CN116647819A - 基于传感器网络的仪器能耗监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及基于传感器网络的仪器能耗监测方法及系统，旨在提供一种高效准确的能耗监测方案，以降低能源消耗和优化资源分配。通过利用传感器网络和深度学习技术，本方法能够实时监测传感器网络中各个节点的能耗情况，并提供相应的数据分析和决策支持。本发明基于深度学习的方法能够从海量数据中学习能耗模式，实现对传感器网络能耗的准确监测和预测；该方法能够实时采集、处理和分析传感器数据，及时发现能耗异常和趋势变化，提供即时决策支持；传感器网络能耗监测过程完全自动化，无需手动干预，提高了效率并降低了人为错误的风险；该方法适用于不同规模和复杂度的传感器网络，并能够根据实际需求进行灵活的配置和扩展。

Description

基于传感器网络的仪器能耗监测方法及系统

技术领域

本发明涉及仪器设备管理领域，尤其涉及一种基于传感器网络的仪器能耗监测方法及系统。

背景技术

在现代工业生产和实验室等环境中，大量的仪器设备被广泛应用，这些设备消耗大量能源，且通常运行时间较长。为了实现能源的有效管理和优化，监测仪器设备的能耗情况变得至关重要。传统的能耗监测方法存在一些问题，如监测手段不够便捷、数据采集不准确、能耗分析困难等，导致能源管理效率低下。

传统能耗监测方法主要包括人工读表、电表监测和数据记录仪等。人工读表方法需要人员定期到现场读取仪表数据，不仅费时费力，还容易出现人为误差。电表监测方法通过安装电表来实时监测电力消耗，但无法获取其他能耗指标的数据。数据记录仪可以记录仪器设备的能耗数据，但数据采集不够实时且分析功能有限，难以提供及时的能耗管理和优化建议。

传感器网络技术的发展为仪器能耗监测提供了新的解决方案。传感器网络可以部署在仪器设备周围，通过传感器节点采集能耗数据，并通过无线通信将数据传输至中央处理系统进行分析和管理。传感器网络能够实现对能耗数据的实时采集和传输，有效提高了数据采集的准确性和时间效率。

然而，目前基于传感器网络的仪器能耗监测方法及系统仍存在一些问题。例如，传感器节点的部署和管理不够灵活和智能化，数据分析和可视化功能有限，缺乏有效的能耗管理和优化策略等。

因此，需要提供一种基于传感器网络的仪器能耗监测方法及系统，克服现有技术的不足，实现对仪器设备能耗情况的实时监测、准确分析和有效管理，以提高能源利用效率和降低能源浪费。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种基于传感器网络的仪器能耗监测方法及系统，用于实时监测和管理仪器设备的能耗情况。该系统通过部署传感器网络，收集仪器设备的能耗数据，并利用数据分析和可视化技术提供实时监测和分析功能，从而实现能源消耗的有效管理和优化。

本发明采用以下技术方案实现：

第一方面，本发明提供了一种基于传感器网络的仪器能耗监测方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：部署传感器网络；其中，在选定的待监测的仪器设备所在的区域安装传感器，形成与中心节点通过网络传输能耗数据的传感器节点；

步骤2：通过数据采集单元接收所述中心节点传输的能耗数据，并对所述能耗数据进行预处理和压缩，利用无线通信将处理后的能耗数据传输至中央数据处理系统；

步骤3：所述中央数据处理系统对接收到的能耗数据进行实时分析，计算能耗指标；

步骤4：将预处理后的能耗数据以及对应的能耗指标输入至深度学习模型进行训练，利用训练好的深度学习模型对实时传感器数据进行能耗监测和预测，生成包含监测结果的能耗监测报告，其中，所述能耗监测报告包括能耗趋势以及能源利用率信息；

步骤5：将预处理后的能耗数据、能耗指标以及监测结果进行可视化展示并基于监测结果进行决策支持和能源优化。

作为本发明的进一步方案，部署传感器网络包括：

基于能耗数据类型和环境条件确定传感器类型：根据待监测仪器设备的能耗数据类型和所处的环境条件，确定对应的传感器类型；其中，所述能耗数据类型包括待监测的电流、电压、温度、湿度、压力以及功率数据，对应的传感器类型包括电流传感器、电压传感器、温度传感器、湿度传感器、压力传感器以及功率传感器；

分级部署方式：根据不同仪器设备所在的区域，采用分级部署方式进行传感器节点的部署，在待监测的仪器设备所在的区域内，将传感器节点按照不同的组、层级进行部署；

不同级别传感器节点的部署：根据分级部署方式，按照区域划分、功能需求、层次划分，安装不同级别的传感器节点；

传感器节点与中心节点的连接：将安装的传感器节点与中心节点进行连接，每个传感器节点负责监测特定的能耗数据，并将能耗数据传输到中心节点。

作为本发明的进一步方案，所述中央数据处理系统基于实时数据流对接收到的能耗数据进行实时分析，包括以下步骤：

通过中心数据处理系统接收能耗数据流，并将所述能耗数据流按照时序以及对应的仪器设备生成消息队列；

根据仪器设备的能耗数据类型配置实时数据流处理环境，选择数据流处理引擎并设置数据流的输入源和输出目标；

将所述消息队列逐一输入数据流处理引擎，使用复杂事件处理（CEP）技术来检测和处理能耗事件和模式，将实时分析结果可视化展示。

作为本发明的进一步方案，使用复杂事件处理技术来检测和处理能耗事件和模式时，包括：

基于能耗数据流定义能耗事件检测和处理的事件类型；

将能耗数据流输入到CEP引擎中，CEP引擎使用定义的事件模式语句对输入的能耗数据流进行模式匹配，并检测是否存在与事件模式匹配的数据序列；

当存在与事件模式匹配的数据序列时，CEP引擎触发事件检测，根据实际需求和分析结果，对事件定义和模式语句进行更新和优化，将检测到的能耗事件和处理结果输出，并进行可视化展示。

作为本发明的进一步方案，所述深度学习模型采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的结合，利用能耗趋势进行能源计划和调度的决策支持，基于能耗监测结果进行能源消耗的优化建议和执行跟踪。

作为本发明的进一步方案，深度学习模型进行训练，包括以下步骤：

将预处理后的能耗数据和对应的能耗指标设置为深度学习模型接受的数据格式；其中，所述能耗数据为按照时间序列排列的能耗数据流，所述能耗指标为与时间步对应的数值；

对能耗数据流进行特征提取，使用滑动窗口捕提取所述能耗数据流的时序特征以及能耗指标；

对特征提取后的能耗数据和能耗指标使用Z-Score归一化进行标准化处理，得到样本数据集；

将样本数据集划分为训练集、验证集和测试集，其中，训练集用于模型的训练，验证集用于模型的调优和选择超参数，测试集用于评估模型的性能；

基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）设计深度学习模型的架构，其中，CNN用于捕捉时空特征，LSTM用于处理序列数据和长期依赖关系；

将预处理和标准化后的能耗数据和能耗指标作为输入，输入到深度学习模型中进行训练，通过损失函数度量模型的预测与实际能耗指标之间的差异，并通过优化算法进行模型参数的更新和优化；

使用训练集对深度学习模型进行训练，并根据验证集的性能进行模型的调优，使用测试集对训练好的模型进行评估，得到训练好的深度学习模型。

作为本发明的进一步方案，所述基于传感器网络的仪器能耗监测方法还包括：在传感器节点上实施能耗节约策略，所述能耗节约策略包括低功耗模式和休眠模式。

作为本发明的进一步方案，在传感器节点上实施低功耗模式时，包括以下步骤：

a.传感器节点设置：为传感器节点配置低功耗模式，包括调整传感器节点的工作频率、时钟速度以及传输速率；

b.传感器数据采集调度：根据预设定的采集的频率和时间间隔进行传感器数据采集；

c.休眠模式切换：在预设定的采集的频率和时间间隔内未采集到数据以及传输数据时，将传感器节点切换到低功耗模式；

d.唤醒机制：基于低功耗周期以及信号接收触发传感器节点的唤醒机制。

作为本发明的进一步方案，在传感器节点上实施休眠模式时，包括以下步骤：

在预设定的采集的频率和时间间隔内未采集到数据以及传输数据时，通过控制节点的供电电源及控制电源管理单元，将传感器节点切换到休眠模式；

基于休眠周期以及信号接收触发传感器节点的唤醒机制。

作为本发明的进一步方案，该基于传感器网络的仪器能耗监测方法，还包括：基于历史能耗数据和环境因素，通过使用深度学习模型开发能耗预测模型，使用深度学习模型进行异常检测和故障诊断，对能耗数据进行实时监测和分析，识别异常能耗模式或故障状态，并提供警报。

第二方面，本发明还提供了一种基于传感器网络的仪器能耗监测系统，该基于传感器网络的仪器能耗监测系统，包括：

传感器节点：安装在待监测的仪器设备所在的区域，用于监测能耗数据；

中心节点：作为传感器节点与中央数据处理系统之间的连接点，用于接收传感器节点传输的能耗数据，并将数据传输到中央数据处理系统进行分析处理；

中央数据处理系统：用于接收能耗数据流，并进行实时分析和计算能耗指标；

深度学习模型：用于接收预处理后的能耗数据和能耗指标作为输入，进行训练和监测能耗；

可视化展示界面：用于将预处理后的能耗数据、能耗指标以及监测结果进行可视化展示。

作为本发明的进一步方案，所述中心节点还包括数据采集单元，所述数据采集单元用于接收和处理传感器节点传输的能耗数据，通过对能耗数据预处理和压缩，使用无线通信将处理后的能耗数据传输至中央数据处理系统。

与现有技术相比，本发明的基于传感器网络的仪器能耗监测方法和系统具有以下有益效果：

1.实时监测和分析：本发明的方法和系统能够实时监测仪器设备的能耗数据，并通过中央数据处理系统进行实时分析。相比于传统的离线数据分析，能够更及时地获得能耗情况，并能够实时掌握能耗趋势和变化。

2.高效能耗数据处理：采用数据采集单元对能耗数据进行预处理和压缩，有效减少数据传输的量，并利用无线通信将处理后的数据传输至中央数据处理系统。这种高效的数据处理方式可以减少数据传输的时间和成本，提高能耗数据的处理效率。

3.综合分析能耗指标：中央数据处理系统对接收到的能耗数据进行实时分析，并计算能耗指标。通过综合分析能耗指标，可以更全面地评估能耗情况，并为能源计划和调度提供决策支持。

4.深度学习模型的应用：本发明利用深度学习模型对能耗数据进行训练和预测，能够更准确地监测和预测能耗情况。采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的结合，能够有效捕捉能耗数据中的时空特征和序列关系，提高能耗预测的准确性。

5.能耗节约和优化：通过能耗数据的实时监测和分析，系统可以识别异常能耗模式或故障状态，并提供警报。基于能耗监测结果，可以进行能源消耗的优化建议和执行跟踪，帮助用户采取节能措施和优化能源利用。

6.决策支持和可视化展示：通过可视化展示界面，能够直观地展示预处理后的能耗数据、能耗指标和监测结果。用户可以基于监测结果进行决策支持和能源优化，进一步提升能耗管理的效果。

综上所述，本发明的基于传感器网络的仪器能耗监测方法和系统在实时监测、高效处理、深度学习应用、能耗节约和决策支持等方面具有明显的优势和有益效果。

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为本发明一个实施例的基于传感器网络的仪器能耗监测方法的流程图。

图2为本发明一个实施例的基于传感器网络的仪器能耗监测方法中部署传感器网络的流程图。

图3为本发明一个实施例的基于传感器网络的仪器能耗监测方法中对能耗数据实时分析的流程图。

图4为本发明一个实施例的基于传感器网络的仪器能耗监测方法中使用复杂事件处理检测和处理能耗事件和模式的流程图。

图5为本发明一个实施例的基于传感器网络的仪器能耗监测系统的结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

需要说明的是，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明公开及其应用或使用的任何限制。

目前基于传感器网络的仪器能耗监测方法及系统中传感器节点的部署和管理不够灵活和智能化，数据分析和可视化功能有限，缺乏有效的能耗管理和优化策略等。本发明实施例提供一种基于传感器网络的仪器能耗监测方法及系统，克服现有技术的不足，实现对仪器设备能耗情况的实时监测、准确分析和有效管理，以提高能源利用效率和降低能源浪费。本发明通过部署传感器网络，收集仪器设备的能耗数据，并利用数据分析和可视化技术提供实时监测和分析功能，从而实现能源消耗的有效管理和优化。

具体地，下面结合附图，对本申请实施例作进一步阐述。

请参阅图1所示，图1示出了根据本发明公开的基于传感器网络的仪器能耗监测方法的一个实施例的流程的流程图。为了便于说明，仅示出与本发明实施例相关的部分。在本发明实施例中，本发明提供了一种基于传感器网络的仪器能耗监测方法，以下是该方法的具体步骤：

步骤S10：部署传感器网络；其中，在选定的待监测的仪器设备所在的区域安装传感器，形成与中心节点通过网络传输能耗数据的传感器节点；

步骤S20：通过数据采集单元接收所述中心节点传输的能耗数据，并对所述能耗数据进行预处理和压缩，利用无线通信将处理后的能耗数据传输至中央数据处理系统；

步骤S30：所述中央数据处理系统对接收到的能耗数据进行实时分析，计算能耗指标；

步骤S40：将预处理后的能耗数据以及对应的能耗指标输入至深度学习模型进行训练，利用训练好的深度学习模型对实时传感器数据进行能耗监测和预测，生成包含监测结果的能耗监测报告，其中，所述能耗监测报告包括能耗趋势以及能源利用率信息；

步骤S50：将预处理后的能耗数据、能耗指标以及监测结果进行可视化展示并基于监测结果进行决策支持和能源优化。

本发明的基于传感器网络的仪器能耗监测方法，通过部署传感器网络，利用传感器节点收集待监测仪器设备的能耗数据，并通过无线通信将数据传输至中央数据处理系统。中央数据处理系统对接收到的数据进行实时分析，计算能耗指标，并利用深度学习模型对数据进行训练和预测，生成能耗监测报告。最后，将预处理后的数据、能耗指标和监测结果进行可视化展示，以支持决策和能源优化。

在实施例时，步骤为：

1.部署传感器网络：在待监测的仪器设备所在的区域安装传感器节点，形成与中心节点通过网络传输能耗数据的传感器网络。

2.数据采集和传输：中心节点传输能耗数据至数据采集单元，数据采集单元接收数据后进行预处理和压缩，并利用无线通信将处理后的能耗数据传输至中央数据处理系统。

3.能耗数据分析：中央数据处理系统对接收到的能耗数据进行实时分析，计算能耗指标，例如能耗趋势和能源利用率等。

4.深度学习模型训练和监测：将预处理后的能耗数据和能耗指标输入至深度学习模型中进行训练，训练好的模型可以对实时传感器数据进行能耗监测和预测。通过该模型，能够生成能耗监测报告，包括能耗趋势和能源利用率等信息。

5.数据可视化和决策支持：将预处理后的能耗数据、能耗指标以及监测结果进行可视化展示，为用户提供直观的能耗信息。基于监测结果，用户可以进行决策支持和能源优化，例如制定能源计划和调度。

综上所述，本发明的基于传感器网络的仪器能耗监测方法通过传感器节点的部署、数据采集和处理、实时分析、深度学习模型训练和可视化展示，实现了对仪器能耗的实时监测、预测和优化。这将为用户提供更全面、高效的能耗管理和决策支持。

在本实施例中，参见图2所示，步骤1中，在部署传感器网络时，包括以下步骤：

S101、基于能耗数据类型和环境条件确定传感器类型：根据待监测仪器设备的能耗数据类型和所处的环境条件，确定对应的传感器类型；其中，所述能耗数据类型包括待监测的电流、电压、温度、湿度、压力以及功率数据，对应的传感器类型包括电流传感器、电压传感器、温度传感器、湿度传感器、压力传感器以及功率传感器。

具体的，可以使用电流传感器、电压传感器、温度传感器等来监测仪器设备的能耗情况。

S102、分级部署方式：根据不同仪器设备所在的区域，采用分级部署方式进行传感器节点的部署，在待监测的仪器设备所在的区域内，将传感器节点按照不同的组、层级进行部署。

其中，在选定的待监测的仪器设备所在的区域中，确定合适的传感器安装位置。这可能涉及考虑仪器设备的布局、能耗特征和数据收集的有效性。

在一些实施例中，还可以采用非线性部署、动态部署、分散部署、弹性部署以及多维部署进行传感器节点的部署。其中，非线性部署时，传感器节点不仅仅沿直线或规则网格排列，而是根据具体的场景和设备布局进行非线性的部署。可以根据仪器设备的分布情况，采用曲线、螺旋、环形或其他非线性形状的传感器节点布置方式；动态部署时，传感器节点根据仪器设备的移动或变化进行动态部署。当仪器设备需要移动或替换时，传感器节点也随之调整位置，以保持有效的能耗监测覆盖；分散部署时，将传感器节点分散在不同位置，以覆盖更广泛的仪器设备区域。传感器节点可以分布在整个工厂、实验室或建筑物内的多个位置，以便监测不同区域的能耗情况；弹性部署时，传感器节点根据能耗变化的需要进行弹性部署。根据仪器设备的工作负荷或需求变化，动态地增加或减少传感器节点的数量和位置，以确保能耗监测的准确性和实时性；多维部署时，传感器节点在空间上进行多维度的部署，以监测仪器设备能耗的多个方面。例如，在三维空间中，传感器节点可以安装在不同高度或角度，以便获取立体化的能耗数据。

S103、不同级别传感器节点的部署：

根据分级部署方式，将传感器节点按照区域划分、功能需求、层次划分，安装不同级别的传感器节点。这样可以根据具体需求和监测要求，在待监测的仪器设备所在的区域内，合理地分布和安装传感器节点。

例如，根据区域划分，可以将仪器设备所在的区域分为不同的子区域，每个子区域部署一个或多个传感器节点。根据功能需求、层次划分，可以确定不同级别的传感器节点，如主节点和从节点。主节点可能负责整个区域的数据汇总和管理，而从节点负责特定功能或特定仪器设备的数据监测。

通过合理的分级部署方式，可以充分利用传感器节点的资源，实现对不同区域或不同功能的仪器设备进行全面监测和数据收集。

S104、传感器节点与中心节点的连接：

安装的传感器节点需要与中心节点进行连接，以实现数据的传输和管理。每个传感器节点负责监测特定的能耗数据，并将数据传输到中心节点进行处理和分析。

传感器节点与中心节点之间的连接通常采用无线通信方式，如Wi-Fi、蓝牙、Zigbee等。这样可以减少布线和连接的复杂性，提高系统的灵活性和可扩展性。

传感器节点通过无线通信将采集到的能耗数据传输给中心节点，中心节点接收数据后进行预处理、分析和计算能耗指标。这样可以实现对能耗数据的实时监测和分析，并为后续的深度学习模型训练和决策支持提供数据基础。

通过传感器节点与中心节点的连接，能够实现对不同仪器设备的能耗数据的集中。

在本实施例中，参见图3所示，所述中央数据处理系统基于实时数据流对接收到的能耗数据进行实时分析，包括以下步骤：

S201.通过中心数据处理系统接收能耗数据流，并将所述能耗数据流按照时序以及对应的仪器设备生成消息队列：

中心数据处理系统接收从传感器节点传输过来的能耗数据流，并按照时序信息以及对应的仪器设备，将数据流进行组织和归类，形成消息队列。通过消息队列的方式，确保能耗数据按照时间顺序和仪器设备进行有序处理和分析。

S202.根据仪器设备的能耗数据类型配置实时数据流处理环境，选择数据流处理引擎并设置数据流的输入源和输出目标：

针对不同的仪器设备和能耗数据类型，中央数据处理系统配置相应的实时数据流处理环境。这可能涉及选择合适的数据流处理引擎和设置数据流的输入源和输出目标。数据流处理引擎是用于处理实时数据流的软件框架或工具，可以提供数据处理、分析和可视化等功能。

S203.将所述消息队列逐一输入数据流处理引擎，使用复杂事件处理（CEP）技术来检测和处理能耗事件和模式，将实时分析结果可视化展示：

中央数据处理系统将前面生成的消息队列逐一输入所选择的数据流处理引擎中。利用复杂事件处理（CEP）技术，数据流处理引擎可以对能耗事件和模式进行检测和处理。CEP技术可以识别和提取数据流中的特定事件和模式，例如能耗峰值、异常能耗等，并进行相应的处理和响应。

实时分析结果通过可视化展示，可以直观地呈现能耗数据的变化趋势、异常事件等信息。可视化展示可以采用图表、报表、仪表盘等形式，帮助用户更好地理解能耗数据的含义和趋势，并支持决策制定和优化能源管理。

综上所述，所述中央数据处理系统基于实时数据流进行能耗数据的接收、处理和分析，通过配置合适的数据流处理环境和采用复杂事件处理技术，实现对能耗事件和模式的检测和处理，并通过可视化展示向用户呈现实时分析结果。

在本实施例中，参见图4所示，使用复杂事件处理（CEP）技术来检测和处理能耗事件和模式时，包括以下步骤：

S301.基于能耗数据流定义能耗事件检测和处理的事件类型：

根据具体的能耗监测需求和实际情况，定义能耗事件的类型。能耗事件可以是各种能耗行为、状态或变化，如能耗峰值、能耗下降趋势、能耗异常等。通过定义能耗事件的类型，可以明确需要检测和处理的能耗行为。

S302.将能耗数据流输入到CEP引擎中，CEP引擎使用定义的事件模式语句对输入的能耗数据流进行模式匹配，并检测是否存在与事件模式匹配的数据序列：

将实时接收到的能耗数据流输入到CEP引擎中进行处理。CEP引擎使用预先定义的事件模式语句，对输入的能耗数据流进行模式匹配。事件模式语句描述了特定能耗事件发生的模式或规则，例如事件发生的顺序、时间窗口、阈值等。CEP引擎通过匹配数据流与事件模式语句，检测是否存在与事件模式匹配的数据序列。

S303.当存在与事件模式匹配的数据序列时，CEP引擎触发事件检测，根据实际需求和分析结果，对事件定义和模式语句进行更新和优化，将检测到的能耗事件和处理结果输出，并进行可视化展示：

当CEP引擎检测到与事件模式匹配的数据序列时，会触发能耗事件的检测。根据实际需求和分析结果，对事件定义和模式语句进行更新和优化，以提高事件检测的准确性和可靠性。检测到的能耗事件和处理结果可以通过输出形式，如报警、通知或记录等，向相关人员或系统进行展示和处理。此外，可以通过可视化展示方式，将检测到的能耗事件以图表、报表等形式进行展示，以便用户更直观地了解能耗数据的变化和异常情况。

综上所述，使用复杂事件处理技术能够通过定义事件类型和事件模式语句，实现对能耗数据流的检测和处理。当检测到与事件模式匹配的数据序列时，能够触发事件检测，并输出处理结果，同时通过可视化展示方式呈现给用户。这样可以提高能耗监测的准确性和实时性，帮助用户及时发现和处理能耗事件或异常情况。

在本实施例中，深度学习模型进行训练，包括以下步骤：

1.将预处理后的能耗数据和对应的能耗指标设置为深度学习模型接受的数据格式：

将能耗数据和能耗指标按照一定的数据格式进行组织，通常是将能耗数据按照时间序列排列，能耗指标与时间步对应的数值进行对齐。这样可以将能耗数据流转化为适合深度学习模型输入的形式。

2.对能耗数据流进行特征提取，使用滑动窗口捕捉能耗数据流的时序特征以及能耗指标：

通过使用滑动窗口的方式，提取能耗数据流的时序特征和能耗指标。滑动窗口可以捕捉到不同时间窗口内的数据模式和趋势，有助于模型学习能耗数据的时序特征。

3.对特征提取后的能耗数据和能耗指标进行Z-Score归一化处理，以得到标准化的样本数据集：

进行Z-Score归一化处理，将特征提取后的能耗数据和能耗指标进行标准化。这样可以消除数据之间的尺度差异，使得模型能够更好地学习数据的分布和关系。

4.将样本数据集划分为训练集、验证集和测试集：

将标准化后的样本数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于模型的调优和选择超参数，测试集用于评估训练好的模型在未见过的数据上的性能。

5.基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）设计深度学习模型的架构：

设计深度学习模型的架构，通常使用卷积神经网络（CNN）来捕捉能耗数据的时空特征，用长短期记忆网络（LSTM）来处理序列数据和长期依赖关系。这样的结合可以更好地对能耗数据进行建模和预测。

6.将预处理和标准化后的能耗数据和能耗指标作为输入，输入到深度学习模型中进行训练，通过损失函数度量模型的预测与实际能耗指标之间的差异，并通过优化算法进行模型参数的更新和优化；

使用训练集对深度学习模型进行训练，并根据验证集的性能进行模型的调优，使用测试集对训练好的模型进行评估，得到训练好的深度学习模型。

在本实施例中，所述基于传感器网络的仪器能耗监测方法还包括：在传感器节点上实施能耗节约策略，所述能耗节约策略包括低功耗模式和休眠模式。

在本实施例中，在传感器节点上实施低功耗模式时，包括以下步骤：

a.传感器节点设置：配置传感器节点的低功耗模式，包括调整工作频率、时钟速度和传输速率等参数。通过降低节点的功耗水平，可以减少能耗并延长传感器节点的电池寿命。

b.传感器数据采集调度：按照预设定的采集频率和时间间隔进行传感器数据采集。设置合理的采集频率和时间间隔可以降低数据传输和处理的功耗，从而减少能耗。

c.休眠模式切换：在预设定的采集频率和时间间隔内未采集到数据或传输数据时，将传感器节点切换到低功耗模式。在休眠模式下，传感器节点将处于低功耗状态，以节约能耗。

d.唤醒机制：基于低功耗周期和接收到的信号触发传感器节点的唤醒机制。当需要进行数据采集或传输时，传感器节点通过接收到的信号进行唤醒，切换回正常工作模式。

通过实施低功耗模式，传感器节点可以有效地减少能耗，并在需要时灵活地进行数据采集和传输，从而节约能源和延长传感器的运行时间。这有助于提高系统的能耗效率和可持续性。

作为本发明的进一步方案，在传感器节点上实施休眠模式时，包括以下步骤：

1.在预设定的采集频率和时间间隔内未采集到数据或传输数据时，通过控制节点的供电电源及控制电源管理单元，将传感器节点切换到休眠模式。休眠模式下的传感器节点将暂停数据采集和传输操作，进入低功耗状态，以减少能耗。

2.基于休眠周期以及信号接收触发传感器节点的唤醒机制。设置休眠周期，即在一段时间内保持节点处于休眠状态，避免频繁唤醒。当接收到特定的信号触发条件满足时，传感器节点会被唤醒，切换回正常工作模式。

通过实施休眠模式，传感器节点可以在没有数据采集或传输需求时进入低功耗状态，从而降低能耗并延长电池寿命。通过合理设置休眠周期和唤醒机制，可以在需要数据采集时及时唤醒传感器节点，确保系统的实时性和灵活性，同时节约能源资源的使用。

在本实施例中，该基于传感器网络的仪器能耗监测方法，还包括：基于历史能耗数据和环境因素，通过使用深度学习模型开发能耗预测模型，使用深度学习模型进行异常检测和故障诊断，对能耗数据进行实时监测和分析，识别异常能耗模式或故障状态，并提供警报。

其中，基于历史能耗数据和环境因素开发能耗预测模型：通过收集和分析历史能耗数据以及相关环境因素（如时间、温度、湿度等），使用深度学习模型进行能耗预测的模型开发。这个模型可以根据过去的能耗数据和环境因素，预测未来的能耗趋势和消耗情况。

使用深度学习模型进行异常检测和故障诊断：将深度学习模型应用于能耗数据的实时监测和分析，以检测和诊断异常能耗模式或仪器设备的故障状态。通过训练模型来学习正常的能耗模式，当实时能耗数据与预期模式偏离时，可以识别出异常情况或故障发生，并提供相应的警报和通知，以便及时采取措施进行修复或优化。

综合利用深度学习模型进行能耗预测、异常检测和故障诊断，可以提高能耗监测系统的智能化水平和自动化程度。通过实时监测和分析能耗数据，及时发现异常情况和故障状态，能够帮助优化能源消耗、提高能源利用效率，降低能耗成本，并提高设备的可靠性和维护效率。

本申请实施例提供的一种基于传感器网络的仪器能耗监测系统，该基于传感器网络的仪器能耗监测系统能够执行上述任一方法实施例中的种基于传感器网络的仪器能耗监测的方法。具体的，在本发明的一个实施例中提供了一种基于传感器网络的仪器能耗监测系统包括根据上述描述，可以设计一种基于传感器网络的仪器能耗监测系统，参见图5所示，该系统由以下组件组成：

传感器节点100：安装在待监测的仪器设备所在的区域，用于监测能耗数据；传感器节点100可以根据实际需求选择合适的传感器类型，如电流传感器、电压传感器、温度传感器、湿度传感器、压力传感器、功率传感器等。每个传感器节点100负责监测特定的能耗数据，并将数据传输到中心节点200。

中心节点200：作为传感器节点100与中央数据处理系统之间的连接点，用于接收传感器节点100传输的能耗数据，并将数据传输到中央数据处理系统进行分析处理；中心节点200可以通过无线通信与传感器节点100进行数据传输，确保能耗数据的实时性和准确性。

中央数据处理系统300：用于接收能耗数据流，并进行实时分析和计算能耗指标；中央数据处理系统300可以根据接收到的能耗数据进行预处理和压缩，然后利用适当的数据处理算法对能耗数据进行分析，计算能耗指标如能耗趋势、能源利用率等。

深度学习模型400：用于接收预处理后的能耗数据和能耗指标作为输入，进行训练和监测能耗；其中，深度学习模型400作为能耗监测和预测的关键组件，接收预处理后的能耗数据和能耗指标作为输入，进行训练和监测能耗。深度学习模型400可以采用卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等结构，利用时空特征和序列数据的处理能力进行能耗预测和监测。

可视化展示界面500：用于将预处理后的能耗数据、能耗指标以及监测结果进行可视化展示，提供直观的能耗监测报告。通过可视化展示界面500，用户可以实时了解能耗数据的变化趋势、能源利用率等信息，以便进行决策支持和能源优化。

这些组件共同构成了基于传感器网络的仪器能耗监测系统，实现了对仪器设备能耗的实时监测、预测和分析，为能源管理和优化提供了有益的工具和信息。

在本发明的实施例中，中心节点200除了作为传感器节点100与中央数据处理系统300之间的连接点外，还包括数据采集单元201。数据采集单元201负责接收和处理传感器节点100传输的能耗数据，并进行预处理和压缩，然后通过无线通信将处理后的能耗数据传输至中央数据处理系统300。

数据采集单元201的主要功能是接收传感器节点100传输的能耗数据流，并对数据进行预处理和压缩，以减少数据传输的带宽和存储需求。预处理过程可能包括数据清洗、滤波、降采样等操作，以确保能耗数据的质量和准确性。压缩过程可以采用压缩算法对能耗数据进行压缩，以降低数据的大小。

一旦能耗数据经过预处理和压缩，数据采集单元201利用无线通信技术将处理后的能耗数据传输至中央数据处理系统300。无线通信可以采用各种通信协议和技术，如Wi-Fi、蓝牙、LoRaWAN等，以实现可靠的数据传输。

通过引入数据采集单元201，中心节点200能够有效地接收、处理和传输传感器节点100的能耗数据，为中央数据处理系统300提供高质量的数据输入，从而实现准确的能耗监测和分析。

综上所述，该基于传感器网络的仪器能耗监测系统是一个完整的系统，由传感器节点100、中心节点200、中央数据处理系统300、深度学习模型400和可视化展示界面500组成。传感器节点100部署在待监测的仪器设备所在的区域，负责监测能耗数据并将数据传输到中心节点200。中心节点200作为传感器节点100与中央数据处理系统300之间的连接点，接收并处理传感器节点100传输的能耗数据，然后将数据传输至中央数据处理系统300进行实时分析和计算能耗指标。深度学习模型400接收预处理后的能耗数据和能耗指标作为输入，进行训练和监测能耗，实现能耗预测、异常检测和故障诊断。最后，可视化展示界面500将预处理后的能耗数据、能耗指标以及监测结果以直观的方式进行可视化展示，为用户提供决策支持和能源优化的依据。

该系统的优势在于通过传感器网络实时监测仪器设备的能耗情况，通过数据处理和深度学习模型实现能耗的预测、异常检测和故障诊断，进一步提供能源消耗的优化建议和执行跟踪。通过可视化展示界面500，用户可以直观地了解能耗趋势、能源利用率等信息，并基于监测结果进行决策支持和能源优化。此外，该系统还支持能耗节约策略的实施，包括低功耗模式和休眠模式，进一步提高能耗的效率。

总体而言，该基于传感器网络的仪器能耗监测系统能够实现对仪器设备能耗的实时监测、预测和优化，帮助用户提高能源利用效率、降低能耗成本，并为能源管理和决策提供有效的支持。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于传感器网络的仪器能耗监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

部署传感器网络；其中，在选定的待监测的仪器设备所在的区域安装传感器，形成与中心节点通过网络传输能耗数据的传感器节点；

通过数据采集单元接收所述中心节点传输的能耗数据，并对所述能耗数据进行预处理和压缩，利用无线通信将处理后的能耗数据传输至中央数据处理系统；

所述中央数据处理系统对接收到的能耗数据进行实时分析，计算能耗指标；

将预处理后的能耗数据以及对应的能耗指标输入至深度学习模型进行训练，利用训练好的深度学习模型对实时传感器数据进行能耗监测和预测，生成包含监测结果的能耗监测报告，其中，所述能耗监测报告包括能耗趋势以及能源利用率信息；

将预处理后的能耗数据、能耗指标以及监测结果进行可视化展示并基于监测结果进行决策支持和能源优化。

2.如权利要求1所述的基于传感器网络的仪器能耗监测方法，其特征在于，部署传感器网络包括：

基于能耗数据类型和环境条件确定传感器类型；

根据不同仪器设备所在的区域，采用分级部署方式进行传感器节点的部署，在待监测的仪器设备所在的区域内，将传感器节点按照不同的组、层级进行部署；

不同级别传感器节点的部署，将安装的传感器节点与中心节点进行连接，每个传感器节点负责监测特定的能耗数据，并将能耗数据传输到中心节点。

3.如权利要求1所述的基于传感器网络的仪器能耗监测方法，其特征在于，所述中央数据处理系统基于实时数据流对接收到的能耗数据进行实时分析，包括以下步骤：

通过中心数据处理系统接收能耗数据流，并将所述能耗数据流按照时序以及对应的仪器设备生成消息队列；

根据仪器设备的能耗数据类型配置实时数据流处理环境，选择数据流处理引擎并设置数据流的输入源和输出目标；

将所述消息队列逐一输入数据流处理引擎，使用复杂事件处理技术来检测和处理能耗事件和模式，将实时分析结果可视化展示。

4.如权利要求3所述的基于传感器网络的仪器能耗监测方法，其特征在于，使用复杂事件处理技术来检测和处理能耗事件和模式时，包括：

基于能耗数据流定义能耗事件检测和处理的事件类型；

将能耗数据流输入到CEP引擎中，CEP引擎使用定义的事件模式语句对输入的能耗数据流进行模式匹配，并检测是否存在与事件模式匹配的数据序列；

当存在与事件模式匹配的数据序列时，CEP引擎触发事件检测，根据实际需求和分析结果，对事件定义和模式语句进行更新和优化，将检测到的能耗事件和处理结果输出，并进行可视化展示。

5.如权利要求1所述的基于传感器网络的仪器能耗监测方法，其特征在于，所述深度学习模型采用卷积神经网络和长短期记忆网络的结合，利用能耗趋势进行能源计划和调度的决策支持，基于能耗监测结果进行能源消耗的优化建议和执行跟踪。

6.如权利要求5所述的基于传感器网络的仪器能耗监测方法，其特征在于，深度学习模型进行训练，包括以下步骤：

将预处理后的能耗数据和对应的能耗指标设置为深度学习模型接受的数据格式；其中，所述能耗数据为按照时间序列排列的能耗数据流，所述能耗指标为与时间步对应的数值；

对能耗数据流进行特征提取，使用滑动窗口捕提取所述能耗数据流的时序特征以及能耗指标；

对特征提取后的能耗数据和能耗指标使用Z-Score归一化进行标准化处理，得到样本数据集；

将样本数据集划分为训练集、验证集和测试集，其中，训练集用于模型的训练，验证集用于模型的调优和选择超参数，测试集用于评估模型的性能；

基于卷积神经网络和长短期记忆网络设计深度学习模型的架构，其中，卷积神经网络用于捕捉时空特征，长短期记忆网络用于处理序列数据和长期依赖关系；

将预处理和标准化后的能耗数据和能耗指标作为输入，输入到深度学习模型中进行训练，通过损失函数度量模型的预测与实际能耗指标之间的差异，并通过优化算法进行模型参数的更新和优化；

使用训练集对深度学习模型进行训练，并根据验证集的性能进行模型的调优，使用测试集对训练好的模型进行评估，得到训练好的深度学习模型。

7.如权利要求6所述的基于传感器网络的仪器能耗监测方法，其特征在于，所述基于传感器网络的仪器能耗监测方法还包括：在传感器节点上实施能耗节约策略，所述能耗节约策略包括低功耗模式和休眠模式，在传感器节点上实施低功耗模式时，包括以下步骤：

a.传感器节点设置：为传感器节点配置低功耗模式，包括调整传感器节点的工作频率、时钟速度以及传输速率；

b.传感器数据采集调度：根据预设定的采集的频率和时间间隔进行传感器数据采集；

c.休眠模式切换：在预设定的采集的频率和时间间隔内未采集到数据以及传输数据时，将传感器节点切换到低功耗模式；

d.唤醒机制：基于低功耗周期以及信号接收触发传感器节点的唤醒机。

8.如权利要求7所述的基于传感器网络的仪器能耗监测方法，其特征在于，在传感器节点上实施休眠模式时，包括以下步骤：

在预设定的采集的频率和时间间隔内未采集到数据以及传输数据时，通过控制节点的供电电源及控制电源管理单元，将传感器节点切换到休眠模式；

基于休眠周期以及信号接收触发传感器节点的唤醒机制。

9.一种基于传感器网络的仪器能耗监测系统，其特征在于，该基于传感器网络的仪器能耗监测系统包括：

传感器节点：安装在待监测的仪器设备所在的区域，用于监测能耗数据；

中心节点：作为传感器节点与中央数据处理系统之间的连接点，用于接收传感器节点传输的能耗数据，并将数据传输到中央数据处理系统进行分析处理；

中央数据处理系统：用于接收能耗数据流，并进行实时分析和计算能耗指标；

深度学习模型：用于接收预处理后的能耗数据和能耗指标作为输入，进行训练和监测能耗；

可视化展示界面：用于将预处理后的能耗数据、能耗指标以及监测结果进行可视化展示。

10.如权利要求9所述的基于传感器网络的仪器能耗监测系统，其特征在于，所述中心节点还包括数据采集单元，所述数据采集单元用于接收和处理传感器节点传输的能耗数据，通过对能耗数据预处理和压缩，使用无线通信将处理后的能耗数据传输至中央数据处理系统。