CN115270947A - 标准化能效服务模型构建方法、系统、终端及存储介质 - Google Patents

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CN115270947A
CN115270947A CN202210857231.9A CN202210857231A CN115270947A CN 115270947 A CN115270947 A CN 115270947A CN 202210857231 A CN202210857231 A CN 202210857231A CN 115270947 A CN115270947 A CN 115270947A
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苏慧玲
左强
王忠东
杨斌
杨世海
任禹丞
阮文骏
程含渺
陆婋泉
李文
卜凡鹏
李德智
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China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
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Abstract

标准化能效服务模型构建方法及系统、终端、存储介质，基于时空可达性建立用能业务数据索引并采集不同能效业务参与主体的业务数据；建立能效特征数据引擎，利用能效特征数据引擎获得能效特征数据；构建并利用能效特征数据划分模型、能效业务划分模型、能效服务转化模型以及能效服务评价模型，基于多源能效数据库、基础能效服务模型库和高级能效服务模型库，利用能效服务转化模型和能效服务评价模型共同构建能效服务模型。本发明用于快速高效的开展能效服务需求分析，用能业务数据汇总，能效服务数据提取，明确能效业务内容，规范能效服务业务流程，提供能效服务评价，服务能效服务参与主体，提高能效服务质量，推进建立标准化能效服务市场体系。

Description

标准化能效服务模型构建方法、系统、终端及存储介质
技术领域
本发明涉及能效服务技术领域，更具体地，涉及标准化能效服务模型构建方法、系统、终端及存储介质。
背景技术
随着能源领域新技术的应用，基于节能降耗需求的能效服务市场逐渐发展，终端用能客户日益重视能效管理，对能效服务有越来越高的要求。目前国内能效服务处于发展阶段，当前能效服务企业众多，由企业自发地开展能效服务，相关的能效业务缺乏可行的标准化流程，存在能效业务散乱、服务质量低下情况，同时，能效服务业务模型缺乏深入研究。即便现有的搭载能效服务业务功能平台，其业务模式也相对单一，不具备通用性，缺少完善的功能架构。业务标准尚未形成，急需构建标准化能效服务体系，提升能效服务质量。
现有技术(CN114119276A)“一种典型场景能效服务业务模型的构建方法和系统”，通过分析各典型场景下能效服务问题，梳理各典型场景下能效服务所涉及的能源形式，对能效服务业务进行功能划分并建立业务架构；基于能效服务的业务功能模块与业务架构，以统一建模语言构建典型场景下能效服务的业务模型，进而结合指标权重分析法分析能效水平，现有技术能够全面、清晰、直观地分析业务过程。但现有技术中对参与能效服务的主体缺少汇总管理，尤其是既是供给方又是需求方的主体，仅依靠对参与能效服务的能源形式进行汇总管理，导致能效业务散乱，用能客户体验感下降；此外主体发布能效数据需求时，缺少能效数据引擎实现主体业务数据的定位，导致能效服务质量下降；本发明建立了业务数据索引按需提取用能数据转化为能效特征数据提供能效服务机制，可以避免用户数据泄露；本发明划分了公共能效服务可以降低客户能效管理成本推动基础能效服务普及；本发明再能效特征数据提取过程中利用了系列大数据机器学习算费，可以提高特征提取准确性。更重要的是，现有的能效服务研究中并未考虑各能效业务参与主体的地理位置以及电网位置，位于不同电压等级、不同供电线路终端的能效业务参与主体能够获得的能效服务的响应速度各不相同，并且忽视电网位置的影响还会带来一定的电能传输损失。此外，主体业务数据中总表计量数据、分表计量数据、用户用能策略数据、用户用能账单、用户生产计划、用户产品能耗等，数据量大，数据质量不稳定，是企业内部核心生产经营数据，无法直接作为能效数据提供支撑公共能效服务，需要根据能效服务业务内容进行特征提取，成为能效服务可用的能效数据。
发明内容
为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供标准化能效服务模型构建方法、系统、终端及存储介质，用于快速高效的开展能效服务需求分析，用能业务数据汇总，能效服务数据提取，明确能效业务内容，规范能效服务业务流程，提供能效服务评价，服务能效服务参与主体，提高能效服务质量，推进建立标准化能效服务市场体系。
本发明一方面提出了一种标准化能效服务模型构建方法，包括：
步骤1，根据能效业务数据需求获取能效特征数据，建立多源能效数据库用于存储能效特征数据；
步骤2，对多源能效数据库中的能效特征数据进行分类，依据能效特征数据的分类结果建立能效服务模型；其中，能效服务模型包括：基础能效服务，高级能效服务；建立基础能效服务模型库用于存储基础能效服务，建立高级能效服务模型库用于存储高级能效服务；
步骤3，根据能效服务模型的能效业务服务数据，利用能效业务评价算费构建能效服务评价模型，利用能效服务评价模型对基础能效服务与高级能效服务进行服务评价；
步骤4，基于能效业务参与主体、多源能效数据库、基础能效服务模型库、高级能效服务模型库、能效服务评价模型、标准能效服务业务库，构成标准化能效服务体系。
步骤1包括：
步骤1.1，根据能效业务数据需求，基于时空可达性建立用能业务数据索引，利用用能业务数据索引采集不同能效业务参与主体的业务数据；
步骤1.2，建立能效特征数据引擎，利用能效特征数据引擎对业务数据进行规范化处理和按照行业能效标准阈值进行筛选，筛选后进行能效特征的提取与选定以获得能效特征数据；能效特征数据存储在多源能效数据库中；
步骤1.3，当步骤1.2获得的能效特征数据无法满足能效业务参与主体发布的能效业务数据需求时，利用能效特征数据引擎和用能业务数据索引逆向定位到业务数据，根据业务数据再定位到能效业务参与主体后重复步骤1.1和1.2以获取所需的能效特征数据。
步骤2包括：
步骤2.1，根据步骤1的能效特征数据的数据权属及可公开性构建能效特征数据划分模型；
步骤2.2，利用能效特征数据划分模型对能效特征数据,进行划分，将数据权属为非私有专属且公开的能效特征数据划分为公共能效数据，将数据权属为私有专属且不公开的能效特征数据划分为私有能效数据；
步骤2.3，利用能效业务划分模型将公共能效数据能够满足能效业务数据需求的能效业务划分为基础能效服务，将私有能效数据能够满足能效业务数据需求的能效业务划分为高级能效服务；其中，基础能效服务存储在基础能效服务模型库中，高级能效服务存储在高级能效服务模型库中。
构建方法的步骤3之后、步骤4之前还包括：
根据步骤3中能效服务模型的分类条件构造能效服务转化的触发条件，基于触发条件构建能效服务转化模型，利用能效服务转化模型进行基础能效服务与高级能效服务之间的转化。
标准化能效服务体系还包括能效服务转化模型。
步骤1.1包括：
步骤1.1.1，以能效业务数据需求为终点，以能效业务参与主体提供自有业务数据可供给清单构成起点集合；在终点与起点集合构成的时空约束条件下，计算各起点到终点的时空可达度；
步骤1.1.2，以多个时空可达度中的最小值对应的起点与终点之间的路径构成用能业务数据索引。
步骤1.1.1包括：
步骤1.1.1.1，终点d为能效业务参与主体发布的能效业务数据需求，起点集合O满足O＝{o1,o2,…oa,…ob,…,om}，其中，oa和ob为起点集合中的任意两个不同的起点，m为起点的数量；每个起点代表一类自有业务数据可供给清单；
步骤1.1.1.2，利用终点d的地理位置和电网位置，与各起点的地理位置和电网位置构成时空约束条件STP(O,d)；其中，电网位置包括：终点或起点接入电网的电压等级，终点或起点接入电网的输电线路；
步骤1.1.1.3，在时空约束条件STP(O,d)下，以如下关系式计算各起点到终点的时空可达度：
STA(oa,d)＝αT(oa,d)
式中，
STA(oa,d)为起点oa到终点d的时空可达度，
α为电网位置修正系数，
T(oa,d)为起点oa的地理位置到终点d的地理位置的时间。
步骤1.2包括：
步骤1.2.1，基于规则引擎技术，利用数据处理规则建立能效特征数据引擎；并利用能效特征数据引擎对所采集的业务数据进行分解、清理和整合后得到能效数据；
步骤1.2.2，对能效数据进行规范化处理以及按照能效标准和重要性指数进行筛选后得到生产用能特征、生活用能特征、产品能耗特征、用能安全特征；
步骤1.2.3，以能效评价指标作为决策点，按照标准能效特征对于能效评价指标的相关性建立XGBoost决策树，对于生产用能特征、生活用能特征、产品能耗特征、用能安全特征进行特征判定，得到能效特征数据；
步骤1.2.4，将能效特征数据存储在多源能效数据库中。
步骤1.2.2包括：
步骤1.2.2.1，采用最小-最大标准化方法对能效数据中数值类型特征的原始数值进行线性变换，得到的线性化特征的数值满足如下关系式：
Figure BDA0003756089620000041
式中，x为能效数据中数值类型特征的原始数值，x′为线性化特征的数值，min(x)为数值类型特征的原始数值中的最小值，max(x)为数值类型特征的原始数值中的最大值；
步骤1.2.2.2，采用z-score规范化方法对线性化特征的数值进行规范化，得到的线性规范化特征的数值满足如下关系式：
Figure BDA0003756089620000051
式中，
Figure BDA0003756089620000052
为线性规范化特征的数值，μ为线性化特征的数值的平均值，σ为线性化特征的数值的标准差；
步骤1.2.2.3，对线性规范化特征的数值进行小数定标规范化处理，得到的规范化特征的数值满足如下关系式：
Figure BDA0003756089620000053
式中，x*为规范化特征的数值，j是使得
Figure BDA0003756089620000057
的最小整数。
步骤1.2.2还包括：
步骤1.2.2.4，利用可分性的依据去判别标准能效特征的类间可分离性，其中，标准能效特征参与能效业务的相关类p(X|y1)与标准能效特征参与能效业务的非相关类p(X|y2)的对数似然比l(xt)满足如下关系式：
Figure BDA0003756089620000054
式中，X为标准能效特征，y1为标准能效特征相关类，y2为标准能效特征非相关类；
相关类p(X|y1)对非相关类p(X|y2)的类间可分离性I12满足如下关系式：
Figure BDA0003756089620000055
步骤1.2.2.5，利用KL散度Jp来作为标准能效特征对能效业务的重要性指数，KL散度Jp满足如下关系式：
Figure BDA0003756089620000056
式中，
I12为相关类p(X|y1)对非相关类p(X|y2)的类间可分离性，
I21为非相关类p(X|y2)对相关类p(X|y1)的类间可分离性；
步骤1.2.2.6，按照标准能效特征对于能效业务的重要性指数进行筛选，得到生产用能特征、生活用能特征、产品能耗特征、用能安全特征。
步骤1.2.3包括：
步骤1.2.3.1，以安全性能效评价指标、经济性能效评价指标和可持续生产性能效评价指标作为决策点；在决策点分裂时，当分裂后损失函数的值下降则分裂决策点，损失函数满足如下关系式：
Figure BDA0003756089620000061
式中，L和R分别表示左子树和右子树，γ为决策树子节点权重，GL代表左子节点的一阶导数和，GR代表右子节点的一阶导数和，HL代表左子节点的一阶导数和，HR代表右子节点的一阶导数和；λ为子节点导数和的损失修正值；
步骤1.2.3.2，通过选取局部特征与训练数据完成XGBoost决策树的构建进行特征判定：
Figure BDA0003756089620000062
式中，fk表示第k棵树的预测结果，
Figure BDA0003756089620000063
表示预测结果的损失累加值，Ω(fk)表示第k棵树的预测结果变换，yi表示真实特征，
Figure BDA0003756089620000064
表示预存特征，n表示第k棵树的数据总量，K表示建立的树的数量，Obj表示优化结果，constant表示修正量。
步骤2.2中，公共能效数据包括：总表计量数据，能源价格数据，能源策略，能源气象数据，节能技术，节能策略；
私有能效数据包括：分表计量数据，用户用能策略数据，用户用能账单，用户生产计划，用户产品能耗。
步骤2.3中，对于基础能效服务，按照业务分析，数据需求分析，数据定位，数据抽取，数据筛选，数据清洗，特征提取，特征选择，特征标准化，阈值配置，算法配置的流程进行模型构建、模型训练、模型优化，以获得基础能效服务模型，基础能效服务模型存储在基础能效服务模型库中；其中，基础能效服务模型包括：工业企业能源气象模型，制药企业电能替代模型，区域负荷预测模型；
对于高级能效服务，按照业务分析，数据需求分析，数据定位，数据抽取，数据筛选，数据清洗，特征提取，特征选择，特征标准化，阈值配置，算法配置的流程进行模型构建、模型训练、模型优化，以获得高级能效服务模型，高级能效服务模型存储在高级能效服务模型库中；其中，高级能效服务模型包括：企业产品能耗提升模型，企业容需能效优化模型，企业用能账单优化模型。
步骤3中，能效服务评价模型的评价对象包括：能效服务商，能效服务模型，能效服务业务和能效服务用户；每个评价对象包含评价标签；
能效服务用户通过能效服务评价模型提交用户评价，用户评价包括：服务完整性，服务有效性，服务质量，服务态度，服务流程；用户评价作为评价标签分别绑定于各评价对象。
标准化能效服务评价包括：能效业务内容分析，能效业务服务数据采集，服务评价数据特征提取，能效业务评价算法配置，能效业务评价规则配置，能效业务评价模型优化；标准化能效服务评价作为评价标签分别绑定于对应的评价对象。
步骤4中，能效业务参与主体包括：能源供应商，政府职能部门，气象服务商，用能客户，能效服务商；
标准能效服务业务库包括能效服务产品和能效服务商目录；其中，能效服务产品包括：企业产品能耗提升服务，企业容需能效优化服务，企业用能账单优化服务，区域负荷预测服务。
触发条件包括：业务数据来源的变化，参与能效服务业务的主体变化，能效服务业务需求的变化，能效技术发展的变化，能效服务业务内容的变化，能效服务业务规则的变化。
公共能效数据的变化使得公共能效数据无法满足基础能效服务模型时，基础能效服务模型从基础能效服务模型库中移除，并转化为高级能效服务模型存储在高级能效服务模型库中；其中，公共能效数据的变化包括公共能效数据的保护范围、数据敏感性、数据主体的变化；
私有能效数据的变化使得私有能效数据无法满足高级能效服务模型时，高级能效服务模型从高级能效服务模型库中移除，并转化为基础能效服务模型存储在基础能效服务模型库中；其中，私有能效数据的变化包括私有能效数据的保护范围、数据敏感性、数据主体的变化。
本发明另一方面还提出了一种标准化能效服务模型构建系统，实现了标准化能效服务模型构建方法。
构建系统包括：多源能效数据库构建模块，基础能效服务模型库构建模块，能效服务评价模型构建模块，标准能效服务业务库构建模块，标准化能效服务体系构建模块；
多源能效数据库构建模块，用于根据能效业务数据需求获取能效特征数据，建立多源能效数据库用于存储能效特征数据；
基础能效服务模型库构建模块，用于对多源能效数据库中的能效特征数据进行分类，依据能效特征数据的分类结果建立能效服务模型；其中，能效服务模型包括：基础能效服务，高级能效服务；基础能效服务模型库构建模块包括基础能效服务模型库单元，高级能效服务模型库单元；基础能效服务模型库单元用于存储基础能效服务，高级能效服务模型库单元用于存储高级能效服务；
能效服务评价模型构建模块，用于根据能效服务模型的能效业务服务数据，利用能效业务评价算费构建能效服务评价模型，利用能效服务评价模型对基础能效服务与高级能效服务进行服务评价；
标准化能效服务体系构建模块，用于基于能效业务参与主体、多源能效数据库、基础能效服务模型库、高级能效服务模型库、能效服务评价模型、标准能效服务业务库，构成标准化能效服务体系。
构建系统还包括：能效服务转化模型构建模块；
能效服务转化模型构建模块，用于根据能效服务模型的分类条件构造能效服务转化的触发条件，基于触发条件构建能效服务转化模型，利用能效服务转化模型进行基础能效服务与高级能效服务之间的转化。
本发明还提出了一种终端，包括处理器及存储介质；所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行标准化能效服务模型构建方法的步骤。
本发明还提出了计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现标准化能效服务模型构建方法的步骤。
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明提供一种标准化能效服务模型构建方法，根据能效业务数据需求，以能效业务标准化为中心，汇总能效业务参与主体，汇总能效业务需求数据获取能效特征数据，建立多源能效数据库，提供能效业务开展所需能效特征数据；区分能效数据权限，分析能效服务需求，基于公共能效数据构建基础能效服务以及基础能效服务模型库，为公共能效服务提供支撑；基于私有能效数据及市场化能效提升需求构建高级能效服务以及高级能效服务模型库，为市场化能效服务提供支撑；构建基础能效服务与高级能效服务相互支撑转化的能效服务转化模型，保持公共能效服务的普及性，及市场化能效服务的有效性；根据能效服务模型的能效业务服务数据，利用能效业务评价算费构建能效服务评价模型，利用能效服务评价模型对基础能效服务与高级能效服务进行服务评价；通过设置标准化能效服务评价、用户评价渠道，设置能效服务业务参与主体的服务评价标签，监测能效服务业务质量；基于多源能效数据库、基础能效服务模型库、高级能效服务模型库、能效服务评价模型、标准能效服务业务库，构成标准化能效服务体系，其中标准能效服务业务库包含能效服务产品、能效服务商的标准化能效服务业务库，推进建设标准化能效服务体系，规范能效服务市场活动，提升能效服务质量。
附图说明
图1为本发明提出的一种标准化能效服务模型构建方法的流程图；
图2为本发明实施例中的标准化能效服务模型；
图3为本发明实施例中建立的能效特征数据引擎；
图4为本发明实施例中建立的能效服务转化模型。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。
本发明一方面提出了一种标准化能效服务模型构建方法，如图1所示，包括步骤1至4。
步骤1，根据能效业务数据需求获取能效特征数据，建立多源能效数据库用于存储能效特征数据。
具体地，步骤1包括：
步骤1.1，根据能效业务数据需求，基于时空可达性建立用能业务数据索引，利用用能业务数据索引采集不同能效业务参与主体的业务数据。
步骤1.1包括：
步骤1.1.1，以能效业务数据需求为终点，以能效业务参与主体提供自有业务数据可供给清单构成起点集合；在终点与起点集合构成的时空约束条件下，计算各起点到终点的时空可达度；
步骤1.1.2，以多个时空可达度中的最小值对应的起点与终点之间的路径构成用能业务数据索引。
步骤1.1.1中，注册成功后的能效业务参与主体提供自有业务数据可供给清单；将不同能效业务参与主体提供的自有业务数据可供给清单，按照用能主体行业分类、用能种类及能效业务分类进行分类；
实施例中，能效业务参与主体主要是可提供能效数据的供给方和有能效数据使用需求的需求方，由于能效服务需要多方数据支持，存在主体既是供给方又是需求方，主体包含且不限于能源供应商、政府职能部门、气象服务商、用能客户、能效服务商。
以高耗能行业用电能效服务为实例，能效业务参与主体的业务数据如表1所示：
表1能效业务参与主体的业务数据
Figure BDA0003756089620000101
将不同能效业务参与主体提供的自有业务数据可供给清单，按照用能主体行业分类、用能种类及能效业务分类进行分类。自有业务数据可供给清单如表2所示：
表2自有业务数据可供给清单
Figure BDA0003756089620000102
Figure BDA0003756089620000111
以能效业务参与主体发布的能效业务数据需求为终点，以分类后的自有业务数据可供给清单构成起点集合；在终点与起点集合构成的时空约束条件下，计算各起点到终点的时空可达度。能效业务数据需求如表3所示：
表3能效业务数据需求
Figure BDA0003756089620000112
Figure BDA0003756089620000121
进一步，步骤1.1.1包括：
步骤1.1.1.1，终点d为能效业务参与主体发布的能效业务数据需求，起点集合O满足O＝{o1,o2,…oa,…ob,…,om}，其中，oa和ob为起点集合中的任意两个不同的起点，m为起点的数量；每个起点代表一类自有业务数据可供给清单；
步骤1.1.1.2，利用终点d的地理位置和电网位置，与各起点的地理位置和电网位置构成时空约束条件STP(O,d)；其中，电网位置包括：终点或起点接入电网的电压等级，终点或起点接入电网的输电线路；
步骤1.1.1.3，在时空约束条件STP(O,d)下，以如下关系式计算各起点到终点的时空可达度：
STA(oa,d)＝αT(oa,d)
式中，
STA(oa,d)为起点oa到终点d的时空可达度，
α为电网位置修正系数，
T(oa,d)为起点oa的地理位置到终点d的地理位置的时间。
实施例中，在汇总能效业务参与主体和业务数据时，充分考虑各能效业务参与主体的地理位置以及电网位置，基于时空可达性建立用能业务数据索引，能业务数据索引能够根据最小的时空可达度来选择位于不同电压等级、不同供电线路终端的能效业务参与主体，使得能效业务参与主体的选择有据可依，提升了能效业务参与主体获得能效服务的响应速度，以及实现了同时还具有降低电能传输损失、提高运行经济性的效果，实现高效的能效服务。
步骤1.2，建立能效特征数据引擎，利用能效特征数据引擎对业务数据进行规范化处理和按照行业能效标准阈值进行筛选，筛选后进行能效特征的提取与选定以获得能效特征数据；能效特征数据存储在多源能效数据库中。
如图2，建立能效特征数据引擎，利用能效特征数据引擎对业务数据进行规范化处理和按照行业能效标准阈值进行筛选，筛选后进行能效特征的提取与选定以获得能效特征数据；能效特征数据存储在多源能效数据库中。
实施例中，多源能效数据库以能效业务数据需求为出发点，汇总能效业务参与主体，分析主体的业务数据，建立业务数据索引和能效特征数据引擎，能效业务数据需求通过业务数据索引抽取主体的业务数据，经过能效特征数据引擎将主体业务数据分解转化为能效业务所需的能效特征数据，从而提供能效业务数据服务。
此外，多源能效数据库中的数据来源于众多能效参与主体的业务数据，参与主体可自主发布自有业务数据，通过能效特征数据引擎转化分解为可直接用于能效业务的能效特征数据，维持数据累积，保持数据时效性，能效参与主体还能够获取数据服务的增值价值。
具体地，步骤1.2包括：
步骤1.2.1，基于规则引擎技术，利用数据处理规则建立能效特征数据引擎；数据处理规则包括：数据识别规则，数据抽取规则，数据解析规则，数据优化规则，数据入库规则，数据请求规则，数据维护规则，数据脱敏规则；并利用能效特征数据引擎对所采集的业务数据进行分解、清理和整合后得到能效数据。
进一步，步骤1.2.1中，能效数据包括：总表计量数据，分表计量数据，用户用能策略数据，用户用能账单，用户生产计划，用户产品能耗，能源价格数据，能源政策，能源气象数据，节能技术，节能策略；其中，总表计量数据、分表计量数据、用户用能策略数据、用户用能账单、用户生产计划、用户产品能耗中均包含数值类型特征。
主体业务数据中总表计量数据、分表计量数据、用户用能策略数据、用户用能账单、用户生产计划、用户产品能耗等，数据量大，数据质量不稳定，是企业内部核心生产经营数据，无法直接作为能效数据提供支撑公共能效服务，需要根据能效服务业务内容进行特征提取，成为能效服务可用的能效数据。
实施例中，使用能效特征数据引擎实现了对企业内部核心生产经营数据进行特征提取，获得能够支撑能效服务的各类能效特征数据，避免了数据量大、数据质量不稳定等各种不利因素的影响。
步骤1.2.2，对能效数据中数值类型特征的原始数值进行规范化处理，得到规范化特征，所有规范化特征的数值均统一至相同的数值区间内。
进一步，步骤1.2.2包括：
步骤1.2.2.1，采用最小-最大标准化方法对能效数据中数值类型特征的原始数值进行线性变换，得到的线性化特征的数值满足如下关系式：
Figure BDA0003756089620000141
式中，x为能效数据中数值类型特征的原始数值，x′为线性化特征的数值，min(x)为数值类型特征的原始数值中的最小值，max(x)为数值类型特征的原始数值中的最大值；
步骤1.2.2.2，采用z-score规范化方法对线性化特征的数值进行规范化，得到的线性规范化特征的数值满足如下关系式：
Figure BDA0003756089620000142
式中，
Figure BDA0003756089620000143
为线性规范化特征的数值，μ为线性化特征的数值的平均值，σ为线性化特征的数值的标准差；
步骤1.2.2.3，对线性规范化特征的数值进行小数定标规范化处理，得到的规范化特征的数值满足如下关系式：
Figure BDA0003756089620000144
式中，x*为规范化特征的数值，j是使得
Figure BDA0003756089620000145
的最小整数。
步骤1.2.3，对规范化特征按照能效标准进行筛选得到标准能效特征；其中，能效标准包括：国际能效标准，国家能效标准，行业能效标准，企业能效标准；
步骤1.2.4，按照标准能效特征对于能效业务的重要性指数进行筛选，得到生产用能特征、生活用能特征、产品能耗特征、用能安全特征。
进一步，步骤1.2.4包括：
步骤1.2.4.1，利用可分性的依据去判别标准能效特征的类间可分离性，其中，标准能效特征参与能效业务的相关类p(X|y1)与标准能效特征参与能效业务的非相关类p(X|y2)的对数似然比l(xt)满足如下关系式：
Figure BDA0003756089620000146
式中，X为标准能效特征，y1为标准能效特征相关类，y2为标准能效特征非相关类；
相关类p(X|y1)对非相关类p(X|y2)的类间可分离性I12满足如下关系式：
Figure BDA0003756089620000151
步骤1.2.4.2，利用KL散度Jp来作为标准能效特征对能效业务的重要性指数，KL散度Jp满足如下关系式：
Figure BDA0003756089620000152
式中，
I12为相关类p(X|y1)对非相关类p(X|y2)的类间可分离性，
I21为非相关类p(X|y2)对相关类p(X|y1)的类间可分离性；
步骤1.2.4.3，按照标准能效特征对于能效业务的重要性指数进行筛选，得到生产用能特征、生活用能特征、产品能耗特征、用能安全特征。
步骤1.2.5，以能效评价指标作为决策点，按照标准能效特征对于能效评价指标的相关性建立XGBoost决策树，对于步骤2.4筛选得到的生产用能特征、生活用能特征、产品能耗特征、用能安全特征进行特征判定，得到能效特征数据。
进一步，步骤1.2.5.1，以安全性能效评价指标、经济性能效评价指标和可持续生产性能效评价指标作为决策点；在决策点分裂时，当分裂后损失函数的值下降则分裂决策点，损失函数满足如下关系式：
Figure BDA0003756089620000153
式中，L和R分别表示左子树和右子树，γ为决策树子节点权重，GL代表左子节点的一阶导数和，GR代表右子节点的一阶导数和，HL代表左子节点的一阶导数和，HR代表右子节点的一阶导数和；λ为子节点导数和的损失修正值；
步骤1.2.5.2，通过选取局部特征与训练数据完成XGBoost决策树的构建进行特征判定：
Figure BDA0003756089620000154
式中，fk表示第k棵树的预测结果，
Figure BDA0003756089620000155
表示预测结果的损失累加值，Ω(fk)表示第k棵树的预测结果变换，yi表示真实特征，
Figure BDA0003756089620000156
表示预存特征，n表示第k棵树的数据总量，K表示建立的树的数量，Obj表示优化结果，constant表示修正量。
步骤1.2.6，将能效特征数据存储在多源能效数据库中。
步骤1.3，当步骤1.2获得的能效特征数据无法满足能效业务参与主体发布的能效业务数据需求时，利用能效特征数据引擎和用能业务数据索引逆向定位到业务数据，根据业务数据再定位到能效业务参与主体后重复步骤1.1和1.2以获取所需的能效特征数据。
步骤2，对多源能效数据库中的能效特征数据进行分类，依据能效特征数据的分类结果建立能效服务模型；其中，能效服务模型包括：基础能效服务，高级能效服务；建立基础能效服务模型库用于存储基础能效服务，建立高级能效服务模型库用于存储高级能效服务。
具体地，步骤2包括：
步骤2.1，根据步骤1的能效特征数据的数据权属及可公开性构建能效特征数据划分模型；
步骤2.2，利用能效特征数据划分模型对能效特征数据,进行划分，将数据权属为非私有专属且公开的能效特征数据划分为公共能效数据，将数据权属为私有专属且不公开的能效特征数据划分为私有能效数据。
步骤2.2中，公共能效数据包括：总表计量数据，能源价格数据，能源策略，能源气象数据，节能技术，节能策略；
私有能效数据包括：分表计量数据，用户用能策略数据，用户用能账单，用户生产计划，用户产品能耗。
步骤2.3，利用能效业务划分模型将公共能效数据能够满足能效业务数据需求的能效业务划分为基础能效服务，将私有能效数据能够满足能效业务数据需求的能效业务划分为高级能效服务；其中，基础能效服务存储在基础能效服务模型库中，高级能效服务存储在高级能效服务模型库中。
步骤2.3中，对于基础能效服务，按照业务分析，数据需求分析，数据定位，数据抽取，数据筛选，数据清洗，特征提取，特征选择，特征标准化，阈值配置，算法配置的流程进行模型构建、模型训练、模型优化，以获得基础能效服务模型，基础能效服务模型存储在基础能效服务模型库中；其中，基础能效服务模型包括：工业企业能源气象模型，制药企业电能替代模型，区域负荷预测模型；
对于高级能效服务，按照业务分析，数据需求分析，数据定位，数据抽取，数据筛选，数据清洗，特征提取，特征选择，特征标准化，阈值配置，算法配置的流程进行模型构建、模型训练、模型优化，以获得高级能效服务模型，高级能效服务模型存储在高级能效服务模型库中；其中，高级能效服务模型包括：企业产品能耗提升模型，企业容需能效优化模型，企业用能账单优化模型。
步骤3，根据能效服务模型的能效业务服务数据，利用能效业务评价算费构建能效服务评价模型，利用能效服务评价模型对基础能效服务与高级能效服务进行服务评价。
具体地，步骤3中，能效服务评价模型的评价对象包括：能效服务商，能效服务模型，能效服务业务和能效服务用户；每个评价对象包含评价标签；
能效服务用户通过能效服务评价模型提交用户评价，用户评价包括：服务完整性，服务有效性，服务质量，服务态度，服务流程；用户评价作为评价标签分别绑定于各评价对象。
标准化能效服务评价包括：能效业务内容分析，能效业务服务数据采集，服务评价数据特征提取，能效业务评价算法配置，能效业务评价规则配置，能效业务评价模型优化；标准化能效服务评价作为评价标签分别绑定于对应的评价对象。
实施例中，能效服务评价模型的评价对象包括：能效服务商，能效服务模型，能效服务业务和能效服务用户；每个评价对象包含评价标签；能效服务用户通过能效服务评价模型提交用户评价，用户评价包括：服务完整性，服务有效性，服务质量，服务态度，服务流程；用户评价作为评价标签分别绑定于各评价对象。
进一步，标准化能效服务评价包括：能效业务内容分析，能效业务服务数据采集，服务评价数据特征提取，能效业务评价算法配置，能效业务评价规则配置，能效业务评价模型优化；标准化能效服务评价作为评价标签分别绑定于对应的评价对象。能效服务评价模型由评价标签、用户评价、标准化能效服务评价组成，用于评估能效服务实施情况，为用户提评价渠道，供标准化评估机制，便于促进能效服务模型优化，提高能效服务质量，有效实现用户能效提升。
构建方法的步骤3之后、步骤4之前还包括：
根据步骤3中能效服务模型的分类条件构造能效服务转化的触发条件，基于触发条件构建能效服务转化模型，利用能效服务转化模型进行基础能效服务与高级能效服务之间的转化。
因此，标准化能效服务体系还包括能效服务转化模型。
触发条件包括：业务数据来源的变化，参与能效服务业务的主体变化，能效服务业务需求的变化，能效技术发展的变化，能效服务业务内容的变化，能效服务业务规则的变化。
公共能效数据的变化使得公共能效数据无法满足基础能效服务模型时，基础能效服务模型从基础能效服务模型库中移除，并转化为高级能效服务模型存储在高级能效服务模型库中；其中，公共能效数据的变化包括公共能效数据的保护范围、数据敏感性、数据主体的变化；
私有能效数据的变化使得私有能效数据无法满足高级能效服务模型时，高级能效服务模型从高级能效服务模型库中移除，并转化为基础能效服务模型存储在基础能效服务模型库中；其中，私有能效数据的变化包括私有能效数据的保护范围、数据敏感性、数据主体的变化。
实施例中，如图3，设置能效服务转化模型，实现基础能效服务与高级能效服务的转化，以应对技术发展、政策调整、能效服务市场的对能效服务模型的影响，保持能效服务模型的有效性。
能效服务转化模型的变化评估内容包括但不限于业务数据来源、业务服务范围、集成服务的支撑能力、能效技术、能效服务发展程度、能效业务规则。
步骤4，基于能效业务参与主体、多源能效数据库、基础能效服务模型库、高级能效服务模型库、能效服务评价模型、标准能效服务业务库，构成标准化能效服务体系。
具体地，步骤4中，能效业务参与主体包括：能源供应商，政府职能部门，气象服务商，用能客户，能效服务商；
标准能效服务业务库包括能效服务产品和能效服务商目录；其中，能效服务产品包括：企业产品能耗提升服务，企业容需能效优化服务，企业用能账单优化服务，区域负荷预测服务。
图4中，基于标准化能效服务模型构建的标准化能效服务体系包括：能效业务主体，用能业务数据索引，能效特征数据引擎，多源能效数据库，能效特征数据逆向定位，能效特征数据划分模型，能效业务划分模型，能效服务转化模型，能效服务评价模型，标准化能效服务业务库。
其中能效业务主体包括但不限于：通过注册申请后加入标准化能效服务体系的能源供应商、政府智能部门、气象服务商、用能客户、能效服务商，业务主体提交自有业务数据可供给清单；用能业务数据索引使用业务主体提交的数据清单，建立业务数据目录，进行能源供应数据、能源政策数据、能源气象数据、生产用能数据、计划用能数据、节能测算数据的提取，建立业务数据查询目录；能效特征数据引擎可通过用能业务数据索引进行数据检索，提取能效业务需要的用能数据，进行特征提取，获得能效特征数据；能效特征数据划分模型对能效特征数据进行划分，形成公共能效数据、私有能效数据存储于多源能效数据库；标准化能效服务业务库为能效服务业务集合，能效业务划分模型基于多源能效数据库中公共能效数据划分出高级能效服务业务，基于私有能效数据划分出高级能效服务业务；能效服务业务所需能效数据来源于多源能效数据库，数据不足时，可利用能效特征数据引擎和用能业务数据索引逆向定位到业务数据，进行数据补充提取；标准化能效服务业务库中业务集合可面向能效主体提供能效服务，能效主体可通过
能效服务评价模型进行用户评价。
本发明另一方面还提出了一种标准化能效服务模型构建系统，实现了标准化能效服务模型构建方法。
构建系统包括：多源能效数据库构建模块，基础能效服务模型库构建模块，能效服务评价模型构建模块，标准能效服务业务库构建模块，标准化能效服务体系构建模块；
多源能效数据库构建模块，用于根据能效业务数据需求获取能效特征数据，建立多源能效数据库用于存储能效特征数据；
基础能效服务模型库构建模块，用于对多源能效数据库中的能效特征数据进行分类，依据能效特征数据的分类结果建立能效服务模型；其中，能效服务模型包括：基础能效服务，高级能效服务；基础能效服务模型库构建模块包括基础能效服务模型库单元，高级能效服务模型库单元；基础能效服务模型库单元用于存储基础能效服务，高级能效服务模型库单元用于存储高级能效服务；
能效服务评价模型构建模块，用于根据能效服务模型的能效业务服务数据，利用能效业务评价算费构建能效服务评价模型，利用能效服务评价模型对基础能效服务与高级能效服务进行服务评价；
标准化能效服务体系构建模块，用于基于能效业务参与主体、多源能效数据库、基础能效服务模型库、高级能效服务模型库、能效服务评价模型、标准能效服务业务库，构成标准化能效服务体系。
构建系统还包括：能效服务转化模型构建模块；
能效服务转化模型构建模块，用于根据能效服务模型的分类条件构造能效服务转化的触发条件，基于触发条件构建能效服务转化模型，利用能效服务转化模型进行基础能效服务与高级能效服务之间的转化。
本发明还提出了一种终端，包括处理器及存储介质；所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行标准化能效服务模型构建方法的步骤。
本发明还提出了计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现标准化能效服务模型构建方法的步骤。
本发明的有益效果在于，与现有技术相比：
通过分析能效服务业务内容，追溯能效服务数据来源，汇总能效业务参与主体，建立主体能效业务数据索引，建立主体业务数据挖掘模型，提供能效业务数据服务的用能数据转化为能效数据的业务流程；
基于z-score算法规范对用能数据，KL散度的特性对各类用能数据进行选择和提取，XGBoost决策树算法对取能效数据特征有效性判定的能效数据挖掘模型；
通过建立主体能效业务数据索引，使用主体业务数据挖掘模型，对私有用能业务数据到公共能效分析数据转换的方法。
建立基础能效服务模型库，基于能效业务数据权属、能效数据可开放性，区分公共能效数据，分析能效业务数据需求，划分公共能效数据可满足的业务为公共能效服务，构建基础能效服务模型库开展公共能效服务；
建立高级能效服务模型库，基于能效业务数据权属、能效数据可开放性，区分能效能效数据，分析能效业务数据需求，划分公共能效数据可满足的业务为公共能效服务，构建基础能效服务模型库开展高级能效服务；
建立基础能效服务、高级能效服务转化模型，基于公共能效数据、私有能效数据变化，设计转化规则，配置转化参数，形成彼此转化与支撑机制；
建立能效服务评价模型，以能效服务为中心设计能效服务评价考核规则，设置能效服务评价标签、用户评价、标准化能效服务评价，提供能效服务质量标准，展示能效服务质量评价内容；
基于多源能效数据库、能效服务模型库、能效服务转化模型、能效服务评价模型建设，汇总能效服务产品、能效服务商建立标准化能效服务业务库，构建标准换能效服务体系。
本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其它自由传播的电磁波、通过波导或其它传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其它设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。

Claims (22)

1.标准化能效服务模型构建方法，其特征在于，所述构建方法包括：
步骤1，根据能效业务数据需求获取能效特征数据，建立多源能效数据库用于存储能效特征数据；
步骤2，对多源能效数据库中的能效特征数据进行分类，依据能效特征数据的分类结果建立能效服务模型；其中，能效服务模型包括：基础能效服务，高级能效服务；建立基础能效服务模型库用于存储基础能效服务，建立高级能效服务模型库用于存储高级能效服务；
步骤3，根据能效服务模型的能效业务服务数据，利用能效业务评价算费构建能效服务评价模型，利用能效服务评价模型对基础能效服务与高级能效服务进行服务评价；
步骤4，基于能效业务参与主体、多源能效数据库、基础能效服务模型库、高级能效服务模型库、能效服务评价模型、标准能效服务业务库，构成标准化能效服务体系。
2.根据权利要求1所述的标准化能效服务模型构建方法，其特征在于，
步骤1包括：
步骤1.1，根据能效业务数据需求，基于时空可达性建立用能业务数据索引，利用用能业务数据索引采集不同能效业务参与主体的业务数据；
步骤1.2，建立能效特征数据引擎，利用能效特征数据引擎对业务数据进行规范化处理和按照行业能效标准阈值进行筛选，筛选后进行能效特征的提取与选定以获得能效特征数据；能效特征数据存储在多源能效数据库中；
步骤1.3，当步骤1.2获得的能效特征数据无法满足能效业务参与主体发布的能效业务数据需求时，利用能效特征数据引擎和用能业务数据索引逆向定位到业务数据，根据业务数据再定位到能效业务参与主体后重复步骤1.1和1.2以获取所需的能效特征数据。
3.根据权利要求1所述的标准化能效服务模型构建方法，其特征在于，
步骤2包括：
步骤2.1，根据步骤1的能效特征数据的数据权属及可公开性构建能效特征数据划分模型；
步骤2.2，利用能效特征数据划分模型对能效特征数据,进行划分，将数据权属为非私有专属且公开的能效特征数据划分为公共能效数据，将数据权属为私有专属且不公开的能效特征数据划分为私有能效数据；
步骤2.3，利用能效业务划分模型将公共能效数据能够满足能效业务数据需求的能效业务划分为基础能效服务，将私有能效数据能够满足能效业务数据需求的能效业务划分为高级能效服务；其中，基础能效服务存储在基础能效服务模型库中，高级能效服务存储在高级能效服务模型库中。
4.根据权利要求1所述的标准化能效服务模型构建方法，其特征在于，
在所述步骤4之前还包括：
根据步骤3中能效服务模型的分类条件构造能效服务转化的触发条件，基于触发条件构建能效服务转化模型，利用能效服务转化模型进行基础能效服务与高级能效服务之间的转化。
5.根据权利要求4所述的标准化能效服务模型构建方法，其特征在于，
标准化能效服务体系还包括能效服务转化模型。
6.根据权利要求2所述的标准化能效服务模型构建方法，其特征在于，
步骤1.1包括：
步骤1.1.1，以能效业务数据需求为终点，以能效业务参与主体提供自有业务数据可供给清单构成起点集合；在终点与起点集合构成的时空约束条件下，计算各起点到终点的时空可达度；
步骤1.1.2，以多个时空可达度中的最小值对应的起点与终点之间的路径构成用能业务数据索引。
7.根据权利要求6所述的标准化能效服务模型构建方法，其特征在于，
步骤1.1.1包括：
步骤1.1.1.1，终点d为能效业务参与主体发布的能效业务数据需求，起点集合O满足O＝(o1，o2，…oa，…ob，…，om}，其中，oa和ob为起点集合中的任意两个不同的起点，m为起点的数量；每个起点代表一类自有业务数据可供给清单；
步骤1.1.1.2，利用终点d的地理位置和电网位置，与各起点的地理位置和电网位置构成时空约束条件STP(O,d)；其中，电网位置包括：终点或起点接入电网的电压等级，终点或起点接入电网的输电线路；
步骤1.1.1.3，在时空约束条件STP(O,d)下，以如下关系式计算各起点到终点的时空可达度：
STA(oa，d)＝αT(oa，d)
式中，
STA(oa,d)为起点oa到终点d的时空可达度，
α为电网位置修正系数，
T(oa,d)为起点oa的地理位置到终点d的地理位置的时间。
8.根据权利要求2所述的标准化能效服务模型构建方法，其特征在于，
步骤1.2包括：
步骤1.2.1，基于规则引擎技术，利用数据处理规则建立能效特征数据引擎；并利用能效特征数据引擎对所采集的业务数据进行分解、清理和整合后得到能效数据；
步骤1.2.2，对能效数据进行规范化处理以及按照能效标准和重要性指数进行筛选后得到生产用能特征、生活用能特征、产品能耗特征、用能安全特征；
步骤1.2.3，以能效评价指标作为决策点，按照标准能效特征对于能效评价指标的相关性建立XGBoost决策树，对于生产用能特征、生活用能特征、产品能耗特征、用能安全特征进行特征判定，得到能效特征数据；
步骤1.2.4，将能效特征数据存储在多源能效数据库中。
9.根据权利要求8所述的标准化能效服务模型构建方法，其特征在于，
步骤1.2.2包括：
步骤1.2.2.1，采用最小-最大标准化方法对能效数据中数值类型特征的原始数值进行线性变换，得到的线性化特征的数值满足如下关系式：
Figure FDA0003756089610000031
式中，x为能效数据中数值类型特征的原始数值，x′为线性化特征的数值，min(x)为数值类型特征的原始数值中的最小值，max(x)为数值类型特征的原始数值中的最大值；
步骤1.2.2.2，采用z-score规范化方法对线性化特征的数值进行规范化，得到的线性规范化特征的数值满足如下关系式：
Figure FDA0003756089610000032
式中，
Figure FDA0003756089610000041
为线性规范化特征的数值，μ为线性化特征的数值的平均值，σ为线性化特征的数值的标准差；
步骤1.2.2.3，对线性规范化特征的数值进行小数定标规范化处理，得到的规范化特征的数值满足如下关系式：
Figure FDA0003756089610000042
式中，x*为规范化特征的数值，j是使得
Figure FDA0003756089610000043
的最小整数。
10.根据权利要求8所述的标准化能效服务模型构建方法，其特征在于，
步骤1.2.2还包括：
步骤1.2.2.4，利用可分性的依据去判别标准能效特征的类间可分离性，其中，标准能效特征参与能效业务的相关类p(X|y1)与标准能效特征参与能效业务的非相关类p(X|y2)的对数似然比l(xt)满足如下关系式：
Figure FDA0003756089610000044
式中，X为标准能效特征，y1为标准能效特征相关类，y2为标准能效特征非相关类；
相关类p(X|y1)对非相关类p(X|y2)的类间可分离性J12满足如下关系式：
Figure FDA0003756089610000045
步骤1.2.2.5，利用KL散度Jp来作为标准能效特征对能效业务的重要性指数，KL散度Jp满足如下关系式：
Figure FDA0003756089610000046
式中，
I12为相关类p(X|y1)对非相关类p(X|y2)的类间可分离性，
I21为非相关类p(X|y2)对相关类p(X|y1)的类间可分离性；
步骤1.2.2.6，按照标准能效特征对于能效业务的重要性指数进行筛选，得到生产用能特征、生活用能特征、产品能耗特征、用能安全特征。
11.根据权利要求8所述的标准化能效服务模型构建方法，其特征在于，
步骤1.2.3包括：
步骤1.2.3.1，以安全性能效评价指标、经济性能效评价指标和可持续生产性能效评价指标作为决策点；在决策点分裂时，当分裂后损失函数的值下降则分裂决策点，损失函数满足如下关系式：
Figure FDA0003756089610000051
式中，L和R分别表示左子树和右子树，γ为决策树子节点权重，GL代表左子节点的一阶导数和，GR代表右子节点的一阶导数和，HL代表左子节点的一阶导数和，HR代表右子节点的一阶导数和；λ为子节点导数和的损失修正值；
步骤1.2.3.2，通过选取局部特征与训练数据完成XGBoost决策树的构建进行特征判定：
Figure FDA0003756089610000052
式中，fk表示第k棵树的预测结果，
Figure FDA0003756089610000053
表示预测结果的损失累加值，Ω(fk)表示第k棵树的预测结果变换，yi表示真实特征，
Figure FDA0003756089610000054
表示预存特征，n表示第k棵树的数据总量，K表示建立的树的数量，Obj表示优化结果，constant表示修正量。
12.根据权利要求3所述的标准化能效服务模型构建方法，其特征在于，
步骤2.2中，公共能效数据包括：总表计量数据，能源价格数据，能源策略，能源气象数据，节能技术，节能策略；
私有能效数据包括：分表计量数据，用户用能策略数据，用户用能账单，用户生产计划，用户产品能耗。
13.根据权利要求3所述的标准化能效服务模型构建方法，其特征在于，
步骤2.3中，对于基础能效服务，按照业务分析，数据需求分析，数据定位，数据抽取，数据筛选，数据清洗，特征提取，特征选择，特征标准化，阈值配置，算法配置的流程进行模型构建、模型训练、模型优化，以获得基础能效服务模型，基础能效服务模型存储在基础能效服务模型库中；其中，基础能效服务模型包括：工业企业能源气象模型，制药企业电能替代模型，区域负荷预测模型；
对于高级能效服务，按照业务分析，数据需求分析，数据定位，数据抽取，数据筛选，数据清洗，特征提取，特征选择，特征标准化，阈值配置，算法配置的流程进行模型构建、模型训练、模型优化，以获得高级能效服务模型，高级能效服务模型存储在高级能效服务模型库中；其中，高级能效服务模型包括：企业产品能耗提升模型，企业容需能效优化模型，企业用能账单优化模型。
14.根据权利要求1所述的标准化能效服务模型构建方法，其特征在于，
步骤3中，能效服务评价模型的评价对象包括：能效服务商，能效服务模型，能效服务业务和能效服务用户；每个评价对象包含评价标签；
能效服务用户通过能效服务评价模型提交用户评价，用户评价包括：服务完整性，服务有效性，服务质量，服务态度，服务流程；用户评价作为评价标签分别绑定于各评价对象。
15.根据权利要求14所述的标准化能效服务模型构建方法，其特征在于，
标准化能效服务评价包括：能效业务内容分析，能效业务服务数据采集，服务评价数据特征提取，能效业务评价算法配置，能效业务评价规则配置，能效业务评价模型优化；标准化能效服务评价作为评价标签分别绑定于对应的评价对象。
16.根据权利要求1所述的标准化能效服务模型构建方法，其特征在于，
步骤4中，能效业务参与主体包括：能源供应商，政府职能部门，气象服务商，用能客户，能效服务商；
标准能效服务业务库包括能效服务产品和能效服务商目录；其中，能效服务产品包括：企业产品能耗提升服务，企业容需能效优化服务，企业用能账单优化服务，区域负荷预测服务。
17.根据权利要求4所述的标准化能效服务模型构建方法，其特征在于，
触发条件包括：业务数据来源的变化，参与能效服务业务的主体变化，能效服务业务需求的变化，能效技术发展的变化，能效服务业务内容的变化，能效服务业务规则的变化。
18.根据权利要求17所述的标准化能效服务模型构建方法，其特征在于，
公共能效数据的变化使得公共能效数据无法满足基础能效服务模型时，基础能效服务模型从基础能效服务模型库中移除，并转化为高级能效服务模型存储在高级能效服务模型库中；其中，公共能效数据的变化包括公共能效数据的保护范围、数据敏感性、数据主体的变化；
私有能效数据的变化使得私有能效数据无法满足高级能效服务模型时，高级能效服务模型从高级能效服务模型库中移除，并转化为基础能效服务模型存储在基础能效服务模型库中；其中，私有能效数据的变化包括私有能效数据的保护范围、数据敏感性、数据主体的变化。
19.标准化能效服务模型构建系统，实现了如权利要求1-18任意一项中所述的标准化能效服务模型构建方法，其特征在于，
所述构建系统包括：多源能效数据库构建模块，基础能效服务模型库构建模块，能效服务评价模型构建模块，标准能效服务业务库构建模块，标准化能效服务体系构建模块；
多源能效数据库构建模块，用于根据能效业务数据需求获取能效特征数据，建立多源能效数据库用于存储能效特征数据；
基础能效服务模型库构建模块，用于对多源能效数据库中的能效特征数据进行分类，依据能效特征数据的分类结果建立能效服务模型；其中，能效服务模型包括：基础能效服务，高级能效服务；基础能效服务模型库构建模块包括基础能效服务模型库单元，高级能效服务模型库单元；基础能效服务模型库单元用于存储基础能效服务，高级能效服务模型库单元用于存储高级能效服务；
能效服务评价模型构建模块，用于根据能效服务模型的能效业务服务数据，利用能效业务评价算费构建能效服务评价模型，利用能效服务评价模型对基础能效服务与高级能效服务进行服务评价；
标准化能效服务体系构建模块，用于基于能效业务参与主体、多源能效数据库、基础能效服务模型库、高级能效服务模型库、能效服务评价模型、标准能效服务业务库，构成标准化能效服务体系。
20.根据权利要求19所述的标准化能效服务模型构建系统，其特征在于，
所述构建系统还包括：能效服务转化模型构建模块；
能效服务转化模型构建模块，用于根据能效服务模型的分类条件构造能效服务转化的触发条件，基于触发条件构建能效服务转化模型，利用能效服务转化模型进行基础能效服务与高级能效服务之间的转化。
21.一种终端，包括处理器及存储介质；其特征在于：
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1-18任一项所述标准化能效服务模型构建方法的步骤。
22.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-18任一项所述标准化能效服务模型构建方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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