CN117150936B - 一种能源集线器收益优化方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种能源集线器收益优化方法及系统。对历史能源成本数据进行能源成本预测处理，生成预测能源成本数据；对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，生成子能源成本动态排序数据；对预测能源成本数据进行最佳能源储备的时间段提取，从而获得最佳能源储备时间段；对能源储备设备进行实时优化修复处理，以获得优化能源储备设备；根据最佳能源储备时间段以及子能源成本动态排序数据，并利用优化能源储备设备进行能源采集储备处理，以获得优化能源储备数据；对优化能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，生成能源集线器的收益优化储备数据。本发明实现能源集线器更优异地能源储备收益。

Description

一种能源集线器收益优化方法及系统
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种能源集线器收益优化方法及系统。
背景技术
能源集线器收益优化方法是通过最佳化能源资源的管理和分配，以最大程度地提高能源集线器的产能和效率，从而实现更高的经济收益，通过智能化监控、预测、调整能源生产和消耗等方式来实现，以确保能源资源的最佳利用，降低能源成本。然而，传统的能源集线器收益优化方法未通过季节性分析能源成本的价格变化，无法确定最佳能源储备的时间，使得能源集线器收益效果较差。
发明内容
基于此，本发明提供一种能源集线器收益优化方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，一种能源集线器收益优化方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取历史能源成本数据；对历史能源成本数据进行季节性序列的数据划分，生成季节能源成本数据；利用长短期记忆神经网络算法对季节能源成本数据进行能源成本预测处理，生成预测能源成本数据；
步骤S2：对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，生成子能源成本动态排序数据；对预测能源成本数据进行最佳能源储备的时间段提取，从而获得最佳能源储备时间段；
步骤S3：对能源储备设备进行实时优化修复处理，以获得优化能源储备设备；
步骤S4：根据最佳能源储备时间段以及子能源成本动态排序数据，并利用优化能源储备设备进行能源采集储备处理，以获得优化能源储备数据；对优化能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，生成能源集线器的收益优化储备数据。
本发明通过收集历史能源成本数据，系统可以建立对过去能源价格波动的深刻理解，为未来的能源成本分析提供了关键的数据基础。季节性序列的划分有助于捕捉不同季节和时间段的成本变化趋势，使我们能够更准确地预测未来的能源成本，可以更好地适应季节性差异，优化成本管理策略。长短期记忆神经网络算法具有处理时间序列数据的能力，它能够捕捉到长期和短期的成本趋势，从而提供了高度准确的能源成本预测，有助于规划更有效的能源采购和成本管理策略，降低经营风险。对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，子能源成本动态排序的处理使系统能够识别并排列不同能源来源的成本，以便在能源采集和储备决策中更灵活地选择最经济的能源，通过将子能源按照实时成本排序，能够最大程度地降低能源采购成本，确保能源供应的经济高效性，提供了实时的成本波动。对预测能源成本数据进行最佳能源储备的时间段提取，最佳能源储备时间段的提取允许系统在成本最低的时间段内积累能源储备，从而最大程度地减少能源储备成本，可以在供需波动时提供稳定的能源供应，同时降低了整体成本，通过精确的时间段选择，能够更好地管理风险和优化资源利用率，提高了能源储备的效益。对能源储备设备进行实时优化修复处理，确保能源储备设备的高效运行，通过实时监控和优化修复，可以迅速检测和解决潜在问题，包括设备故障、性能下降或效率损失，有助于最大程度地提高能源采集和储备设备的可靠性、稳定性和性能，从而确保能源供应的连续性，还降低了设备维护成本，延长了设备的寿命，减少了生产中断风险，将预防性维护、实时监测和故障修复结合在一起，形成了一个全面的能源设备管理策略，通过使用传感器和数据分析技术，能够实时追踪设备性能并识别异常情况，然后采取自动或手动的措施来恢复设备的最佳状态，不仅提高了生产效率，还确保了可持续的能源供应，适应了变化的能源需求，为能源集线器提供了重要的竞争优势。根据最佳能源储备时间段以及子能源成本动态排序数据，并利用优化能源储备设备进行能源采集储备处理，以获得优化能源储备数据，通过结合最佳储备时间段、子能源成本排序数据以及高效的能源储备设备，能够在成本最低的时间段内采集和储备能源，以满足需求，最终导致了成本降低、能源供应的稳定性提高，以及资源的最佳利用，不仅考虑了成本因素，还结合了实时数据和设备性能，以在最合适的时机采取行动，这种智能决策基于数据驱动，有助于应对市场波动和需求变化，确保了能源集线器的高效运营。对优化能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，能够确定最优的储备策略，以满足不同需求，有助于提高能源集线器的盈利能力，降低了成本和风险，同时提高了可持续性。因此，本发明的能源集线器收益优化方法通过季节性分析能源成本的价格变化，能够确定最佳能源储备的时间，使得能源集线器收益效果优异。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：获取历史能源成本数据；
步骤S12：对历史能源成本数据进行季节性序列的数据划分，生成季节能源成本数据；
步骤S13：利用长短期记忆神经网络算法建立季节能源成本预测的映射关系，生成初始能源成本预测模型；
步骤S14：将季节能源成本数据进行数据划分处理，分别生成季节能源成本训练集以及季节能源成本测试集；
步骤S15：利用季节能源成本训练集对初始能源成本预测模型进行模型训练处理，生成能源成本预测模型；
步骤S16：将季节能源成本测试集传输至能源成本预测模型进行能源成本预测处理，生成预测能源成本数据。
本发明获取历史能源成本数据，为能源成本的分析和预测提供了基础，历史能源成本数据反映了过去的市场趋势和价格波动，可以用来识别潜在的成本模式和周期性变化，为能源集线器建立了对市场的理解，有助于优化成本和管理风险。对历史能源成本数据进行季节性序列的数据划分，季节性序列的数据划分有助于识别和捕捉能源成本在不同季节和时间段内的变化趋势，提高了预测模型的准确性，因为它能够更好地考虑季节性差异，有助于预测模型更精确地反映不同时间段的成本变化，为能源成本的有效管理提供了基础。长短期记忆神经网络算法的应用建立复杂的映射关系，用于预测季节能源成本数据。这个步骤的关键效果在于创建了一个初始的预测模型，能够捕获长期和短期的成本趋势，这个模型为后续的能源成本预测提供了基线，可以不断优化以提高准确性。通过将数据分成训练集和测试集，能够对模型进行验证和评估，以确保其泛化能力，帮助识别模型的性能，同时防止过度拟合，训练集用于模型的训练和参数调整，而测试集用于验证模型的准确性和可靠性。通过使用训练集对初始模型进行训练，我们能够不断改进模型，以使其更准确地预测季节性能源成本，生成了经过训练和优化的能源成本预测模型，该模型能够更好地适应数据的特征，提高了成本预测的精度。使用已训练的模型对测试集进行预测，生成预测的季节性能源成本数据，提供了准确的能源成本预测，为能源集线器的成本管理和决策提供了可靠的依据，这些预测数据可以用于制定优化的能源采购策略和成本管理计划，以实现更高效的运营。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，生成子能源成本动态排序数据；
步骤S22：利用整体能源成本计算公式对预测能源成本数据进行整体能源成本计算，生成整体能源成本数据；
步骤S23：根据预设的时间段范围对整体能源成本数据进行最佳能源储备的时间段提取，从而获得最佳能源储备时间段。
本发明对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，识别并排列不同子能源的成本，以便在能源采集和储备决策中更灵活地选择最经济的能源来源，通过子能源成本的动态排序，可以在实时情况下确定最佳的能源来源，以降低能源采购成本，确保能源供应的成本效益最大化，有助于提高能源集线器的竞争力，动态排序考虑了实时市场情况和成本波动，允许系统根据当前情况调整能源选择，以在每个时间段内最大程度地减少成本，结合了实时数据和成本优化，以提供灵活性和高度经济性。整体能源成本计算的效果在于将各个子能源的成本整合为整体能源成本，为能源管理决策提供综合成本视角，提供了全局的成本洞察，有助于决策者更好地了解不同能源来源之间的成本权衡，并为整体能源采购提供了基础。最佳能源储备时间段的提取有助于确定最佳的时间段来积累能源储备，通过在成本最低的时间段内储备能源，系统可以最大程度地降低成本，并确保能源供应的稳定性，有助于提高资源管理的效率，降低了整体能源成本，允许在动态市场条件下制定优化的储备策略，以适应不断变化的能源需求和市场条件，从而实现更高效的资源利用率。
优选地，步骤S21包括以下步骤：
步骤S211：对预测能源成本数据进行子能源数据划分处理，生成子能源成本数据；
步骤S212：对子能源成本数据进行排序处理，生成子能源成本排序数据，当子能源成本数据变化时，对子能源成本排序数据进行动态更新，生成子能源成本动态排序数据。
本发明对预测能源成本数据进行子能源数据划分处理，将总体预测的能源成本数据细分为不同的子能源，从而更清晰地了解各能源来源的成本情况，有助于精确识别哪些能源来源在不同时间段具有更低的成本，为智能能源采集和储备策略提供了基础，更灵活地选择最经济的能源，根据需求和市场情况作出智能决策，最大程度地降低能源采购成本。子能源成本排序的处理有助于系统实时监控不同能源来源的成本，并动态地更新排序，确保系统始终采用成本最低的能源，提高了能源采集的成本效益，降低了成本波动带来的风险，确保在任何时候都能够选择成本最低的能源，实现高效的能源管理和成本控制。
优选地，步骤S22中的整体能源成本计算公式如下所示：
；
式中，表示为整体能源成本数据，/>表示为计算整体能源成本涉及的最大时间长度，/>表示为子能源类别数量，/>表示为第/>个子能源的权重信息，/>表示为第/>个子能源的成本价格，/>表示为能源储备设备的历史存储效率，/>表示为能源储备设备的历史维护成本，表示为涉及的时间范围，/>表示为第/>个子能源的稀缺程度，/>表示为第/>个子能源的利用率，/>表示为整体能源成本数据的异常调整值。
本发明利用一种整体能源成本计算公式，该公式充分考虑了计算整体能源成本涉及的最大时间长度、子能源类别数量/>、第/>个子能源的权重信息/>、第/>个子能源的成本价格/>、能源储备设备的历史存储效率/>、能源储备设备的历史维护成本/>、涉及的时间范围/>、第/>个子能源的稀缺程度/>、第/>个子能源的利用率/>以及函数之间的相互作用关系，以形成函数关系式：
即，，该函数关系通过计算一段时间内各子能源的成本以及其他相关系数，得到整体能源成本，用于后续能源储备时以相同价格得到更多的能源储备。计算整体能源成本所涉及的时间段的最大长度，决定了计算的时间范围；子能源的种类数量，包括多种不同类型的能源，每种能源都有其成本和性能参数；第/>个子能源的权重信息，用于确定每个子能源在整体能源成本中的贡献程度。较高的权重表示该子能源的重要性更大；第/>个子能源的成本价格，即获取或采集该子能源的费用；能源储备设备的历史存储效率，用于衡量能源储备设备的能源存储能力；能源储备设备的历史维护成本，包括设备的维护、修复和管理费用等；第/>个子能源的稀缺程度，即该能源在市场上的供应相对于需求的紧缺程度；第/>个子能源的利用率，即能源采集或利用的效率和频率。该函数关系式允许对能源成本进行全面的综合分析，考虑了多个子能源的成本、权重、稀缺性、利用率等因素，有助于决策者深入了解不同能源在整体能源成本中的贡献，以制定更有效的能源策略，确定最佳的能源采集和储备策略，以在不同条件下实现成本最小化，同时满足能源需求，包含积分项和指数项，反映了时间动态性，意味着它考虑了能源成本随时间的变化，使得更好地适应季节性、周期性或突发性能源价格变化。利用整体能源成本数据的异常调整值/>对函数关系式进行调整修正，减少异常数据或误差项带来的误差影响，从而更准确地生成整体能源成本数据/>，提高了对预测能源成本数据进行整体能源成本计算的准确性和可靠性。同时该公式中的权重信息以及调整值可以根据实际情况进行调整，应用于不同时间段下的预测能源成本数据中，提高了算法的灵活性与适用性。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：对能源储备设备进行故障数据实时采集，生成能源储备故障数据；
步骤S32：根据能源储备故障数据对能源储备设备进行实时优化修复处理，以获得优化能源储备设备。
本发明对能源储备设备进行故障数据实时采集，实时监控和记录能源储备设备的故障数据，包括设备故障、性能下降、异常状态等，有助于及时识别和响应设备问题，提高了能源储备设备的可靠性和稳定性，减少了生产中断的风险，能够快速发现潜在问题，减少了维护和修复的成本，同时提高了能源供应的连续性。根据能源储备故障数据对能源储备设备进行实时优化修复处理，通过分析故障数据并采取及时的优化和修复措施，使能源储备设备保持在最佳状态，有助于降低设备维护成本，延长设备寿命，提高能源储备设备的性能和可靠性，实时优化修复处理包括识别故障原因、制定修复计划、调度维修人员等操作，可以自动化部分修复过程。
优选地，步骤S32包括以下步骤：
步骤S321：获取历史能源储备故障数据；
步骤S322：根据历史能源储备故障数据进行能源储备异常的自动化修复引擎构建，生成自动化修复引擎；
步骤S323：将能源储备故障数据传输至自动化修复引擎进行能源储备修复数据采集，生成能源储备修复数据；
步骤S324：根据能源储备修复数据对能源储备设备进行实时优化修复，以获得优化能源储备设备。
本发明获取历史能源储备故障数据，包括过去发生的设备故障、异常事件等。历史数据提供了对设备性能和稳定性的长期洞察，有助于识别常见问题和模式，并为构建自动化修复引擎提供了数据基础。根据历史能源储备故障数据进行能源储备异常的自动化修复引擎构建，该引擎基于历史故障数据，可以自动识别和处理类似的能源储备异常，自动化修复引擎能够快速响应故障情况，减少了故障诊断和修复的时间，提高了能源储备设备的可靠性。可以自动调整设备设置、执行重启操作、切换备用设备等，以尽量减少停机时间。将能源储备故障数据传输至自动化修复引擎进行能源储备修复数据采集，引擎会分析这些数据，制定针对性的修复策略，能源储备修复数据包括诊断结果、修复措施和执行日志等，有助于实时跟踪和记录修复过程。根据能源储备修复数据对能源储备设备进行实时优化修复，有助于降低维护成本、减少停机时间，提高能源储备设备的性能和可用性，包括自动调整设备参数、执行故障诊断、执行远程修复等操作，根据修复数据中的指导信息进行，以最大程度地提高修复效率，实时优化修复还可以预防未来的故障，提高设备的稳定性和寿命。
优选地，步骤S322包括以下步骤：
根据历史能源储备故障数据进行修复数据采集，生成历史能源储备修复数据；
根据历史能源储备故障数据以及历史能源储备修复数据进行能源储备异常的自动化修复方案设计，生成自动化修复方案；
根据自动化修复方案进行自动化修复引擎构建，生成自动化修复引擎，当自动化修复引擎识别到能源储备故障数据时，反馈对应的能源储备修复数据。
本发明根据历史能源储备故障数据进行修复数据采集，历史能源储备修复数据包括了过去解决相似问题的方法、维护措施、修复时间等，这些数据提供了宝贵的经验和教训，可以用于改进未来的修复方案，不仅有助于了解过去的修复情况，还为系统提供了反馈，帮助改进和优化未来的修复方案，通过分析历史数据，系统可以识别最有效的修复策略，以提高修复效率和降低成本。根据历史数据，设计能源储备的自动化修复方案。自动化修复方案是一组预先定义的策略和规则，用于根据故障类型、设备状态和历史修复数据来自动选择和执行修复操作，有助于加速修复过程、提高一致性和可靠性。根据自动化修复方案进行自动化修复引擎构建，基于设计好的自动化修复方案，构建自动化修复引擎，自动化修复引擎是一个自主操作的系统，可以实时监控、识别和响应能源储备设备的故障，当引擎检测到故障数据时，它会自动执行预定义的修复方案，同时记录并反馈相应的修复数据。自动化修复引擎的构建依赖于先前的方案设计和历史数据的积累，引擎的操作可以包括设备重新配置、执行故障诊断、发送维修请求等，这个引擎的优势在于它可以实时应对故障，减少了停机时间和维修成本，同时提高了设备的可用性和性能。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：根据最佳能源储备时间段以及子能源成本动态排序数据进行采集能源策略设计，生成能源采集策略；
步骤S42：根据能源采集策略，并利用优化能源储备设备进行能源采集储备处理，以获得优化能源储备数据；
步骤S43：获取历史能源储备数据；
步骤S44：对优化能源储备数据与历史能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，生成能源集线器的收益优化储备数据。
本发明根据最佳能源储备时间段以及子能源成本动态排序数据进行采集能源策略设计，能源采集策略是一组规则和决策，用于确定何时、从哪个能源来源采集能源，以满足能源需求，有助于最大化能源采集的经济性，减少了成本并提高了能源供应的可靠性，采集策略的设计需要综合考虑不同的因素，如成本、可用性、可再生能源波动性等，可以基于实时数据和预测数据来做出决策，以确保在最佳时间采集最经济的能源，同时充分利用优化能源储备设备。根据能源采集策略，并利用优化能源储备设备进行能源采集储备处理，有助于将能源储备设备的操作与能源需求同步，确保在最佳时间采集并储备能源，以应对高峰和低谷需求，减少能源浪费，能源采集储备处理可以包括能源存储、能源转换和能源传输等操作，依赖于实时监测和控制系统，以确保采集和储备的能源与实际需求匹配，最大程度地降低能源成本和供应不足的风险。获取历史能源储备数据包括过去储备的能源类型、数量、质量等信息，历史数据提供了对能源储备历史性能和效益的洞察，有助于评估过去的储备策略的有效性。对优化能源储备数据与历史能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，以评估能源集线器的储备策略的绩效，储备收益优化分析确定哪些策略最有效，从而提高能源储备的经济性和可持续性。储备收益优化分析可以包括成本效益分析、能源供应连续性评估、碳足迹评估等，还可以用于预测未来的能源需求和市场变化，以制定长期的储备策略。
本说明书中提供一种能源集线器收益优化系统，用于执行如上述所述的能源集线器收益优化方法，该能源集线器收益优化系统包括：
能源成本预测模块，用于获取历史能源成本数据；对历史能源成本数据进行季节性序列的数据划分，生成季节能源成本数据；利用长短期记忆神经网络算法对季节能源成本数据进行能源成本预测处理，生成预测能源成本数据；
能源储备时间段分析模块，用于对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，生成子能源成本动态排序数据；对预测能源成本数据进行最佳能源储备的时间段提取，从而获得最佳能源储备时间段；
能源储备设备优化模块，用于对能源储备设备进行实时优化修复处理，以获得优化能源储备设备；
能源集线器储备优化模块，用于根据最佳能源储备时间段以及子能源成本动态排序数据，并利用优化能源储备设备进行能源采集储备处理，以获得优化能源储备数据；对优化能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，生成能源集线器的收益优化储备数据。
本申请有益效果在于，本发明获取历史能源成本数据，这些数据提供了对过去能源成本的洞察，将这些历史数据进行季节性序列的数据划分，从而生成季节能源成本数据，有助于识别能源成本随时间变化的周期性模式，为未来的成本预测提供基础，利用长短期记忆神经网络算法，建立了季节能源成本的预测模型，这个模型可以捕捉季节性变化和长期趋势，为未来的能源成本预测提供了可靠的工具，将季节能源成本数据划分为训练集和测试集，以便在模型训练和评估过程中使用，使用季节能源成本训练集来训练初始的能源成本预测模型，这个模型可以通过学习历史数据来更好地预测未来的能源成本，将季节能源成本测试集传输至能源成本预测模型，以生成预测能源成本数据，这个预测数据对于制定未来能源采购和储备策略至关重要，因为它提供了对未来成本的估计，使能源集线器能够做出明智的决策，以优化能源储备和降低成本。对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，生成子能源成本动态排序数据，有助于识别哪些子能源具有更低的成本和更高的潜在效益，从而帮助能源集线器做出明智的决策，允许对子能源进行实时的成本分析和排序，以根据不断变化的条件做出优化决策，利用整体能源成本计算公式对预测能源成本数据进行整体能源成本计算，生成整体能源成本数据，提供了关于整个能源系统的全局洞察力，有助于评估整体成本，并在决策中综合考虑各个子能源的贡献，以便更好地规划资源和能源采购，根据预设的时间段范围对整体能源成本数据进行最佳能源储备的时间段提取，确定最佳的能源储备时间段，以最大程度地降低成本和确保供应的可靠性，通过精确提取最佳储备时间段，能源集线器可以合理分配资源，避免能源浪费，并确保在关键时刻有足够的能源可供使用。对能源储备设备进行故障数据实时采集，生成能源储备故障数据，能够实时监测和识别能源储备设备的故障情况，通过及时采集和分析故障数据，能源集线器能够快速发现问题并采取必要的措施来减轻潜在的运营风险，有助于提高系统的可靠性和可用性，减少停机时间，降低维护成本，根据能源储备故障数据对能源储备设备进行实时优化修复处理，以获得优化能源储备设备，快速而智能地应对设备故障，最小化潜在的能源供应中断，通过实时修复和优化，能源集线器可以减少能源资源的浪费，确保设备在最佳状态下运行，提高整个系统的性能和效益。根据最佳能源储备时间段和子能源成本动态排序数据进行采集能源策略的设计，考虑了不同子能源的变化成本和最佳采集时间段，以确保能源采集的高效性，有助于最大程度地降低能源采集成本，减少浪费，提高资源利用率，根据能源采集策略，并利用优化的能源储备设备，进行能源采集储备处理，以生成优化的能源储备数据，通过提前采集和储备能源，以满足未来需求，提高了系统的稳定性和可靠性，将优化能源储备数据与历史能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，根据历史数据和实时采集的优化数据，制定出能源储备的最佳策略，以最大化收益并降低能源储备的成本，有助于提高能源集线器的经济效益，优化能源的使用和管理。
附图说明
图1为本发明一种能源集线器收益优化方法的步骤流程示意图；
图2为图1中步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图；
图4为图3中步骤S32的详细实施步骤流程示意图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的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。
此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
为实现上述目的，请参阅图1至图4，本发明提供一种能源集线器收益优化方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取历史能源成本数据；对历史能源成本数据进行季节性序列的数据划分，生成季节能源成本数据；利用长短期记忆神经网络算法对季节能源成本数据进行能源成本预测处理，生成预测能源成本数据；
步骤S2：对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，生成子能源成本动态排序数据；对预测能源成本数据进行最佳能源储备的时间段提取，从而获得最佳能源储备时间段；
步骤S3：对能源储备设备进行实时优化修复处理，以获得优化能源储备设备；
步骤S4：根据最佳能源储备时间段以及子能源成本动态排序数据，并利用优化能源储备设备进行能源采集储备处理，以获得优化能源储备数据；对优化能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，生成能源集线器的收益优化储备数据。
本发明通过收集历史能源成本数据，系统可以建立对过去能源价格波动的深刻理解，为未来的能源成本分析提供了关键的数据基础。季节性序列的划分有助于捕捉不同季节和时间段的成本变化趋势，使我们能够更准确地预测未来的能源成本，可以更好地适应季节性差异，优化成本管理策略。长短期记忆神经网络算法具有处理时间序列数据的能力，它能够捕捉到长期和短期的成本趋势，从而提供了高度准确的能源成本预测，有助于规划更有效的能源采购和成本管理策略，降低经营风险。对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，子能源成本动态排序的处理使系统能够识别并排列不同能源来源的成本，以便在能源采集和储备决策中更灵活地选择最经济的能源，通过将子能源按照实时成本排序，能够最大程度地降低能源采购成本，确保能源供应的经济高效性，提供了实时的成本波动。对预测能源成本数据进行最佳能源储备的时间段提取，最佳能源储备时间段的提取允许系统在成本最低的时间段内积累能源储备，从而最大程度地减少能源储备成本，可以在供需波动时提供稳定的能源供应，同时降低了整体成本，通过精确的时间段选择，能够更好地管理风险和优化资源利用率，提高了能源储备的效益。对能源储备设备进行实时优化修复处理，确保能源储备设备的高效运行，通过实时监控和优化修复，可以迅速检测和解决潜在问题，包括设备故障、性能下降或效率损失，有助于最大程度地提高能源采集和储备设备的可靠性、稳定性和性能，从而确保能源供应的连续性，还降低了设备维护成本，延长了设备的寿命，减少了生产中断风险，将预防性维护、实时监测和故障修复结合在一起，形成了一个全面的能源设备管理策略，通过使用传感器和数据分析技术，能够实时追踪设备性能并识别异常情况，然后采取自动或手动的措施来恢复设备的最佳状态，不仅提高了生产效率，还确保了可持续的能源供应，适应了变化的能源需求，为能源集线器提供了重要的竞争优势。根据最佳能源储备时间段以及子能源成本动态排序数据，并利用优化能源储备设备进行能源采集储备处理，以获得优化能源储备数据，通过结合最佳储备时间段、子能源成本排序数据以及高效的能源储备设备，能够在成本最低的时间段内采集和储备能源，以满足需求，最终导致了成本降低、能源供应的稳定性提高，以及资源的最佳利用，不仅考虑了成本因素，还结合了实时数据和设备性能，以在最合适的时机采取行动，这种智能决策基于数据驱动，有助于应对市场波动和需求变化，确保了能源集线器的高效运营。对优化能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，能够确定最优的储备策略，以满足不同需求，有助于提高能源集线器的盈利能力，降低了成本和风险，同时提高了可持续性。因此，本发明的能源集线器收益优化方法通过季节性分析能源成本的价格变化，能够确定最佳能源储备的时间，使得能源集线器收益效果优异。
本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种能源集线器收益优化方法的步骤流程示意图，在本实施例中，所述能源集线器收益优化方法包括以下步骤：
步骤S1：获取历史能源成本数据；对历史能源成本数据进行季节性序列的数据划分，生成季节能源成本数据；利用长短期记忆神经网络算法对季节能源成本数据进行能源成本预测处理，生成预测能源成本数据；
本发明实施例中，收集了过去几年的历史能源成本数据，包括每月的电力、天然气和燃料成本，将这些数据按月份进行季节性序列的划分，将它们分为不同的季节（如春季、夏季、秋季和冬季），从而生成了季节能源成本数据集。接下来，我们采用长短期记忆神经网络（LSTM）算法进行季节能源成本数据的能源成本预测处理，将数据集分为训练集和测试集，以便模型的验证，构建了一个深度学习LSTM模型，将历史的季节性能源成本数据输入模型中，以学习数据中的复杂时序关系和季节性波动，该模型经过多轮训练后，能够预测未来几个月的季节性能源成本数据。例如，通过在模型中输入过去几年的季节性成本数据，可以预测未来夏季的电力成本可能会上升，因为夏季通常伴随着空调用电的增加，这个详细的实施例帮助我们更好地理解如何利用历史数据、季节性分析和深度学习算法来进行能源成本的精确预测，为能源集线器的优化管理提供了重要的数据基础。
步骤S2：对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，生成子能源成本动态排序数据；对预测能源成本数据进行最佳能源储备的时间段提取，从而获得最佳能源储备时间段；
本发明实施例中，对不同类型的能源（例如，电力、天然气、太阳能等），对预测的能源成本数据进行了子能源成本动态排序处理，意味着我们根据每种能源的成本趋势和供应稳定性，对它们进行排序，以确定在不同时间段内哪种能源具有最低的成本和最高的可供性，这创建了子能源成本动态排序数据，其中记录了每种能源的相对优势和劣势，利用预测能源成本数据，结合子能源成本动态排序数据，执行时间段提取操作，以确定最佳的能源储备时间段，是根据需求的波动性、能源成本的变化和子能源的可用性来完成的，如果电力成本在夜间较低且太阳能供应稳定，可能会推荐在夜间储备电力以满足白天的高能源需求。
步骤S3：对能源储备设备进行实时优化修复处理，以获得优化能源储备设备；
本发明实施例中，连续监测能源储备设备的各种参数和性能指标，例如温度、湿度、电压、电流等，这些传感器的数据以高频率传输到中央控制系统中，使用规则引擎，与实时监测系统集成，以识别任何潜在的问题或故障，例如一个能源储备设备的温度异常升高，系统将立即识别这一问题。一旦问题被识别，会自动触发实时优化修复处理，可能包括自动调整设备的运行参数，重新分配能源存储或启动备用设备以满足能源需求，如果一个电池组件出现问题，可以自动调整能源分配，以避免使用该电池并转向其他备用电池，生成警报通知相关工作人员，以便他们采取必要的手动措施或进行更深入的检查和维护，确保了故障能够在其影响能源供应之前及时解决。
步骤S4：根据最佳能源储备时间段以及子能源成本动态排序数据，并利用优化能源储备设备进行能源采集储备处理，以获得优化能源储备数据；对优化能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，生成能源集线器的收益优化储备数据。
本发明实施例中，根据最佳能源储备时间段和子能源成本动态排序数据，制定了能源采集策略，这个策略确定了在特定时间段内应采集哪种能源，并且考虑到了成本、供应可用性和需求预测，在高峰电力需求时段，策略可能推荐采集便宜的夜间电力供应，利用优化的能源储备设备按照制定的策略执行能源采集储备处理，这包括从各种能源供应源获取能源并将其储备，以确保在未来需要时可供使用，这些操作的结果是生成了优化能源储备数据，其中包括了每个时间段内采集和储备的具体能源量以及相应的成本，对优化能源储备数据进行收益优化分析。这一步骤结合了成本、能源供应、需求预测以及能源集线器的运营规则，以确定如何最大化能源集线器的收益，包括在高需求时段销售储备能源以获取更高的价格，或在低成本时段充电以降低成本。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：获取历史能源成本数据；
步骤S12：对历史能源成本数据进行季节性序列的数据划分，生成季节能源成本数据；
步骤S13：利用长短期记忆神经网络算法建立季节能源成本预测的映射关系，生成初始能源成本预测模型；
步骤S14：将季节能源成本数据进行数据划分处理，分别生成季节能源成本训练集以及季节能源成本测试集；
步骤S15：利用季节能源成本训练集对初始能源成本预测模型进行模型训练处理，生成能源成本预测模型；
步骤S16：将季节能源成本测试集传输至能源成本预测模型进行能源成本预测处理，生成预测能源成本数据。
本发明获取历史能源成本数据，为能源成本的分析和预测提供了基础，历史能源成本数据反映了过去的市场趋势和价格波动，可以用来识别潜在的成本模式和周期性变化，为能源集线器建立了对市场的理解，有助于优化成本和管理风险。对历史能源成本数据进行季节性序列的数据划分，季节性序列的数据划分有助于识别和捕捉能源成本在不同季节和时间段内的变化趋势，提高了预测模型的准确性，因为它能够更好地考虑季节性差异，有助于预测模型更精确地反映不同时间段的成本变化，为能源成本的有效管理提供了基础。长短期记忆神经网络算法的应用建立复杂的映射关系，用于预测季节能源成本数据。这个步骤的关键效果在于创建了一个初始的预测模型，能够捕获长期和短期的成本趋势，这个模型为后续的能源成本预测提供了基线，可以不断优化以提高准确性。通过将数据分成训练集和测试集，能够对模型进行验证和评估，以确保其泛化能力，帮助识别模型的性能，同时防止过度拟合，训练集用于模型的训练和参数调整，而测试集用于验证模型的准确性和可靠性。通过使用训练集对初始模型进行训练，我们能够不断改进模型，以使其更准确地预测季节性能源成本，生成了经过训练和优化的能源成本预测模型，该模型能够更好地适应数据的特征，提高了成本预测的精度。使用已训练的模型对测试集进行预测，生成预测的季节性能源成本数据，提供了准确的能源成本预测，为能源集线器的成本管理和决策提供了可靠的依据，这些预测数据可以用于制定优化的能源采购策略和成本管理计划，以实现更高效的运营。
作为本发明的一个实例，参考图2所示，为图1中步骤S1的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S1包括：
步骤S11：获取历史能源成本数据；
本发明实施例中，从可靠的数据源中获取历史能源成本数据，这些数据包括过去几年每月的电力、天然气和其他能源的成本。
步骤S12：对历史能源成本数据进行季节性序列的数据划分，生成季节能源成本数据；
本发明实施例中，对历史能源成本数据进行季节性序列的数据划分，将数据按照季节性特征划分，例如春季、夏季、秋季和冬季，以便更好地捕捉季节性的变化，生成了季节能源成本数据集。
步骤S13：利用长短期记忆神经网络算法建立季节能源成本预测的映射关系，生成初始能源成本预测模型；
本发明实施例中，利用长短期记忆神经网络（LSTM）算法，建立了季节能源成本预测的映射关系，生成初始能源成本预测模型，该模型可以捕捉季节性变化、趋势和周期性，使我们能够预测未来的季节性能源成本。
步骤S14：将季节能源成本数据进行数据划分处理，分别生成季节能源成本训练集以及季节能源成本测试集；
本发明实施例中，将季节能源成本数据划分为两个部分，即季节能源成本训练集和季节能源成本测试集，允许我们在模型训练和验证时使用不同的数据集，以确保模型的准确性和泛化能力。
步骤S15：利用季节能源成本训练集对初始能源成本预测模型进行模型训练处理，生成能源成本预测模型；
本发明实施例中，使用季节能源成本训练集对初始能源成本预测模型进行模型训练处理，在此过程中，模型通过学习历史数据中的模式和关系来提高其预测性能，以更准确地预测未来季节性成本。
步骤S16：将季节能源成本测试集传输至能源成本预测模型进行能源成本预测处理，生成预测能源成本数据。
本发明实施例中，将季节能源成本测试集传输至已训练好的能源成本预测模型，执行能源成本预测处理，生成了预测能源成本数据，这些数据反映了未来几个季度的能源成本预测，有助于为能源集线器的决策和计划提供基础。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，生成子能源成本动态排序数据；
步骤S22：利用整体能源成本计算公式对预测能源成本数据进行整体能源成本计算，生成整体能源成本数据；
步骤S23：根据预设的时间段范围对整体能源成本数据进行最佳能源储备的时间段提取，从而获得最佳能源储备时间段。
本发明对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，识别并排列不同子能源的成本，以便在能源采集和储备决策中更灵活地选择最经济的能源来源，通过子能源成本的动态排序，可以在实时情况下确定最佳的能源来源，以降低能源采购成本，确保能源供应的成本效益最大化，有助于提高能源集线器的竞争力，动态排序考虑了实时市场情况和成本波动，允许系统根据当前情况调整能源选择，以在每个时间段内最大程度地减少成本，结合了实时数据和成本优化，以提供灵活性和高度经济性。整体能源成本计算的效果在于将各个子能源的成本整合为整体能源成本，为能源管理决策提供综合成本视角，提供了全局的成本洞察，有助于决策者更好地了解不同能源来源之间的成本权衡，并为整体能源采购提供了基础。最佳能源储备时间段的提取有助于确定最佳的时间段来积累能源储备，通过在成本最低的时间段内储备能源，系统可以最大程度地降低成本，并确保能源供应的稳定性，有助于提高资源管理的效率，降低了整体能源成本，允许在动态市场条件下制定优化的储备策略，以适应不断变化的能源需求和市场条件，从而实现更高效的资源利用率。
本发明实施例中，执行子能源成本动态排序处理，对不同类型的能源进行排序，根据它们的成本趋势和供应可用性，以确定在不同时间段内哪种能源具有最低的成本和最高的可供性，例如，如果太阳能成本低且供应稳定，可能会将太阳能排在首位。使用整体能源成本计算公式，结合预测的能源成本数据，对每个时间段内的整体能源成本进行计算，这个计算考虑了不同类型能源的成本、供应和需求，以确定整体能源成本，生成了整体能源成本数据。使用预设的时间段范围和整体能源成本数据，执行最佳能源储备的时间段提取，确定在哪些时间段内应该储备哪种类型的能源，以最大化效益并降低成本，例如在高能源成本的时间段内，可能建议储备便宜的太阳能或风能以节省成本。
优选地，步骤S21包括以下步骤：
步骤S211：对预测能源成本数据进行子能源数据划分处理，生成子能源成本数据；
步骤S212：对子能源成本数据进行排序处理，生成子能源成本排序数据，当子能源成本数据变化时，对子能源成本排序数据进行动态更新，生成子能源成本动态排序数据。
本发明对预测能源成本数据进行子能源数据划分处理，将总体预测的能源成本数据细分为不同的子能源，从而更清晰地了解各能源来源的成本情况，有助于精确识别哪些能源来源在不同时间段具有更低的成本，为智能能源采集和储备策略提供了基础，更灵活地选择最经济的能源，根据需求和市场情况作出智能决策，最大程度地降低能源采购成本。子能源成本排序的处理有助于系统实时监控不同能源来源的成本，并动态地更新排序，确保系统始终采用成本最低的能源，提高了能源采集的成本效益，降低了成本波动带来的风险，确保在任何时候都能够选择成本最低的能源，实现高效的能源管理和成本控制。
本发明实施例中，从预测的能源成本数据中进行子能源数据划分处理，意味着将各种类型的能源（例如电力、天然气、风能等）分开处理，以便更精确地了解每种能源的成本预测，例如将电力的成本数据与天然气的成本数据分开。对每种子能源的成本数据进行排序处理，生成子能源成本排序数据，这个排序可能基于成本的升序或降序，取决于优化策略，排序数据有助于明确哪种子能源在特定时间段内具有最低或最高的成本，例如可以确定太阳能在白天的成本较低，而风能在夜间的成本较低。确保子能源成本排序数据是动态更新的，以反映任何子能源成本数据的变化，因为能源市场可能随时发生变化，价格波动较大，自动更新排序数据，确保它们保持最新排序的能源价格数据，这种动态性允许我们随时做出基于最新信息的决策。
优选地，步骤S22中的整体能源成本计算公式如下所示：
；
式中，表示为整体能源成本数据，/>表示为计算整体能源成本涉及的最大时间长度，/>表示为子能源类别数量，/>表示为第/>个子能源的权重信息，/>表示为第/>个子能源的成本价格，/>表示为能源储备设备的历史存储效率，/>表示为能源储备设备的历史维护成本，表示为涉及的时间范围，/>表示为第/>个子能源的稀缺程度，/>表示为第/>个子能源的利用率，/>表示为整体能源成本数据的异常调整值。
本发明利用一种整体能源成本计算公式，该公式充分考虑了计算整体能源成本涉及的最大时间长度、子能源类别数量/>、第/>个子能源的权重信息/>、第/>个子能源的成本价格/>、能源储备设备的历史存储效率/>、能源储备设备的历史维护成本/>、涉及的时间范围/>、第/>个子能源的稀缺程度/>、第/>个子能源的利用率/>以及函数之间的相互作用关系，以形成函数关系式：
即，，该函数关系通过计算一段时间内各子能源的成本以及其他相关系数，得到整体能源成本，用于后续能源储备时以相同价格得到更多的能源储备。计算整体能源成本所涉及的时间段的最大长度，决定了计算的时间范围；子能源的种类数量，包括多种不同类型的能源，每种能源都有其成本和性能参数；第/>个子能源的权重信息，用于确定每个子能源在整体能源成本中的贡献程度。较高的权重表示该子能源的重要性更大；第/>个子能源的成本价格，即获取或采集该子能源的费用；能源储备设备的历史存储效率，用于衡量能源储备设备的能源存储能力；能源储备设备的历史维护成本，包括设备的维护、修复和管理费用等；第/>个子能源的稀缺程度，即该能源在市场上的供应相对于需求的紧缺程度；第/>个子能源的利用率，即能源采集或利用的效率和频率。该函数关系式允许对能源成本进行全面的综合分析，考虑了多个子能源的成本、权重、稀缺性、利用率等因素，有助于决策者深入了解不同能源在整体能源成本中的贡献，以制定更有效的能源策略，确定最佳的能源采集和储备策略，以在不同条件下实现成本最小化，同时满足能源需求，包含积分项和指数项，反映了时间动态性，意味着它考虑了能源成本随时间的变化，使得更好地适应季节性、周期性或突发性能源价格变化。利用整体能源成本数据的异常调整值/>对函数关系式进行调整修正，减少异常数据或误差项带来的误差影响，从而更准确地生成整体能源成本数据/>，提高了对预测能源成本数据进行整体能源成本计算的准确性和可靠性。同时该公式中的权重信息以及调整值可以根据实际情况进行调整，应用于不同时间段下的预测能源成本数据中，提高了算法的灵活性与适用性。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：对能源储备设备进行故障数据实时采集，生成能源储备故障数据；
步骤S32：根据能源储备故障数据对能源储备设备进行实时优化修复处理，以获得优化能源储备设备。
本发明对能源储备设备进行故障数据实时采集，实时监控和记录能源储备设备的故障数据，包括设备故障、性能下降、异常状态等，有助于及时识别和响应设备问题，提高了能源储备设备的可靠性和稳定性，减少了生产中断的风险，能够快速发现潜在问题，减少了维护和修复的成本，同时提高了能源供应的连续性。根据能源储备故障数据对能源储备设备进行实时优化修复处理，通过分析故障数据并采取及时的优化和修复措施，使能源储备设备保持在最佳状态，有助于降低设备维护成本，延长设备寿命，提高能源储备设备的性能和可靠性，实时优化修复处理包括识别故障原因、制定修复计划、调度维修人员等操作，可以自动化部分修复过程。
作为本发明的一个实例，参考图3所示，为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S3包括：
步骤S31：对能源储备设备进行故障数据实时采集，生成能源储备故障数据；
本发明实施例中，使用传感器和监测系统实时采集能源储备设备的故障数据，这些数据可能包括设备运行状态、温度、电压、电流、振动等各种参数，这些实时数据的采集允许我们及时发现设备的故障或异常。
步骤S32：根据能源储备故障数据对能源储备设备进行实时优化修复处理，以获得优化能源储备设备。
本发明实施例中，基于能源储备故障数据制定出最佳的修复策略，包括决定是修复设备、更换部件还是采取其他措施，执行实际的修复工作时，可能包括派遣维修人员、更换零部件、进行校准或其他维护措施，在修复过程中，我们还可以实时监测设备状态，并在修复完成后收集新的数据，以确保修复效果良好。
优选地，步骤S32包括以下步骤：
步骤S321：获取历史能源储备故障数据；
步骤S322：根据历史能源储备故障数据进行能源储备异常的自动化修复引擎构建，生成自动化修复引擎；
步骤S323：将能源储备故障数据传输至自动化修复引擎进行能源储备修复数据采集，生成能源储备修复数据；
步骤S324：根据能源储备修复数据对能源储备设备进行实时优化修复，以获得优化能源储备设备。
本发明获取历史能源储备故障数据，包括过去发生的设备故障、异常事件等。历史数据提供了对设备性能和稳定性的长期洞察，有助于识别常见问题和模式，并为构建自动化修复引擎提供了数据基础。根据历史能源储备故障数据进行能源储备异常的自动化修复引擎构建，该引擎基于历史故障数据，可以自动识别和处理类似的能源储备异常，自动化修复引擎能够快速响应故障情况，减少了故障诊断和修复的时间，提高了能源储备设备的可靠性。可以自动调整设备设置、执行重启操作、切换备用设备等，以尽量减少停机时间。将能源储备故障数据传输至自动化修复引擎进行能源储备修复数据采集，引擎会分析这些数据，制定针对性的修复策略，能源储备修复数据包括诊断结果、修复措施和执行日志等，有助于实时跟踪和记录修复过程。根据能源储备修复数据对能源储备设备进行实时优化修复，有助于降低维护成本、减少停机时间，提高能源储备设备的性能和可用性，包括自动调整设备参数、执行故障诊断、执行远程修复等操作，根据修复数据中的指导信息进行，以最大程度地提高修复效率，实时优化修复还可以预防未来的故障，提高设备的稳定性和寿命。
作为本发明的一个实例，参考图4所示，为图3中步骤S32的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S32包括：
步骤S321：获取历史能源储备故障数据；
本发明实施例中，收集并整理了历史能源储备设备的故障数据，这些数据包括了设备的故障模式、维修历史、异常事件等信息，这些数据是构建自动化修复引擎的基础。
步骤S322：根据历史能源储备故障数据进行能源储备异常的自动化修复引擎构建，生成自动化修复引擎；
本发明实施例中，基于历史故障数据，我们开始构建能源储备异常的自动化修复引擎，这个引擎是一个智能系统，利用机器学习算法和专业知识来识别和解决设备故障，引擎的构建包括以下关键步骤：
特征工程：对历史故障数据进行特征工程，以提取有用的特征，例如故障模式、设备参数、运行时间等。
模型训练：使用历史数据，训练机器学习模型，例如决策树、神经网络或支持向量机，以识别不同故障模式和异常情况。
规则制定：还可以结合专业知识，制定一系列修复规则，以根据特定故障情况提出修复建议。
步骤S323：将能源储备故障数据传输至自动化修复引擎进行能源储备修复数据采集，生成能源储备修复数据；
本发明实施例中，当能源储备设备出现故障时，故障数据将被传输至自动化修复引擎，引擎会分析故障数据并提供修复建议，同时采集能源储备修复数据，包括修复的过程、所使用的零部件和维修人员的反馈。
步骤S324：根据能源储备修复数据对能源储备设备进行实时优化修复，以获得优化能源储备设备。
本发明实施例中，根据自动化修复引擎提供的建议和能源储备修复数据，可以进行实时的优化修复，包括指导维修人员的工作，确保修复按照最佳实践进行，修复完成后，还可以将实时数据传回引擎，用于不断改进修复策略。
优选地，步骤S322包括以下步骤：
根据历史能源储备故障数据进行修复数据采集，生成历史能源储备修复数据；
根据历史能源储备故障数据以及历史能源储备修复数据进行能源储备异常的自动化修复方案设计，生成自动化修复方案；
根据自动化修复方案进行自动化修复引擎构建，生成自动化修复引擎，当自动化修复引擎识别到能源储备故障数据时，反馈对应的能源储备修复数据。
本发明根据历史能源储备故障数据进行修复数据采集，历史能源储备修复数据包括了过去解决相似问题的方法、维护措施、修复时间等，这些数据提供了宝贵的经验和教训，可以用于改进未来的修复方案，不仅有助于了解过去的修复情况，还为系统提供了反馈，帮助改进和优化未来的修复方案，通过分析历史数据，系统可以识别最有效的修复策略，以提高修复效率和降低成本。根据历史数据，设计能源储备的自动化修复方案。自动化修复方案是一组预先定义的策略和规则，用于根据故障类型、设备状态和历史修复数据来自动选择和执行修复操作，有助于加速修复过程、提高一致性和可靠性。根据自动化修复方案进行自动化修复引擎构建，基于设计好的自动化修复方案，构建自动化修复引擎，自动化修复引擎是一个自主操作的系统，可以实时监控、识别和响应能源储备设备的故障，当引擎检测到故障数据时，它会自动执行预定义的修复方案，同时记录并反馈相应的修复数据。自动化修复引擎的构建依赖于先前的方案设计和历史数据的积累，引擎的操作可以包括设备重新配置、执行故障诊断、发送维修请求等，这个引擎的优势在于它可以实时应对故障，减少了停机时间和维修成本，同时提高了设备的可用性和性能。
本发明实施例中，从历史能源储备故障数据中进行修复数据的采集，包括收集有关故障的详细信息，例如故障类型、设备状态、维修措施、修复所用时间等，这些数据构成了历史能源储备修复数据集。基于历史能源储备故障数据和历史修复数据，开始设计自动化修复方案，旨在根据故障情况提供自动修复建议，设计过程包括以下关键步骤：对历史数据进行分析，识别不同故障模式和异常情况，建立机器学习模型或规则引擎，以根据这些情况生成修复建议；制定一系列修复策略，这些策略可以应对不同的故障类型，这些策略可能包括特定的维修步骤、所需零部件的建议更换，或者是否需要设备停机等。一旦自动化修复方案设计完成，我们开始构建自动化修复引擎，可以根据历史数据和修复方案自动化地识别新的能源储备故障数据，并提供相应的修复建议，引擎的构建包括以下方面：将修复方案的算法实现为计算机程序，以便引擎可以自动执行修复建议；引擎需要与能源储备设备的监测系统或传感器接口，以获取实时的故障数据；当自动化修复引擎识别到能源储备故障数据时，它会反馈对应的修复建议和修复方案。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：根据最佳能源储备时间段以及子能源成本动态排序数据进行采集能源策略设计，生成能源采集策略；
步骤S42：根据能源采集策略，并利用优化能源储备设备进行能源采集储备处理，以获得优化能源储备数据；
步骤S43：获取历史能源储备数据；
步骤S44：对优化能源储备数据与历史能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，生成能源集线器的收益优化储备数据。
本发明根据最佳能源储备时间段以及子能源成本动态排序数据进行采集能源策略设计，能源采集策略是一组规则和决策，用于确定何时、从哪个能源来源采集能源，以满足能源需求，有助于最大化能源采集的经济性，减少了成本并提高了能源供应的可靠性，采集策略的设计需要综合考虑不同的因素，如成本、可用性、可再生能源波动性等，可以基于实时数据和预测数据来做出决策，以确保在最佳时间采集最经济的能源，同时充分利用优化能源储备设备。根据能源采集策略，并利用优化能源储备设备进行能源采集储备处理，有助于将能源储备设备的操作与能源需求同步，确保在最佳时间采集并储备能源，以应对高峰和低谷需求，减少能源浪费，能源采集储备处理可以包括能源存储、能源转换和能源传输等操作，依赖于实时监测和控制系统，以确保采集和储备的能源与实际需求匹配，最大程度地降低能源成本和供应不足的风险。获取历史能源储备数据包括过去储备的能源类型、数量、质量等信息，历史数据提供了对能源储备历史性能和效益的洞察，有助于评估过去的储备策略的有效性。对优化能源储备数据与历史能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，以评估能源集线器的储备策略的绩效，储备收益优化分析确定哪些策略最有效，从而提高能源储备的经济性和可持续性。储备收益优化分析可以包括成本效益分析、能源供应连续性评估、碳足迹评估等，还可以用于预测未来的能源需求和市场变化，以制定长期的储备策略。
本发明实施例中，根据已确定的最佳能源储备时间段和子能源成本动态排序数据，进行能源采集策略的设计，这个策略旨在指导能源集线器何时、从何处采集能源，以最大程度地降低成本，设计策略的过程包括以下关键步骤：据最佳能源储备时间段，确定在哪些时间段进行能源采集；选择最适合的能源源头，可能是太阳能、风能、电池储能系统等；制定详细的计划，包括能源采集的时间、采集设备的配置、采集量的目标等。基于设计的能源采集策略，我们利用优化能源储备设备执行能源采集储备处理，包括根据策略采集和存储所需的能源，以满足未来的需求，有助于确保能源储备设备始终具备足够的能源，以应对高峰期和不稳定的能源供应。获取历史能源储备数据，这些数据包括过去一段时间内的能源储备情况，这些数据是进行优化分析的基础。将优化能源储备数据与历史能源储备数据结合，进行能源集线器的储备收益优化分析，考虑了不同时间段的能源需求、成本、储备数据等因素，以确定最佳的储备策略。
本说明书中提供一种能源集线器收益优化系统，用于执行如上述所述的能源集线器收益优化方法，该能源集线器收益优化系统包括：
能源成本预测模块，用于获取历史能源成本数据；对历史能源成本数据进行季节性序列的数据划分，生成季节能源成本数据；利用长短期记忆神经网络算法对季节能源成本数据进行能源成本预测处理，生成预测能源成本数据；
能源储备时间段分析模块，用于对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，生成子能源成本动态排序数据；对预测能源成本数据进行最佳能源储备的时间段提取，从而获得最佳能源储备时间段；
能源储备设备优化模块，用于对能源储备设备进行实时优化修复处理，以获得优化能源储备设备；
能源集线器储备优化模块，用于根据最佳能源储备时间段以及子能源成本动态排序数据，并利用优化能源储备设备进行能源采集储备处理，以获得优化能源储备数据；对优化能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，生成能源集线器的收益优化储备数据。
本申请有益效果在于，本发明获取历史能源成本数据，这些数据提供了对过去能源成本的洞察，将这些历史数据进行季节性序列的数据划分，从而生成季节能源成本数据，有助于识别能源成本随时间变化的周期性模式，为未来的成本预测提供基础，利用长短期记忆神经网络算法，建立了季节能源成本的预测模型，这个模型可以捕捉季节性变化和长期趋势，为未来的能源成本预测提供了可靠的工具，将季节能源成本数据划分为训练集和测试集，以便在模型训练和评估过程中使用，使用季节能源成本训练集来训练初始的能源成本预测模型，这个模型可以通过学习历史数据来更好地预测未来的能源成本，将季节能源成本测试集传输至能源成本预测模型，以生成预测能源成本数据，这个预测数据对于制定未来能源采购和储备策略至关重要，因为它提供了对未来成本的估计，使能源集线器能够做出明智的决策，以优化能源储备和降低成本。对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，生成子能源成本动态排序数据，有助于识别哪些子能源具有更低的成本和更高的潜在效益，从而帮助能源集线器做出明智的决策，允许对子能源进行实时的成本分析和排序，以根据不断变化的条件做出优化决策，利用整体能源成本计算公式对预测能源成本数据进行整体能源成本计算，生成整体能源成本数据，提供了关于整个能源系统的全局洞察力，有助于评估整体成本，并在决策中综合考虑各个子能源的贡献，以便更好地规划资源和能源采购，根据预设的时间段范围对整体能源成本数据进行最佳能源储备的时间段提取，确定最佳的能源储备时间段，以最大程度地降低成本和确保供应的可靠性，通过精确提取最佳储备时间段，能源集线器可以合理分配资源，避免能源浪费，并确保在关键时刻有足够的能源可供使用。对能源储备设备进行故障数据实时采集，生成能源储备故障数据，能够实时监测和识别能源储备设备的故障情况，通过及时采集和分析故障数据，能源集线器能够快速发现问题并采取必要的措施来减轻潜在的运营风险，有助于提高系统的可靠性和可用性，减少停机时间，降低维护成本，根据能源储备故障数据对能源储备设备进行实时优化修复处理，以获得优化能源储备设备，快速而智能地应对设备故障，最小化潜在的能源供应中断，通过实时修复和优化，能源集线器可以减少能源资源的浪费，确保设备在最佳状态下运行，提高整个系统的性能和效益。根据最佳能源储备时间段和子能源成本动态排序数据进行采集能源策略的设计，考虑了不同子能源的变化成本和最佳采集时间段，以确保能源采集的高效性，有助于最大程度地降低能源采集成本，减少浪费，提高资源利用率，根据能源采集策略，并利用优化的能源储备设备，进行能源采集储备处理，以生成优化的能源储备数据，通过提前采集和储备能源，以满足未来需求，提高了系统的稳定性和可靠性，将优化能源储备数据与历史能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，根据历史数据和实时采集的优化数据，制定出能源储备的最佳策略，以最大化收益并降低能源储备的成本，有助于提高能源集线器的经济效益，优化能源的使用和管理。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (3)

1.一种能源集线器收益优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取历史能源成本数据；对历史能源成本数据进行季节性序列的数据划分，生成季节能源成本数据；利用长短期记忆神经网络算法对季节能源成本数据进行能源成本预测处理，生成预测能源成本数据；
步骤S2：对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，生成子能源成本动态排序数据；对预测能源成本数据进行最佳能源储备的时间段提取，从而获得最佳能源储备时间段；其中，步骤S2包括：
步骤S21：对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，生成子能源成本动态排序数据；其中，步骤S21包括：
步骤S211：对预测能源成本数据进行子能源数据划分处理，生成子能源成本数据；
步骤S212：对子能源成本数据进行排序处理，生成子能源成本排序数据，当子能源成本数据变化时，对子能源成本排序数据进行动态更新，生成子能源成本动态排序数据；
步骤S22：利用整体能源成本计算公式对预测能源成本数据进行整体能源成本计算，生成整体能源成本数据；其中，整体能源成本计算公式如下所示：
；
式中，表示为整体能源成本数据，/>表示为计算整体能源成本涉及的最大时间长度，/>表示为子能源类别数量，/>表示为第/>个子能源的权重信息，/>表示为第/>个子能源的成本价格，/>表示为能源储备设备的历史存储效率，/>表示为能源储备设备的历史维护成本，/>表示为涉及的时间范围，/>表示为第/>个子能源的稀缺程度，/>表示为第/>个子能源的利用率，表示为整体能源成本数据的异常调整值；
步骤S23：根据预设的时间段范围对整体能源成本数据进行最佳能源储备的时间段提取，从而获得最佳能源储备时间段；
步骤S3：对能源储备设备进行实时优化修复处理，以获得优化能源储备设备；其中，步骤S3包括：
步骤S31：对能源储备设备进行故障数据实时采集，生成能源储备故障数据；
步骤S32：根据能源储备故障数据对能源储备设备进行实时优化修复处理，以获得优化能源储备设备；其中，步骤S32包括：
步骤S321：获取历史能源储备故障数据；
步骤S322：根据历史能源储备故障数据进行能源储备异常的自动化修复引擎构建，生成自动化修复引擎；其中，步骤S322包括：
根据历史能源储备故障数据进行修复数据采集，生成历史能源储备修复数据；
根据历史能源储备故障数据以及历史能源储备修复数据进行能源储备异常的自动化修复方案设计，生成自动化修复方案；
根据自动化修复方案进行自动化修复引擎构建，生成自动化修复引擎，当自动化修复引擎识别到能源储备故障数据时，反馈对应的能源储备修复数据；
步骤S323：将能源储备故障数据传输至自动化修复引擎进行能源储备修复数据采集，生成能源储备修复数据；
步骤S324：根据能源储备修复数据对能源储备设备进行实时优化修复，以获得优化能源储备设备；
步骤S4：根据最佳能源储备时间段以及子能源成本动态排序数据，并利用优化能源储备设备进行能源采集储备处理，以获得优化能源储备数据；对优化能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，生成能源集线器的收益优化储备数据；其中，步骤S4包括：
步骤S41：根据最佳能源储备时间段以及子能源成本动态排序数据进行采集能源策略设计，生成能源采集策略；
步骤S42：根据能源采集策略，并利用优化能源储备设备进行能源采集储备处理，以获得优化能源储备数据；
步骤S43：获取历史能源储备数据；
步骤S44：对优化能源储备数据与历史能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，生成能源集线器的收益优化储备数据。
2.根据权利要求1所述的能源集线器收益优化方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：获取历史能源成本数据；
步骤S12：对历史能源成本数据进行季节性序列的数据划分，生成季节能源成本数据；
步骤S13：利用长短期记忆神经网络算法建立季节能源成本预测的映射关系，生成初始能源成本预测模型；
步骤S14：将季节能源成本数据进行数据划分处理，分别生成季节能源成本训练集以及季节能源成本测试集；
步骤S15：利用季节能源成本训练集对初始能源成本预测模型进行模型训练处理，生成能源成本预测模型；
步骤S16：将季节能源成本测试集传输至能源成本预测模型进行能源成本预测处理，生成预测能源成本数据。
3.一种能源集线器收益优化系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的能源集线器收益优化方法，该能源集线器收益优化系统包括：
能源成本预测模块，用于获取历史能源成本数据；对历史能源成本数据进行季节性序列的数据划分，生成季节能源成本数据；利用长短期记忆神经网络算法对季节能源成本数据进行能源成本预测处理，生成预测能源成本数据；
能源储备时间段分析模块，用于对预测能源成本数据进行子能源成本动态排序处理，生成子能源成本动态排序数据；对预测能源成本数据进行最佳能源储备的时间段提取，从而获得最佳能源储备时间段；
能源储备设备优化模块，用于对能源储备设备进行实时优化修复处理，以获得优化能源储备设备；
能源集线器储备优化模块，用于根据最佳能源储备时间段以及子能源成本动态排序数据，并利用优化能源储备设备进行能源采集储备处理，以获得优化能源储备数据；对优化能源储备数据进行能源集线器的储备收益优化分析，生成能源集线器的收益优化储备数据。
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