源数据标签；当
Figure 744403DEST_PATH_IMAGE029
时，当前地热清洁能源数据为源域地热清洁 能源数据，
Figure 226200DEST_PATH_IMAGE030
时当前地热清洁能源数据为目标域地热清洁能源数据，编码器和重构 编码器为构建解析流量地热清洁能源数据提供完整信息；d表示判别器的类别；
步骤5、通过异常检测信息输出模块实现地热清洁能源数据信息输出；
异常检测信息输出模块输出信息为：
Figure 311967DEST_PATH_IMAGE031
（4）
式（4）中，
Figure 602134DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure 685628DEST_PATH_IMAGE033
和
Figure 326825DEST_PATH_IMAGE034
为标识损失项的权重，
Figure 278600DEST_PATH_IMAGE035
表示训练任务损失，
Figure 688853DEST_PATH_IMAGE036
表示重构模 型损失，
Figure 943248DEST_PATH_IMAGE037
表示差异损失，
Figure 806162DEST_PATH_IMAGE038
表示判别器
Figure 968153DEST_PATH_IMAGE039
的损失，模型中所有模块的优化目标为所有的 损失函数最小，能源清洁中分类器将源域的任务进行建模，其损失表示为：
Figure 498491DEST_PATH_IMAGE040
（5）
式（5）中，
Figure 782842DEST_PATH_IMAGE041
表示共享标识地热清洁能源数据，
Figure 805156DEST_PATH_IMAGE042
表示地热清洁能源数据标签，
Figure 98734DEST_PATH_IMAGE043
表示分类器，
Figure 218000DEST_PATH_IMAGE044
表示损失函数，E表示源域地热清洁能源数据类型，
Figure 79777DEST_PATH_IMAGE045
表示源域地热 清洁能源数据的字节向量情况下地热清洁能源数据共享编码器，
Figure 651703DEST_PATH_IMAGE046
表示对
Figure 155497DEST_PATH_IMAGE047
进 行分类的分类器；
Figure 926007DEST_PATH_IMAGE048
表示分类器熵损失函数。
作为本发明进一步的技术方案，所述预警模块为基于可编程控制器实现的数值预警，当分类器输出数据信息小于可编程控制器的数字阈值时，预警模块输出信息为1，地热清洁能源数据信息不存在降碳的问题，当预警模块输出信息为0，地热清洁能源数据信息存在降碳的问题。
发明有益的积极效果在于，本发明有效地将宏观数据信息转换为微观数据信息分析，大大提高了地热清洁能源分析与监控能力，通过地热清洁能源数据融合模块实现有关地热清洁数据信息，并使用不同格式的地热清洁能源数据信息实现地热清洁能源数据融合；通过降维模块提取地热清洁能源数据融合模块输出的地热清洁能源数据信息，将输出的地热清洁能源数据高纬度地热清洁能源数据信息转化为低纬度地热清洁能源数据信息，以便于实现地热清洁能源数据信息的处理；通过分析模块分析降维模块输出的地热清洁能源数据信息，通过计算机计算函数实现影响地热清洁能源深浅联动降碳增效地热清洁能源数据信息的分析；通过预警模块将分析模块输出的地热清洁能源数据信息通过预警的方式实现预警提示，以实现地热清洁能源深浅联动降碳过程中异常地热清洁能源数据信息警报。
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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，其中：
图1为本发明系统架构示意图；
图2为发明中降维模块的结构示意图；
图3为发明中分析模块的结构示意图；
图4为发明中分析模块工作过程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1-4所示，一种地热清洁能源深浅联动降碳增效监控系统，包括：
地热清洁能源数据融合模块，用于融合有关地热清洁数据信息，并使用不同格式的地热清洁能源数据信息实现地热清洁能源数据融合；其中所述地热清洁能源数据融合模块连接有不同格式的地热清洁能源数据库；
降维模块，提取地热清洁能源数据融合模块输出的地热清洁能源数据信息，将输出的地热清洁能源数据高纬度地热清洁能源数据信息转化为低纬度地热清洁能源数据信息，以便于实现地热清洁能源数据信息的处理；
分析模块，用于分析降维模块输出的地热清洁能源数据信息，通过计算机计算函数实现影响地热清洁能源深浅联动降碳增效地热清洁能源数据信息的分析，以分析出影响地热清洁能源深浅联动降碳增效因素的分析；
预警模块，将分析模块输出的地热清洁能源数据信息通过预警的方式实现预警提示，以实现地热清洁能源深浅联动降碳过程中异常地热清洁能源数据信息警报；
其中所述地热清洁能源数据融合模块的输出端与降维模块的输入端连接，所述降维模块的输出端与分析模块的输入端连接，所述分析模块的输出端与预警模块的输入端连接。
在上述实施例中，所述地热清洁能源数据融合模块包括地热清洁能源数据接口、地热清洁能源数据预处理模块、格式转换模块、地热清洁能源数据归一化模块和地热清洁能源数据输出模块，其中所述地热清洁能源数据接口的输出端与地热清洁能源数据预处理模块的输入端连接，所述地热清洁能源数据预处理模块的输出端与格式转换模块的输入端连接，所述格式转换模块的输出端与地热清洁能源数据归一化模块的输入端连接，所述地热清洁能源数据归一化模块的输出端与地热清洁能源数据输出模块的输入端连接。
在上述实施例中，数据预处理模块主要包括去除唯一属性、处理缺失值、属性编码、数据标准化正则化、特征选择、主成分分析等。将输入不清楚的数据信息转换为清楚的数据信息。
格式转换模块是将输入不同数据信息的格式，比如QLV、QSV、KUX、F4V、OGV、3GP、AVI等等转为人工智能处理的需要。或者将图像信息转换为数字信息。在具体实施例中通过ARM+DSP双核处理器或者采用基于STM32F103VET6单片机的ARM嵌入式系列计算芯片可以实现转换控制。在其他实施例中，还可以使用FGPF4536芯片等。
地热清洁能源数据归一化模块，在处理数据时，通常需要将数据转换成更加适合算法模型的数据。这是为了防止因为多组数据的量纲或大小差异过大导致影响计算结果出现偏差，归一化模块是对原始数据的线性变换，有利于将宏观数据信息转换为微观数据思维。
在上述实施例中，所述降维模块包括基于ARM架构的64位1.5GHz的微处理器，通过微处理控制实现数据维度控制，降维模块包括第一维度、第二维度和第三维度，其中第一维度为图像信息维度，第二维度为数据信息维度，第三维度为基于人工智能算法模型识别的数据信息维度。通过转换为不同数据信息的维度，进而实现数据格式或者复杂度的转换，有利于数据信息复杂度处理。将高维度数据信息转换为低纬度数据信息。
在具体实施例中，转换为不同数据信息的维度的方法很多，在降维数据信息处理时，比如主成分分析、等距映射、逻辑回归、LASSO模型等不同的方法，这些方法根据用户的不同需求实现不同的数据处理，以便提高数据处理能力。在具体应用过程中，根据不同的需求，比如需要分类处理，就采用分类的数据处理方法，在需要关联计算时，就需要采用关联的数据信息计算方法。
在具体实施例中，预警模块在其内部设置了基于ARM架构的64位和1.5GHz的微处理器Cortex-A72，通过BCM2711型号的片上系统实现预警控制。该模块还设置了视频输入接口CSI和支持4K高清视频输入的双Micro-hdmi接口以及音频输出的HDMI接口，通过千兆以太网的有线网口，和无线WiFi模块实现电力现场作业异常数据信息的监测。在具体实例中，还可以采用基于ARM内核的XScale嵌入式处理系统，该系统是基于ARM v5TE处理器对建筑施工进行监控处理。其中XScale隶属于ARM的“V5TE”体系，工作运行的最高频率为1GHz，在运行中具有ARM体系工作特点。具体而言选择PXA26x系列的产品，其内设置1个核心处理核心和2个闪存芯片构成。该系统内部设计4Bank、256MB容量的SDRAM，具有卓越的高集成度能力[6]。高技术还设置有Intel的无线MMX技术，具有64位的SIMD指令集，这些指令集对数据信息的采集时，能够实现不同维度的控制。
在上述实施例中，所述分析模块包括参数定义模块、编码器、分类器、判别器和异常检测信息输出模块，其中所述参数定义模块的输出端与编码器的输入端连接，所述编码器的输出端与所述分类器的输入端连接。
在上述实施例中，所述分析模块实现地热清洁能源数据分析的方法包括以下步骤：
步骤1、通过参数定义模块实现分析模块的参数定义；
地热清洁能源数据包中具有n个字节的信息，降碳信息记为
Figure 755423DEST_PATH_IMAGE001
，其中
Figure 17908DEST_PATH_IMAGE002
表示地热清洁能源数据包中降碳的数据信息，
Figure 590972DEST_PATH_IMAGE003
表示不同的 降碳数据信息中第z个数据信息，解析地热清洁能源数据流量中的每个影响降碳信息元素 为
Figure 12726DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 13043DEST_PATH_IMAGE005
表示影响降碳信息元素信息集合，其中
Figure 762824DEST_PATH_IMAGE006
表示影 响降碳信息元素，地热清洁能源数据输入流量数据包由m个地热清洁能源数据包串联而成；
步骤2、通过编码器实现地热清洁能源数据编码；
其中编码器的数量为两个，一个为共享编码器，一个为重构编码器编码标签为
Figure 874000DEST_PATH_IMAGE007
，对地热清洁能源没有影响的地热清洁能源数据编码记为
Figure 415839DEST_PATH_IMAGE008
；共享编码器输出地热清洁能源数据编码为：
Figure 524741DEST_PATH_IMAGE009
（1）
式（1）中
Figure 152031DEST_PATH_IMAGE010
表示地热清洁能源数据编码实现编码信息共享的地热清洁 能源数据信息，
Figure 66898DEST_PATH_IMAGE011
表示地域标签，
Figure 73031DEST_PATH_IMAGE012
表示共享编码器，
Figure 415151DEST_PATH_IMAGE013
表示目标域地热清洁 能源数据；
Figure 529737DEST_PATH_IMAGE014
表示重构编码器编码标签中的横坐标标签，
Figure 185977DEST_PATH_IMAGE015
表示重构编码器编码标签中 的纵坐标标签，s表示重构编码器编码标签中某一个横坐标标签，
Figure 436830DEST_PATH_IMAGE016
表示第s个横坐标标签 的像素；
步骤3、通过分类器实现地热清洁能源数据分析
通过对解析地热清洁能源数据流的分析，定义能源清洁异常的检测模型为：
Figure 949851DEST_PATH_IMAGE017
（2）
式（2）中，
Figure 161521DEST_PATH_IMAGE018
为字节向量，
Figure 746086DEST_PATH_IMAGE019
为分类器，通过对域的定义简化能源清洁检测模型，将域看作输入空间X、输出空间Y和联合概率分布p组合，将源域设定为
Figure 789128DEST_PATH_IMAGE020
目标域设定为
Figure 953611DEST_PATH_IMAGE021
，把输入空间X和输出空间Y相等，联合概率分布p不同的源域和目标域；
步骤4、通过判别器实现地热清洁能源数据信息辨别；
Figure 714893DEST_PATH_IMAGE022
输入的
Figure 447357DEST_PATH_IMAGE023
输出信息被输入到判别器中，得到当前流量地热清洁能源数据的域 标签，判别器的损失函数为：
Figure 344906DEST_PATH_IMAGE024
（3）
式（3）中，
Figure 527626DEST_PATH_IMAGE025
表示熵损失，
Figure 713888DEST_PATH_IMAGE026
表示判别器，
Figure 312359DEST_PATH_IMAGE027
表示共享标识地热清洁能源数据，
Figure 392311DEST_PATH_IMAGE028
表示地热清洁能源数据标签；当
Figure 621298DEST_PATH_IMAGE029
时，当前地热清洁能源数据为源域地热清洁能源 数据，
Figure 91593DEST_PATH_IMAGE030
时当前地热清洁能源数据为目标域地热清洁能源数据，编码器和重构编码 器为构建解析流量地热清洁能源数据提供完整信息；d表示判别器的类别；
步骤5、通过异常检测信息输出模块实现地热清洁能源数据信息输出；
异常检测信息输出模块输出信息为：
Figure 556073DEST_PATH_IMAGE031
（4）
式（4）中，
Figure 428214DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure 562523DEST_PATH_IMAGE033
和
Figure 520115DEST_PATH_IMAGE034
为标识损失项的权重，
Figure 522706DEST_PATH_IMAGE035
表示训练任务损失，
Figure 452616DEST_PATH_IMAGE036
表示重构模型 损失，
Figure 351302DEST_PATH_IMAGE037
表示差异损失，
Figure 999452DEST_PATH_IMAGE038
表示判别器
Figure 477838DEST_PATH_IMAGE039
的损失，模型中所有模块的优化目标为所有的 损失函数最小，能源清洁中分类器将源域的任务进行建模，其损失表示为：
Figure 386888DEST_PATH_IMAGE040
（5）
式（5）中，
Figure 128579DEST_PATH_IMAGE041
表示共享标识地热清洁能源数据，
Figure 795183DEST_PATH_IMAGE042
表示地热清洁能源数据标签，
Figure 811681DEST_PATH_IMAGE043
表示分类器，
Figure 512921DEST_PATH_IMAGE044
表示损失函数，E表示源域地热清洁能源数据类型，
Figure 222251DEST_PATH_IMAGE045
表示源域地热清 洁能源数据的字节向量情况下地热清洁能源数据共享编码器，
Figure 438469DEST_PATH_IMAGE046
表示对
Figure 727499DEST_PATH_IMAGE047
进行 分类的分类器；
Figure 283245DEST_PATH_IMAGE048
表示分类器熵损失函数；在具体实施例中，经过目标域 的解析流量地热清洁能源数据，通过任务分类器完成了能源清洁异常的检测。
在上述实施例中，所述预警模块为基于可编程控制器实现的数值预警，当分类器输出数据信息小于可编程控制器的数字阈值时，预警模块输出信息为1，地热清洁能源数据信息不存在降碳的问题，当预警模块输出信息为0，地热清洁能源数据信息存在降碳的问题。
随着数控技术的发展，可编程控制器控制的设备已由单机扩展到FMS、CIMS等。可编程控制器处理的信息除开关量信号、模拟量信号、交流信号外，还需要完成与上位机或下位机的信息交换。某些信息的处理已不能采用顺序执行的方式，而必须采用高速实时处理方式。在具体实施例中，可以应用西门子S7-300、S7-400系列PLC等，在具体实施例中，可编程控制器简称PC或PLC是一种数字运算操作的电子系统，专门在工业环境下应用而设计。它采用可以编制程序的存储器，用来在执行存储逻辑运算和顺序控制、定时、计数和算术运算等操作的指令，并通过数字或模拟的输入(I)和输出(O)接口，控制各种类型的机械设备或生产过程。可编程控制器是在电器控制技术和计算机技术的基础上开发出来的，并逐渐发展成为以微处理器为核心，把自动化技术、计算机技术、通讯技术融为一体的新型工业控制装置。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些具体实施方式仅是举例说明，本领域的技术人员在不脱离本发明的原理和实质的情况下，可以对上述方法和系统的细节进行各种省略、替换和改变。例如，合并上述方法步骤，从而按照实质相同的方法执行实质相同的功能以实现实质相同的结果则属于本发明的范围。因此，本发明的范围仅由所附权利要求书限定。

Claims (2)

1.一种地热清洁能源深浅联动降碳增效监控系统，其特征在于：包括：
地热清洁能源数据融合模块，用于融合有关地热清洁数据信息，并使用不同格式的地热清洁能源数据信息实现地热清洁能源数据融合；其中所述地热清洁能源数据融合模块连接有不同格式的地热清洁能源数据库；
降维模块，提取地热清洁能源数据融合模块输出的地热清洁能源数据信息，将输出的地热清洁能源数据高维度地热清洁能源数据信息转化为低维度地热清洁能源数据信息，以便于实现地热清洁能源数据信息的处理；
分析模块，用于分析降维模块输出的地热清洁能源数据信息，通过计算机计算函数实现影响地热清洁能源深浅联动降碳增效地热清洁能源数据信息的分析，以分析出影响地热清洁能源深浅联动降碳增效因素；
预警模块，将分析模块输出的地热清洁能源数据信息通过预警的方式实现预警提示，以实现地热清洁能源深浅联动降碳过程中异常地热清洁能源数据信息警报；
其中所述地热清洁能源数据融合模块的输出端与降维模块的输入端连接，所述降维模块的输出端与分析模块的输入端连接，所述分析模块的输出端与预警模块的输入端连接；
所述地热清洁能源数据融合模块包括地热清洁能源数据接口、地热清洁能源数据预处理模块、格式转换模块、地热清洁能源数据归一化模块和地热清洁能源数据输出模块，其中所述地热清洁能源数据接口的输出端与地热清洁能源数据预处理模块的输入端连接，所述地热清洁能源数据预处理模块的输出端与格式转换模块的输入端连接，所述格式转换模块的输出端与地热清洁能源数据归一化模块的输入端连接，所述地热清洁能源数据归一化模块的输出端与地热清洁能源数据输出模块的输入端连接；
所述降维模块包括基于ARM架构的64位1.5GHz的微处理器，通过微处理控制实现数据维度控制，降维模块包括第一维度、第二维度和第三维度，其中第一维度为图像信息维度，第二维度为数据信息维度，第三维度为基于人工智能算法模型识别的数据信息维度；
所述分析模块包括参数定义模块、编码器、分类器、判别器和异常检测信息输出模块，其中所述参数定义模块的输出端与编码器的输入端连接，所述编码器的输出端与所述分类器的输入端连接；
其中所述分析模块实现地热清洁能源数据分析的方法包括以下步骤：
步骤1、通过参数定义模块实现分析模块的参数定义；
地热清洁能源数据包中具有n个字节的信息，降碳信息记为
Figure 878220DEST_PATH_IMAGE002
，其中
Figure 565684DEST_PATH_IMAGE004
表示地热清洁能源数据包中降碳的数据信息，
Figure 801494DEST_PATH_IMAGE006
表示不同的降碳数据信息中第z个数据信 息，解析地热清洁能源数据流量中的每个影响降碳信息元素为
Figure 625224DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 655497DEST_PATH_IMAGE010
表示影响降碳信息元素信息集合，其中
Figure 830258DEST_PATH_IMAGE012
表示影响 降碳信息元素，地热清洁能源数据输入流量数据包由m个地热清洁能源数据包串联而成；
步骤2、通过编码器实现地热清洁能源数据编码；
其中编码器的数量为两个，一个为共享编码器，一个为重构编码器编码标签为
Figure 604179DEST_PATH_IMAGE014
，对地热清洁能源没有影响的地热清洁能源数据编码记为
Figure DEST_PATH_IMAGE016AAA
；共享编码器输出地热清洁能源数据编码为：
Figure DEST_PATH_IMAGE018AAA
（1）
式（1）中
Figure 892203DEST_PATH_IMAGE020
表示地热清洁能源数据编码实现编码信息共享的地热清洁能 源数据信息，
Figure 499902DEST_PATH_IMAGE022
表示地域标签，
Figure 676805DEST_PATH_IMAGE024
表示共享编码器，
Figure DEST_PATH_IMAGE026AAA
表示目标域地热清洁能 源数据；
Figure 259010DEST_PATH_IMAGE028
表示重构编码器编码标签中的横坐标标签，
Figure 650808DEST_PATH_IMAGE030
表示重构编码器编码标签中的 纵坐标标签，s表示重构编码器编码标签中某一个横坐标标签，
Figure 39195DEST_PATH_IMAGE032
表示第s个横坐标标签的 像素；
步骤3、通过分类器实现地热清洁能源数据分析
通过对解析地热清洁能源数据流的分析，定义能源清洁异常的检测模型为：
Figure 313182DEST_PATH_IMAGE034
（2）
式（2）中，
Figure 694484DEST_PATH_IMAGE036
为字节向量，
Figure 612893DEST_PATH_IMAGE038
为分类器，通过对域的定义简化能源清洁检测模型，将域看作输入空间X、输出空间Y和联合概率分布p组合，将源域设定为
Figure 421449DEST_PATH_IMAGE040
目标域设定为
Figure 917152DEST_PATH_IMAGE042
，把输入空间X和输出空间Y相等，联合概率分布p不同的源域和目标域；
步骤4、通过判别器实现地热清洁能源数据信息辨别；
Figure 852879DEST_PATH_IMAGE044
输入的
Figure 140640DEST_PATH_IMAGE046
输出信息被输入到判别器中，得到当前流量地热清洁能源数据的域标签， 判别器的损失函数为：
Figure 995464DEST_PATH_IMAGE048
（3）
式（3）中，
Figure 119409DEST_PATH_IMAGE050
表示熵损失，
Figure 842514DEST_PATH_IMAGE052
表示判别器，
Figure 469936DEST_PATH_IMAGE054
表示共享标识地热清洁能源数据，
Figure 26819DEST_PATH_IMAGE056
表 示地热清洁能源数据标签；当
Figure 621749DEST_PATH_IMAGE058
时，当前地热清洁能源数据为源域地热清洁能源数 据，
Figure 289490DEST_PATH_IMAGE060
时当前地热清洁能源数据为目标域地热清洁能源数据，编码器和重构编码器 为构建解析流量地热清洁能源数据提供完整信息；d表示判别器的类别；
步骤5、通过异常检测信息输出模块实现地热清洁能源数据信息输出；
异常检测信息输出模块输出信息为：
Figure 771418DEST_PATH_IMAGE062
（4）
式（4）中，
Figure 358257DEST_PATH_IMAGE064
、
Figure 581428DEST_PATH_IMAGE066
和
Figure 397069DEST_PATH_IMAGE068
为标识损失项的权重，
Figure 982771DEST_PATH_IMAGE070
表示训练任务损失，
Figure 225664DEST_PATH_IMAGE072
表示重构模型损失，
Figure 529607DEST_PATH_IMAGE074
表示差异损失，
Figure 148938DEST_PATH_IMAGE076
表示判别器
Figure 995671DEST_PATH_IMAGE078
的损失，模型中所有模块的优化目标为所有的损失函 数最小，能源清洁中分类器将源域的任务进行建模，其损失表示为：
Figure 658734DEST_PATH_IMAGE080
（5）
式（5）中，
Figure 731863DEST_PATH_IMAGE082
表示共享标识地热清洁能源数据，
Figure 13940DEST_PATH_IMAGE084
表示地热清洁能源数据标签，
Figure 839814DEST_PATH_IMAGE086
表示 分类器，
Figure 424510DEST_PATH_IMAGE088
表示损失函数，E表示源域地热清洁能源数据类型，
Figure 109569DEST_PATH_IMAGE090
表示源域地热清洁能 源数据的字节向量情况下地热清洁能源数据共享编码器，
Figure 319971DEST_PATH_IMAGE092
表示对
Figure 751083DEST_PATH_IMAGE094
进行分 类的分类器；
Figure 21527DEST_PATH_IMAGE096
表示分类器熵损失函数。
2.根据权利要求1所述的一种地热清洁能源深浅联动降碳增效监控系统，其特征在于：所述预警模块为基于可编程控制器实现的数值预警，当分类器输出数据信息小于可编程控制器的数字阈值时，预警模块输出信息为1，地热清洁能源数据信息不存在降碳的问题，当预警模块输出信息为0，地热清洁能源数据信息存在降碳的问题。
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