CN115456267A - 一种基于数据分析的能源数据处理系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于数据分析的能源数据处理系统及方法，属于能源数据处理领域，该系统包括数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和终端显示模块；所述数据采集模块用于实时采集企业消耗的能源信息、企业的生产总值、设备数量和所使用的能源的历年实际价目，所述数据存储模块用于对数据采集模块采集的数据信息进行加密存储，所述数据分析模块用于对采集存储的数据进行处理，所述终端显示模块用于对分析的结果在终端进行显示，并且在数据分析的结果出现异常的时候，进行报警提醒，通知相关部门及时采取措施。本发明使得企业相关人员能够基于数据分析对能源使用情况做出预测，提高能源的利用率，降低能耗、成本和污染。

Description

一种基于数据分析的能源数据处理系统及方法
技术领域
本发明涉及能源数据处理领域，具体为一种基于数据分析的能源数据处理系统及方法。
背景技术
纺织业在中国是一个劳动密集程度高和对外依存度较大的产业。中国是世界上最大的纺织品服装生产和出口国，纺织品服装出口的持续稳定增长对保证中国外汇储备、国际收支平衡、人民币汇率稳定、解决社会就业及纺织业可持续发展至关重要。
纺织业细分下来包括棉纺织、化纤、麻纺织、毛纺织、丝绸、纺织品针织行业、印染业等。纺织业面临资源利用率低，高能耗，高成本，污染严重等问题。在能源消耗方面，纺织机械、化纤机械电力消耗十分突出，化纤行业总耗能比国外先进水平高10％-30％左右；织物印染的用水量已居全国制造业第二，废水排放量占全国第六，但是水的重复利用率却落后于制造业的平均水平；同时，纺织企业会消耗大量的化石能源，例如煤、石油、天然气等，化石能源的使用会产生大量的碳排放，加重温室效应。
对纺织企业的能源数据进行分析，对该纺织企业的能源需求进行预测，能够让企业有效把控能源的使用，对能源使用进行合理规划，从而采取相应的措施，例如改变能源结构、采用节能低碳技术、净化污水重复利用等，从而提高能源的利用率，降低能耗，降低成本，减轻污染。
由此看来，如何对纺织企业的能源数据进行分析，对纺织企业的能源需求进行预测是很有必要的。因此，需要一种基于数据分析的能源数据处理系统及方法来解决这一问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于数据分析的能源数据处理系统及方法，在数据分析的基础上，采集纺织企业的电能、水量、化石能源和基础信息进行实时采集，对该企业的能源需求进行预测分析，根据分析结果，通过终端进行展示，在分析结果出现异常的情况下，通过语音报警进行提醒，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于数据分析的能源数据处理系统，所述能源数据处理系统包括数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和终端显示模块；
所述数据采集模块与数据存储模块相连接，所述数据存储模块与数据分析模块相连接，所述数据分析模块与终端显示模块相连接；所述数据采集模块用于实时采集企业消耗的能源信息、企业的生产总值、设备数量和所使用的能源的历年实际价目，所述数据存储模块用于对数据采集模块采集的数据信息进行加密存储，所述数据分析模块用于对采集存储的数据进行处理，所述终端显示模块用于对分析的结果在终端进行显示，并且在数据分析的结果出现异常的时候，进行报警提醒，通知相关部门及时采取措施。
进一步的，所述数据采集模块包括电能采集单元、水量采集单元、化石能源采集单元和基础信息采集单元；所述电能采集单元通过智能电量监测仪对企业消耗的电能进行实时采集，所述水量采集单元采用智能水表对企业消耗的水量进行实时采集，所述化石能源采集单元通过化石能源监测仪对企业消耗的化石能源进行实时采集，所述基础信息采集单元用于对企业的生产总值、设备数量信息以及使用能源的历年实际价目进行采集。
进一步的，所述数据存储模块包括存储单元和加密单元；所述存储单元用于对数据采集模块采集的信息和数据分析模块分析的结果进行存储，所述加密单元使用工业隔离网关对采集的数据进行加密。工业隔离网关是网络隔离技术应用于工业网络安全防护的一种专业化安全产品，是一种专门应用于工业领域的网络隔离产品，能够有效保证数据传输的安全，防止企业信息泄露。
进一步的，所述数据分析模块用于对采集的数据信息进行分析，通过建立能源需求预测模型，对该企业进行能耗分析，对比信息存储模块中存储的历史数据，进行的长期能源需求进行预测，并将分析结果存储进数据存储模块。
进一步的，所述终端显示模块包括屏幕终端显示单元和语音报警单元；根据数据分析模块分析所得的结果，屏幕终端显示单元通过大屏、电脑屏幕和移动端进行分析结果的展示，在分析结果出现异常的时候，通过语音报警单元进行提醒，通知相关部门及时采取措施。
一种基于数据分析的能源数据处理方法，包括以下步骤：
S1：对能源的使用和基础信息进行实时采集；
S2：将采集到的信息进行存储，并使用工业隔离网关进行加密；
S3：通过建立能源需求预测模型，对比历史数据，对该企业能源需求进行预测分析；
S4：根据分析结果进在终端进行展示，在分析结果出现异常的情况下，通过语音报警进行提醒。
进一步的，在步骤S3中，根据采集的信息，能源信息包括电能、水量、化石能源的使用情况，在对数回归模型的基础上建立能源需求预测模型：
Figure BDA0003829220670000031
其中，yt＝logAt，At为第t年的综合能耗；yt-1＝logAt-1，At-1为第t-1年的综合能耗；综合能耗单位为：kgec，意思是千克标准煤，使用能源可根据标准进行换算。
Figure BDA0003829220670000032
Pt为第t年该企业的生产总值，Pt-1为t-1年该企业的生产总值；生产总值单位为：万元。
Figure BDA0003829220670000033
Qt为第t年该企业的设备总数量，Qt-1为第t-1年该企业的设备总数量；设备数量单位为：台。
Figure BDA0003829220670000034
Rt为第t年的使用能源的实际总价目，Rt-1为第t-1年的使用能源的实际总价目；实际价目单位为：万元。
a、b、c、d、e、f为各个变量的权重。
能源预测常采用回归分析法，这种方法能把能源预测和各种因素联系起来，考虑到在纺织企业中，影响能源能耗的最重要的宏观因素为该企业的生产总值、设备数量和能源的实际价目；其他因素，例如设备更新、政策干预等对能源数据的影响较小，暂时不予考虑。
进一步的，在步骤S3中，利用SQP优化方法沿着使误差函数最小化的方向优化模型，来确定模型中的权重；连续二次规划简称SQP，令误差函数最小来解决约束问题。SQP是一种处理非线性有不等式约束条件的最优化问题的优化技术，通过用一个适当的二次规划问题来了代替原始问题，确定寻找最优方向。例如一个问题的近似解为∝β，产生一个更优解为∝β+1，反复执行该过程，直至得到答案收敛。考虑到纺织企业的生产总值与综合能耗有很强的相互关系，为了结果更加精准，故添加两个新的系数：非线性生产总值的二次项和三次向，约束为正值。
误差函数为：
Figure BDA0003829220670000035
其中，T为输入历史数据的年数，zx为第x年的模型输出，
Figure BDA0003829220670000036
为第x年的实际值；为了使误差函数最小化，使用SQP优化方法，并把误差函数对每个模型的权重求偏导，从而得出权重的不等式约束：
0.9≤a≤1.1，
0≤b≤1，
0≤c≤1，
0≤d≤1，
1≤e≤2，
-1≤f≤0。
进一步的，在步骤S4中，根据分析结果，通过终端例如大屏、电脑、微信、手机APP等，展示出能源变化趋势和其他测量因素之间的关系，与历史数据进行比较，可以通过图表进行展示，并且支持多种语言版本，例如中文、英文等；在出现异常的情况下，进行报警和语音提醒，相关部门快速采取措施。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
1、本发明利用智能电量检测仪、智能水表、化石能源监测仪进行能源数据的实时监测，减轻了人力物力的使用，减少了时间成本，提高了效率。
2、本发明通过建立能源需求预测模型，通过计算，可以清楚地看到能源变化趋势与其他测量因素之间的关系，根据数据进行能源需求预测，在出现数据异常的情况下，提醒相关部门采取措施，提高能源利用率，减轻环境污染。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种基于数据分析的能源数据处理系统的模块组成示意图；
图2是本发明一种基于数据分析的能源数据处理方法的流程示意图；
具体实施方式
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，所描述的实施例仅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。
请参阅图1-图2，本发明提供技术方案：一种基于数据分析的能源数据处理系统，所述能源数据处理系统包括数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和终端显示模块；
所述数据采集模块与数据存储模块相连接，所述数据存储模块与数据分析模块相连接，所述数据分析模块与终端显示模块相连接；所述数据采集模块用于实时采集企业消耗的能源信息、企业的生产总值、设备数量和所使用的能源的历年实际价目，所述数据存储模块用于对数据采集模块采集的数据信息进行加密存储，所述数据分析模块用于对采集存储的数据进行处理，所述终端显示模块用于对分析的结果在终端进行显示，并且在数据分析的结果出现异常的时候，进行报警提醒，通知相关部门及时采取措施。
进一步的，所述数据采集模块包括电能采集单元、水量采集单元、化石能源采集单元和基础信息采集单元；所述电能采集单元通过智能电量监测仪对企业消耗的电能进行实时采集，所述水量采集单元采用智能水表对企业消耗的水量进行实时采集，所述化石能源采集单元通过化石能源监测仪对企业消耗的化石能源进行实时采集，所述基础信息采集单元用于对企业的生产总值、设备数量信息以及使用能源的历年实际价目进行采集。
进一步的，所述数据存储模块包括存储单元和加密单元；所述存储单元用于对数据采集模块采集的信息和数据分析模块分析的结果进行存储，所述加密单元使用工业隔离网关对采集的数据进行加密。工业隔离网关是网络隔离技术应用于工业网络安全防护的一种专业化安全产品，是一种专门应用于工业领域的网络隔离产品，能够有效保证数据传输的安全，防止企业信息泄露。
进一步的，所述数据分析模块用于对采集的数据信息进行分析，通过建立能源需求预测模型，对该企业进行能耗分析，对比信息存储模块中存储的历史数据，进行的长期能源需求进行预测，并将分析结果存储进数据存储模块。
进一步的，所述终端显示模块包括屏幕终端显示单元和语音报警单元；根据数据分析模块分析所得的结果，屏幕终端显示单元通过大屏、电脑屏幕和移动端进行分析结果的展示，在分析结果出现异常的时候，通过语音报警单元进行提醒，通知相关部门及时采取措施。
一种基于数据分析的能源数据处理方法，包括以下步骤：
S1：对能源的使用和基础信息进行实时采集；
S2：将采集到的信息进行存储，并使用工业隔离网关进行加密；
S3：通过建立能源需求预测模型，对比历史数据，对该企业能源需求进行预测分析；
S4：根据分析结果进在终端进行展示，在分析结果出现异常的情况下，通过语音报警进行提醒。
进一步的，在步骤S3中，根据采集的信息，能源信息包括电能、水量、化石能源的使用情况，在对数回归模型的基础上建立能源需求预测模型：
Figure BDA0003829220670000061
其中，yt＝logAt，At为第t年的综合能耗；yt-1＝logAt-1，At-1为第t-1年的综合能耗；综合能耗单位为：kgec，意思是千克标准煤，使用能源可根据标准进行换算。
Figure BDA0003829220670000062
Pt为第t年该企业的生产总值，Pt-1为t-1年该企业的生产总值；生产总值单位为：万元。
Figure BDA0003829220670000063
Qt为第t年该企业的设备总数量，Qt-1为第t-1年该企业的设备总数量；设备数量单位为：台。
Figure BDA0003829220670000064
Rt为第t年的使用能源的实际总价目，Rt-1为第t-1年的使用能源的实际总价目；实际价目单位为：万元。
b、b、c、d、e、f为各个变量的权重。
能源预测常采用回归分析法，这种方法能把能源预测和各种因素联系起来，考虑到在纺织企业中，影响能源能耗的最重要的宏观因素为该企业的生产总值、设备数量和能源的实际价目；其他因素，例如设备更新、政策干预等对能源数据的影响较小，暂时不予考虑。
进一步的，在步骤S3中，利用SQP优化方法沿着使误差函数最小化的方向优化模型，来确定模型中的权重；连续二次规划简称SQP，令误差函数最小来解决约束问题。SQP是一种处理非线性有不等式约束条件的最优化问题的优化技术，通过用一个适当的二次规划问题来了代替原始问题，确定寻找最优方向。例如一个问题的近似解为∝β，产生一个更优解为∝β+1，反复执行该过程，直至得到答案收敛。考虑到纺织企业的生产总值与综合能耗有很强的相互关系，为了结果更加精准，故添加两个新的系数：非线性生产总值的二次项和三次向，约束为正值。
误差函数为：
Figure BDA0003829220670000065
其中，T为输入历史数据的年数，zx为第x年的模型输出，
Figure BDA0003829220670000066
为第x年的实际值；为了使误差函数最小化，使用SQP优化方法，并把误差函数对每个模型的权重求偏导，从而得出权重的不等式约束：
0.9≤a≤1.1，
0≤b≤1，
0≤c≤1，
0≤d≤1，
1≤e≤2，
-1≤f≤0。
进一步的，在步骤S4中，根据分析结果，通过终端例如大屏、电脑、微信、手机APP等，展示出能源变化趋势和其他测量因素之间的关系，与历史数据进行比较，可以通过图表进行展示，并且支持多种语言版本，例如中文、英文等；在出现异常的情况下，进行报警和语音提醒，相关部门快速采取措施。
实施案例一：
若有一纺织企业第t-1年使用综合能耗为2000kgec，共有100台设备，生产总值为800万元，实际价目为200万元；第t年的生产总值为1000万元，共有200台设备，实际价目为300万元，权重为：a＝0.95，b＝0.5，c＝0.4，d＝0.3，e＝1.3，f＝-0.7，则下一年预测公式为：
Figure BDA0003829220670000071
logAt-1＝log2000＝3.3，
因此，可以了解到预测第t年的能源使用综合能耗应该低于2000kgec。若第t年使用的综合能耗为1900kgec，则符合预测。但是，如果第t年的实际综合能耗为8000kgec，log4000＝3.90>logAt，则能耗大于预测值，证明能源消耗过多，数据异常，此时该系统发出报警，以及语音提醒，相关人员可以通过终端进行查看各项能源数据与历史数据，查明耗能过多的原因。例如，若使用电量过多，可以考虑使用节能灯、节能风机、新型变压器等，若水量使用过多，可以考虑使用新型疏水阀、无水染整技术、废水过滤处理再使用等，若使用化石能源过多，可以考虑常温染整技术、利用生物质能及太阳能、使用可降解材料等。
该系统也能应用于纺织企业的长期能源预测，便于企业对使用的能源进行把控，及时做出调整，降低能耗，降低成本，减少污染。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物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、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，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。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于数据分析的能源数据处理系统，其特征在于：该数据处理系统包括数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和终端显示模块；
所述数据采集模块与数据存储模块相连接，所述数据存储模块与数据分析模块相连接，所述数据分析模块与终端显示模块相连接；所述数据采集模块用于实时采集企业消耗的能源信息、企业的生产总值、设备数量和所使用的能源的历年实际价目，所述数据存储模块用于对数据采集模块采集的数据信息进行加密存储，所述数据分析模块用于对采集存储的数据进行处理，所述终端显示模块用于对分析的结果在终端进行显示，并且在数据分析的结果出现异常的时候，进行报警提醒，通知相关部门及时采取措施。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的能源数据处理系统，其特征在于：所述数据采集模块包括电能采集单元、水量采集单元、化石能源采集单元和基础信息采集单元；所述电能采集单元通过智能电量监测仪对企业消耗的电能进行实时采集，所述水量采集单元采用智能水表对企业消耗的水量进行实时采集，所述化石能源采集单元通过化石能源监测仪对企业消耗的化石能源进行实时采集，所述基础信息采集单元用于对企业的生产总值、设备数量信息以及使用能源的历年实际价目进行采集。
3.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的能源数据处理系统，其特征在于：所述数据存储模块包括存储单元和加密单元；所述存储单元用于对数据采集模块采集的信息和数据分析模块分析的结果进行存储，所述加密单元使用工业隔离网关对采集的数据进行加密。
4.根据权利要求3所述的一种基于数据分析的能源数据处理系统，其特征在于：所述数据分析模块用于对采集的数据信息进行分析，通过建立能源需求预测模型，对该企业进行能耗分析，对比信息存储模块中存储的历史数据，进行的长期能源需求进行预测，并将分析结果存储进数据存储模块。
5.根据权利要求4所述的一种基于数据分析的能源数据处理系统，其特征在于：所述终端显示模块包括屏幕终端显示单元和语音报警单元；根据数据分析模块分析所得的结果，屏幕终端显示单元通过大屏、电脑屏幕和移动端进行分析结果的展示，在分析结果出现异常的时候，通过语音报警单元进行提醒，通知相关部门及时采取措施。
6.一种基于数据分析的能源数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：对能源的使用和基础信息进行实时采集；
S2：将采集到的信息进行存储，并使用工业隔离网关进行加密；
S3：通过建立能源需求预测模型，对比历史数据，对该企业能源需求进行预测分析；
S4：根据分析结果进在终端进行展示，在分析结果出现异常的情况下，通过语音报警进行提醒。
7.根据权利要求6所述的一种基于数据分析的能源数据处理方法，其特征在于：在步骤S3中，根据采集的信息，能源信息包括电能、水量、化石能源的使用情况，在对数回归模型的基础上建立能源需求预测模型：
Figure FDA0003829220660000021
其中，yt＝logAt，At为第t年的综合能耗；yt-1＝logAt-1，At-1为第t-1年的综合能耗；
Figure FDA0003829220660000022
Pt为第t年该企业的生产总值，Pt-1为t-1年该企业的生产总值；
Figure FDA0003829220660000023
Qt为第t年该企业的设备总数量，Qt-1为第t-1年该企业的设备总数量；
Figure FDA0003829220660000024
Rt为第t年的使用能源的实际总价目，Rt-1为第t-1年的使用能源的实际总价目；
a、b、c、d、e、f为各个变量的权重。
8.根据权利要求7所述的一种基于数据分析的能源数据处理方法，其特征在于：在步骤S3中，利用SQP优化方法沿着使误差函数最小化的方向优化模型，来确定模型中的权重；
误差函数为：
Figure FDA0003829220660000025
其中，T为输入历史数据的年数，zx为第x年的模型输出，
Figure FDA0003829220660000026
为第x年的实际值；为了使误差函数最小化，使用SQP优化方法，并把误差函数对每个模型的权重求偏导，从而得出权重的不等式约束。
9.根据权利要求8所述的一种基于数据分析的能源数据处理方法，其特征在于：在步骤S4中，根据分析结果，通过终端展示出能源变化趋势和其他测量因素之间的关系，与历史数据进行比较，并且支持多种语言版本；在出现异常的情况下，进行报警和语音提醒，相关部门快速采取措施。
CN202211069643.2A 2022-09-02 2022-09-02 一种基于数据分析的能源数据处理系统及方法 Pending CN115456267A (zh)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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