CN117494032A - 建筑能耗实时监测控制系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及实时监测控制技术领域，具体为建筑能耗实时监测控制系统及方法，系统包括数据采集模块、时间序列分析模块、异常检测模块、故障预警模块、协同优化模块、能效基准模块、边缘计算优化模块。本发明中，利用时间序列分析技术如自回归积分滑动平均模型或长短期记忆神经网络，系统有效预测能耗趋势，增强能耗管理的预见性和主动性，结合统计学异常检测技术和机器学习算法，精准识别异常模式，及时发现潜在问题，智能预警系统提升故障分析和预警能力，协同优化模块利用深度学习和强化学习提高能耗优化效率和结果，能效基准模块建立科学能效标准，边缘计算优化模块实现本地化数据处理，提升响应速度和实时性。
Description
技术领域
本发明涉及实时监测控制技术领域，尤其涉及建筑能耗实时监测控制系统及方法。
背景技术
实时监测控制技术领域专注于实时地收集和分析数据，以便对各种系统和过程进行即时调节和控制。这种技术在建筑管理、工业自动化、交通系统等多个领域中都有应用。结合了传感器技术、数据分析、自动化控制和通信技术，以实现对物理环境或系统状态的连续监测和实时响应。这些技术的核心在于能够快速识别系统状态的变化，并自动调整控制参数，以保持系统运行在最优状态或在出现问题时迅速作出反应。
其中，建筑能耗实时监测控制系统是一种集成了传感器、数据处理和自动控制技术的系统，旨在实时监控和调节建筑内的能源使用，如电力、热能和水资源。这个系统的主要目的是优化能源消耗，提高能效，减少浪费，并支持可持续发展的建筑管理实践。通过实时监控能源流动和使用模式，这个系统可以帮助建筑管理者了解能源使用的具体情况，并在必要时自动调整建筑系统（如暖通空调、照明和水系统）以达到更高的能源效率。建筑能耗实时监测控制系统通常通过安装各种类型的传感器（如温度、湿度、光照度、流量计）来收集有关建筑内部环境和能源使用的数据。这些数据被传输到中央处理系统，该系统运用先进的数据分析和模式识别技术来分析能源使用情况，并基于预设的节能标准或算法自动调节相关的建筑管理系统。例如，根据室内外温度变化自动调节暖气或空调系统，或者根据房间的使用情况调整照明强度。这种集成的方法使建筑能源管理更加智能化、高效，同时也有助于提高居住或工作环境的舒适性。
传统的建筑能耗监控系统存在明显的不足之处。首先，传统系统在能耗分析和预测方面通常不具备高级的时间序列分析能力，导致其预测结果缺乏准确性和可靠性。此外，传统系统在异常检测方面通常依赖于基本的阈值设置，缺乏复杂的数据分析和机器学习算法，使得异常识别的准确度和及时性不足。在故障预警方面，传统系统往往缺乏智能化分析，导致故障预警能力较弱。而在能耗优化和本地计算方面，传统系统通常没有集成先进的优化算法和边缘计算技术，使得能耗优化效果和数据处理速度不佳。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的建筑能耗实时监测控制系统及方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：建筑能耗实时监测控制系统包括数据采集模块、时间序列分析模块、异常检测模块、故障预警模块、协同优化模块、能效基准模块、边缘计算优化模块；
所述数据采集模块基于物联网技术，采用多传感器收集温度、湿度、能耗数据，并进行数据整合，生成实时能耗数据；
所述时间序列分析模块基于实时能耗数据，采用自回归积分滑动平均模型或长短期记忆神经网络，进行历史能耗数据分析，并进行趋势预测，生成能耗趋势预测；
所述异常检测模块基于能耗趋势预测，采用基于统计学的异常检测技术和机器学习算法，进行数据监测和异常模式识别，生成异常检测报告；
所述故障预警模块基于异常检测报告，采用规则引擎和敏感度分析进行风险评估，通过故障预警生成，利用通知分发技术进行信息传播，并通过故障诊断技术生成故障预警通知；
所述协同优化模块基于故障预警通知，采用深度学习和强化学习，进行能耗预测和能源协同优化，生成能耗优化策略；
所述能效基准模块基于能耗优化策略，采用聚类分析，建立能效标准，生成能效基准标准；
所述边缘计算优化模块基于能效基准标准，结合边缘计算和机器学习，进行本地数据分析和调整，生成实时优化调整策略。
作为本发明的进一步方案，所述数据采集模块包括温度传感子模块、湿度传感子模块、能耗监测子模块、数据传输子模块；
所述温度传感子模块基于物联网环境，采用热电偶技术和信号处理算法，生成环境温度数据；
所述湿度传感子模块基于物联网环境，采用电容式传感技术和自适应校准算法，生成环境湿度数据；
所述能耗监测子模块基于环境温度和湿度数据，采用智能电力测量技术和用电模式分析，生成能耗使用数据；
所述数据传输子模块基于能耗使用数据，采用ZigBee通信协议和数据加密技术，生成实时能耗数据；
所述信号处理算法包括峰值检测和噪声消除，所述自适应校准算法包括温度补偿和湿度矫正，所述用电模式分析包括负载识别和能效评估，所述数据加密技术包括AES加密和数据完整性校验。
作为本发明的进一步方案，所述时间序列分析模块包括历史数据分析子模块、模型训练子模块、趋势预测子模块；
所述历史数据分析子模块基于实时能耗数据，采用线性和非线性时间序列分析，生成历史能耗分析结果；
所述模型训练子模块基于历史能耗分析结果，采用ARIMA模型和循环神经网络，生成能耗预测模型；
所述趋势预测子模块基于能耗预测模型，采用统计预测方法和蒙特卡洛模拟，生成能耗趋势预测；
所述时间序列分析包括自回归模型和趋势分解，所述循环神经网络包括LSTM和GRU算法，所述统计预测方法包括多元回归和概率分布分析。
作为本发明的进一步方案，所述异常检测模块包括统计分析子模块、机器学习处理子模块、异常模式识别子模块；
所述统计分析子模块基于能耗趋势预测，采用离群值检测和偏差分析技术，进行异常数据识别，生成初步异常检测结果；
所述机器学习处理子模块基于初步异常检测结果，采用异常模式识别算法，进行异常模式分类和特征重要性评估，生成深度异常分析结果；
所述异常模式识别子模块基于深度异常分析结果，采用聚类分析和神经网络，识别目标异常模式，生成异常检测报告；
所述离群值检测包括Z得分方法和四分位数范围检测，所述异常模式识别算法包括支持向量机和随机森林，所述聚类分析包括K均值聚类和层次聚类。
作为本发明的进一步方案，所述故障预警模块包括预警生成子模块、通知分发子模块、故障诊断子模块；
所述预警生成子模块基于异常检测报告，采用规则引擎和敏感度分析，进行故障风险评估，生成初步故障预警结果；
所述通知分发子模块基于初步故障预警结果，采用消息队列和推送技术，传播预警信息，生成预警通知分发记录；
所述故障诊断子模块基于预警通知分发记录，采用因果分析和故障树技术，进行深入的故障诊断，生成故障预警通知；
所述规则引擎包括条件触发规则和逻辑推理，所述推送技术包括即时消息推送和邮件通知，所述因果分析包括故障影响图和根本原因分析。
作为本发明的进一步方案，所述协同优化模块包括深度学习分析子模块、强化学习优化子模块、协同策略制定子模块；
所述深度学习分析子模块基于故障预警通知，采用卷积神经网络和递归神经网络，生成能耗特征分析结果；
所述强化学习优化子模块基于能耗特征分析结果，采用策略梯度法和深度Q网络，生成初步能源优化策略；
所述协同策略制定子模块基于初步能源优化策略，采用多变量分析和决策树模型，生成能耗优化策略；
所述卷积神经网络用于提取时间序列特征，所述递归神经网络用于处理序列依赖性，所述策略梯度法用于决策过程优化，所述深度Q网络用于强化长期决策学习。
作为本发明的进一步方案，所述能效基准模块包括聚类分析子模块、标准设定子模块、数据对比子模块；
所述聚类分析子模块基于能耗优化策略，采用K均值聚类和谱聚类方法，生成能耗数据聚类结果；
所述标准设定子模块基于能耗数据聚类结果，采用性能指标评定和阈值设定方法，生成初步能效标准；
所述数据对比子模块基于初步能效标准，采用趋势分析和方差分析方法，生成能效基准标准。
作为本发明的进一步方案，所述边缘计算优化模块包括边缘计算架构子模块、实时机器学习分析子模块、快速调整策略子模块；
所述边缘计算架构子模块基于能效基准标准，采用分布式数据处理和边缘节点优化算法，进行本地数据处理，生成边缘计算数据处理结果；
所述实时机器学习分析子模块基于边缘计算数据处理结果，采用在线学习和轻量级神经网络模型，进行数据特征分析，生成实时数据分析结果；
所述快速调整策略子模块基于实时数据分析结果，采用自适应控制和即时决策策略，进行系统响应优化，生成实时优化调整策略；
所述分布式数据处理和边缘节点优化算法包括数据分片和负载均衡技术，所述在线学习和轻量级神经网络模型包括增量学习算法和简化网络架构，所述自适应控制和即时决策策略包括反馈控制循环和动态策略调整机制。
建筑能耗实时监测控制方法，所述建筑能耗实时监测控制方法基于上述建筑能耗实时监测控制系统执行，包括以下步骤：
S1：基于物联网技术，采用温湿度传感器和智能电表，收集环境和能耗数据，生成实时能耗数据；
S2：基于所述实时能耗数据，采用自回归积分滑动平均模型和长短期记忆网络，进行趋势分析和预测，生成能耗趋势预测；
S3：基于所述能耗趋势预测，采用统计学方法和机器学习进行异常检测，生成异常检测报告；
S4：基于所述异常检测报告，采用规则引擎和敏感度分析进行故障风险评估，生成故障预警通知；
S5：基于所述故障预警通知，采用深度学习和强化学习进行能耗优化策略制定，生成能耗优化策略；
S6：基于所述能耗优化策略，采用边缘计算技术和实时机器学习进行本地数据分析和调整，生成实时优化调整策略。
作为本发明的进一步方案，所述实时能耗数据包括温度、湿度和能耗量，所述能耗趋势预测包括未来能耗曲线和量化预测值，所述异常检测报告包括异常模式列表和潜在原因分析，所述故障预警通知包括预警级别、潜在故障点和建议响应措施，所述能耗优化策略包括能源分配方案和优化后能耗预测，所述实时优化调整策略包括即时能源调节方案和系统响应速度优化。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，利用时间序列分析技术如自回归积分滑动平均模型或长短期记忆神经网络，系统能够有效预测能耗趋势，增强能耗管理的预见性和主动性。通过结合统计学异常检测技术和机器学习算法，系统能更准确地识别异常模式，及时发现潜在问题。智能预警系统的融入进一步增强了故障分析和预警能力。此外，协同优化模块的应用，结合深度学习和强化学习，提高了能耗优化的效率和效果。能效基准模块的引入有助于建立更科学的能效标准，而边缘计算优化模块的使用则使得数据处理更加快速和本地化，提升了系统的响应速度和实时性。
附图说明
图1为本发明的系统流程图；
图2为本发明的系统框架示意图；
图3为本发明的数据采集模块流程图；
图4为本发明的时间序列分析模块流程图；
图5为本发明的异常检测模块流程图；
图6为本发明的故障预警模块流程图；
图7为本发明的协同优化模块流程图；
图8为本发明的能效基准模块流程图；
图9为本发明的边缘计算优化模块流程图；
图10为本发明的方法步骤示意图。
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仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一：请参阅图1至图2，本发明提供一种技术方案：建筑能耗实时监测控制系统包括数据采集模块、时间序列分析模块、异常检测模块、故障预警模块、协同优化模块、能效基准模块、边缘计算优化模块；
数据采集模块基于物联网技术，采用多传感器收集温度、湿度、能耗数据，并进行数据整合，生成实时能耗数据；
时间序列分析模块基于实时能耗数据，采用自回归积分滑动平均模型或长短期记忆神经网络，进行历史能耗数据分析，并进行趋势预测，生成能耗趋势预测；
异常检测模块基于能耗趋势预测，采用基于统计学的异常检测技术和机器学习算法，进行数据监测和异常模式识别，生成异常检测报告；
故障预警模块基于异常检测报告，采用规则引擎和敏感度分析进行风险评估，通过故障预警生成，利用通知分发技术进行信息传播，并通过故障诊断技术生成故障预警通知；
协同优化模块基于故障预警通知，采用深度学习和强化学习，进行能耗预测和能源协同优化，生成能耗优化策略；
能效基准模块基于能耗优化策略，采用聚类分析，建立能效标准，生成能效基准标准；
边缘计算优化模块基于能效基准标准，结合边缘计算和机器学习，进行本地数据分析和调整，生成实时优化调整策略。
通过物联网技术与多传感器的数据采集模块，实现精准的温度、湿度及能耗数据采集与整合，为能耗监测与优化提供了实时、高质量的数据基础。时间序列分析模块利用先进预测技术深入分析历史能耗数据并预测趋势，增强能耗模式理解，为能源管理提供科学决策支持。异常检测模块结合统计学技术和机器学习算法，提高异常能耗模式的识别速度与准确度，迅速采取措施，有效避免设备故障或能源浪费。故障预警模块通过规则引擎与敏感度分析强化风险评估与故障预警，及时通知管理人员采取措施，促进前瞻性维护工作，提高设备使用寿命与效率。协同优化模块应用深度学习和强化学习算法，动态优化能源使用，降低能耗。能效基准模块通过聚类分析建立标准化能效标准，促进持续能效改进与管理。边缘计算优化模块将数据处理下放至网络边缘，减少数据传输延时与带宽需求，支持快速本地决策与响应。
请参阅图3，数据采集模块包括温度传感子模块、湿度传感子模块、能耗监测子模块、数据传输子模块；
温度传感子模块基于物联网环境，采用热电偶技术和信号处理算法，生成环境温度数据；
湿度传感子模块基于物联网环境，采用电容式传感技术和自适应校准算法，生成环境湿度数据；
能耗监测子模块基于环境温度和湿度数据，采用智能电力测量技术和用电模式分析，生成能耗使用数据；
数据传输子模块基于能耗使用数据，采用ZigBee通信协议和数据加密技术，生成实时能耗数据；
信号处理算法包括峰值检测和噪声消除，自适应校准算法包括温度补偿和湿度矫正，用电模式分析包括负载识别和能效评估，数据加密技术包括AES加密和数据完整性校验。
温度传感子模块基于物联网环境，利用热电偶技术和信号处理算法，负责采集环境温度数据。安装热电偶传感器在所需的监测位置，并确保传感器与物联网环境连接稳定。启动传感器，开始实时采集环境温度数据。采集到的数据经过信号处理算法，包括峰值检测和噪声消除，以确保数据的准确性和稳定性。处理后的温度数据可以存储或传输至数据传输子模块，供进一步分析和监控使用。
湿度传感子模块基于物联网环境，采用电容式传感技术和自适应校准算法，负责采集环境湿度数据。操作流程包括安装电容式湿度传感器，确保连接稳定，启动传感器进行湿度数据采集，然后运行自适应校准算法，其中包括温度补偿和湿度矫正，以提高湿度数据的精确性。处理后的湿度数据可以存储或传输至数据传输子模块，用于进一步分析和监测。
能耗监测子模块利用温度传感子模块和湿度传感子模块提供的数据，计算环境中的能耗使用情况。使用智能电力测量技术监测电能消耗，同时运行用电模式分析，包括负载识别和能效评估，以了解能耗模式和效率。生成的能耗使用数据可以存储或传输至数据传输子模块，供进一步分析和管理使用。
数据传输子模块负责接收来自其他子模块的数据，并将其传输至监控中心或云端存储。采用ZigBee通信协议建立与物联网环境的可靠连接，同时采用数据加密技术（如AES加密）对传输的数据进行加密，以确保数据的安全性。在传输过程中，还进行数据完整性校验，以确保数据在传输过程中没有损坏。
请参阅图4，时间序列分析模块包括历史数据分析子模块、模型训练子模块、趋势预测子模块；
历史数据分析子模块基于实时能耗数据，采用线性和非线性时间序列分析，生成历史能耗分析结果；
模型训练子模块基于历史能耗分析结果，采用ARIMA模型和循环神经网络，生成能耗预测模型；
趋势预测子模块基于能耗预测模型，采用统计预测方法和蒙特卡洛模拟，生成能耗趋势预测；
时间序列分析包括自回归模型和趋势分解，循环神经网络包括LSTM和GRU算法，统计预测方法包括多元回归和概率分布分析。
历史数据分析子模块是时间序列分析的关键组成部分。接收实时能耗数据作为输入，运用线性和非线性时间序列分析技术，如自回归模型和趋势分解，对历史能耗数据进行深入分析。目标是揭示数据中的趋势、周期性变化和潜在的异常情况。通过分析，生成了历史能耗分析结果，为后续的能耗预测提供了有价值的信息。
在模型训练子模块中，历史能耗分析结果发挥了关键作用。利用历史数据作为训练集，采用高级技术，如ARIMA模型和循环神经网络（如LSTM和GRU算法），来训练能耗预测模型。此模型基于历史数据中的模式和关联性构建的，方便对未来的能耗趋势进行准确预测。在训练过程中，模型的性能得到评估，确保其对未来数据的预测准确性和可靠性。
趋势预测子模块利用已训练的能耗预测模型，以及当前环境数据或未来时间点的数据，生成能耗趋势预测。采用多种技术，包括统计预测方法和蒙特卡洛模拟，以提供对未来时间段内能耗的估计。预测能耗上升或下降趋势，并为能源规划和决策提供重要参考。趋势预测结果被存储，以供进一步的分析和管理使用。
请参阅图5，异常检测模块包括统计分析子模块、机器学习处理子模块、异常模式识别子模块；
统计分析子模块基于能耗趋势预测，采用离群值检测和偏差分析技术，进行异常数据识别，生成初步异常检测结果；
机器学习处理子模块基于初步异常检测结果，采用异常模式识别算法，进行异常模式分类和特征重要性评估，生成深度异常分析结果；
异常模式识别子模块基于深度异常分析结果，采用聚类分析和神经网络，识别目标异常模式，生成异常检测报告；
离群值检测包括Z得分方法和四分位数范围检测，异常模式识别算法包括支持向量机和随机森林，聚类分析包括K均值聚类和层次聚类。
统计分析子模块基于能耗趋势预测数据，运用离群值检测技术（如Z得分方法和四分位数范围检测）和偏差分析，对实时能耗数据进行全面分析。旨在识别存在的离群值或异常数据点，并检测是否存在偏差超出正常范围的情况。统计分析子模块生成初步异常检测结果，标识出异常数据点，为进一步的异常检测提供了起点。
机器学习处理子模块基于初步异常检测结果，这个子模块采用机器学习算法，如支持向量机和随机森林，进行异常模式识别。不仅对异常数据进行分类，确定异常的类型，还评估特征的重要性，以确定哪些特征对异常的识别最具影响力。这一步骤产生深度异常分析结果，包括异常数据点的分类和特征重要性评估，为进一步的异常模式识别提供了关键信息。
异常模式识别子模块基于深度异常分析结果，采用聚类分析技术，如K均值聚类和层次聚类，将异常数据进一步聚类。这有助于将异常数据划分为不同的异常模式。利用神经网络算法对每个异常模式进行进一步的识别和分析，确认异常模式的特征和特点。异常模式识别子模块生成详细的异常检测报告，包括已识别的异常模式、特征描述以及根本原因。这些信息帮助运营团队采取适当的措施来解决异常情况，从而提高能源系统的可靠性和效率。
请参阅图6，故障预警模块包括预警生成子模块、通知分发子模块、故障诊断子模块；
预警生成子模块基于异常检测报告，采用规则引擎和敏感度分析，进行故障风险评估，生成初步故障预警结果；
通知分发子模块基于初步故障预警结果，采用消息队列和推送技术，传播预警信息，生成预警通知分发记录；
故障诊断子模块基于预警通知分发记录，采用因果分析和故障树技术，进行深入的故障诊断，生成故障预警通知；
规则引擎包括条件触发规则和逻辑推理，推送技术包括即时消息推送和邮件通知，因果分析包括故障影响图和根本原因分析。
预警生成子模块中；
技术：规则引擎和敏感度分析；
步骤：
规则引擎应用：基于条件触发规则和逻辑推理分析异常检测报告。
故障风险评估：进行敏感度分析以评估故障风险。
生成初步故障预警结果：整合分析结果生成预警。
代码示例（Python）：
def evaluate_fault_risk(detection_report):
# 规则引擎逻辑；
if detection_report['anomaly_score']>threshold:
return 'High risk of fault'；
else:
return 'Low risk of fault'；
# 假设detection_report为异常检测报告；
initial_warning = evaluate_fault_risk(detection_report)；
通知分发子模块中；
技术：消息队列和推送技术；
步骤：
消息队列设置：配置消息队列以管理预警信息。
实施预警信息推送：通过即时消息和邮件通知发送预警。
生成预警通知分发记录：记录预警信息的传播情况。
代码示例：
# 使用示例代码表示，具体实现依赖于消息队列和推送服务；
def distribute_warning(warning_message):
message_queue.enqueue(warning_message)；
send_notification(warning_message)；
# 发送预警信息；
distribute_warning(initial_warning)；
故障诊断子模块中；
技术：因果分析和故障树技术；
步骤：
因果分析：分析故障影响图和根本原因。
应用故障树技术：确定故障的来源和路径。
生成故障预警通知：基于诊断结果生成详细的故障预警。
代码示例：
def perform_fault_diagnosis(distribution_record):
# 因果分析逻辑；
# 故障树技术应用；
fault_root_cause = identify_root_cause(distribution_record)；
return f"Fault diagnosed: {fault_root_cause}"；
# 生成故障诊断报告；
fault_diagnosis_report = perform_fault_diagnosis(distribution_record)；
请参阅图7，协同优化模块包括深度学习分析子模块、强化学习优化子模块、协同策略制定子模块；
深度学习分析子模块基于故障预警通知，采用卷积神经网络和递归神经网络，生成能耗特征分析结果；
强化学习优化子模块基于能耗特征分析结果，采用策略梯度法和深度Q网络，生成初步能源优化策略；
协同策略制定子模块基于初步能源优化策略，采用多变量分析和决策树模型，生成能耗优化策略；
卷积神经网络用于提取时间序列特征，递归神经网络用于处理序列依赖性，策略梯度法用于决策过程优化，深度Q网络用于强化长期决策学习。
深度学习分析子模块利用故障预警通知和相关数据，采用卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等深度学习技术，进行能耗数据的详尽分析。通过CNN提取时间序列特征和RNN处理序列依赖性，生成了有关能耗的特征分析结果。这个结果不仅包括从数据中提取的特征，还包括分析结果的可解释性和对异常或故障的识别。深度学习分析子模块的输出为后续优化和决策提供了关键的数据基础。
强化学习优化子模块采用策略梯度法和深度Q网络（DQN）等强化学习技术，进行能源管理策略的优化。在这个阶段，模块通过选择行动策略，以最大化特定性能度量，如能耗降低或效能提高，来实现能源的有效管理。生成的初步能源优化策略包括最佳操作行为和决策过程中的奖励机制，为系统提供了指导，以采取更优化的行动。
协同策略制定子模块利用多变量分析和决策树模型，制定更加细致的能耗优化策略。通过多变量分析，考虑多个变量和因素之间的关系，以确定如何协同调整不同参数和控制策略。使用决策树模型来制定具体的决策策略，根据当前环境和条件进行决策，以最大程度地优化能耗。协同策略制定子模块的输出为能耗的细化优化提供了关键的方案，有助于实现可持续的能源管理目标。
请参阅图8，能效基准模块包括聚类分析子模块、标准设定子模块、数据对比子模块；
聚类分析子模块基于能耗优化策略，采用K均值聚类和谱聚类方法，生成能耗数据聚类结果；
标准设定子模块基于能耗数据聚类结果，采用性能指标评定和阈值设定方法，生成初步能效标准；
数据对比子模块基于初步能效标准，采用趋势分析和方差分析方法，生成能效基准标准。
聚类分析子模块基于已制定的能耗优化策略，采用K均值聚类和谱聚类等聚类分析方法，对能耗数据进行聚类。通过聚类分析，可以将相似的能耗数据点划分到同一簇中，从而生成能耗数据聚类结果。这个结果有助于识别能耗数据中的模式和规律，为制定能效标准提供了基础。
标准设定子模块基于聚类结果，采用性能指标评定和阈值设定方法，生成初步的能效标准。模块会评估每个聚类的性能，并根据性能评定结果设定相应的阈值，这些阈值将用于判断能耗数据是否符合标准。标准设定子模块的输出是初步的能效标准，为后续的数据对比提供了基准。
数据对比子模块基于初步能效标准，采用趋势分析和方差分析等方法，生成最终的能效基准标准。这一步骤涉及将实际能耗数据与初步能效标准进行比较和对比。模块确定能耗数据的长期趋势和变化情况，而方差分析用于检测数据之间的差异和波动。数据对比子模块生成了能效基准标准，标准反映了实际能耗数据与初步标准之间的差异和变化，为能效评估提供了最终依据。
请参阅图9，边缘计算优化模块包括边缘计算架构子模块、实时机器学习分析子模块、快速调整策略子模块；
边缘计算架构子模块基于能效基准标准，采用分布式数据处理和边缘节点优化算法，进行本地数据处理，生成边缘计算数据处理结果；
实时机器学习分析子模块基于边缘计算数据处理结果，采用在线学习和轻量级神经网络模型，进行数据特征分析，生成实时数据分析结果；
快速调整策略子模块基于实时数据分析结果，采用自适应控制和即时决策策略，进行系统响应优化，生成实时优化调整策略；
分布式数据处理和边缘节点优化算法包括数据分片和负载均衡技术，在线学习和轻量级神经网络模型包括增量学习算法和简化网络架构，自适应控制和即时决策策略包括反馈控制循环和动态策略调整机制。
边缘计算架构子模块以能效基准标准为依据，采用分布式数据处理和边缘节点优化算法。将数据处理任务分发给边缘节点，实现本地数据处理。这有助于减少数据传输延迟和网络带宽占用，提高了数据处理的效率。边缘计算数据处理结果产生，为后续实时数据分析和优化提供了基础。
实时机器学习分析子模块基于边缘计算数据处理结果，采用在线学习和轻量级神经网络模型，对数据特征进行实时分析。通过增量学习算法，数据特征随着时间的推移进行实时更新和模型训练，以适应不断变化的数据特性。采用简化网络架构，提高了计算效率。实时数据分析结果生成，包括对数据特征的实时识别和分析，为系统的实时优化提供了依据。
快速调整策略子模块基于实时数据分析结果，采用自适应控制和即时决策策略，实现系统响应的快速优化。通过反馈控制循环，子模块能够自动调整系统参数和控制策略，以响应实时数据分析结果，从而实现能效的优化。动态策略调整机制根据系统性能和目标，生成实时的优化调整策略，以满足能效和性能需求。确保在边缘计算环境中系统能够快速做出优化调整，提高了能源管理的效率和可靠性。
请参阅图10，建筑能耗实时监测控制方法，建筑能耗实时监测控制方法基于上述建筑能耗实时监测控制系统执行，包括以下步骤：
S1：基于物联网技术，采用温湿度传感器和智能电表，收集环境和能耗数据，生成实时能耗数据；
S2：基于实时能耗数据，采用自回归积分滑动平均模型和长短期记忆网络，进行趋势分析和预测，生成能耗趋势预测；
S3：基于能耗趋势预测，采用统计学方法和机器学习进行异常检测，生成异常检测报告；
S4：基于异常检测报告，采用规则引擎和敏感度分析进行故障风险评估，生成故障预警通知；
S5：基于故障预警通知，采用深度学习和强化学习进行能耗优化策略制定，生成能耗优化策略；
S6：基于能耗优化策略，采用边缘计算技术和实时机器学习进行本地数据分析和调整，生成实时优化调整策略。
实时能耗数据包括温度、湿度和能耗量，能耗趋势预测包括未来能耗曲线和量化预测值，异常检测报告包括异常模式列表和潜在原因分析，故障预警通知包括预警级别、潜在故障点和建议响应措施，能耗优化策略包括能源分配方案和优化后能耗预测，实时优化调整策略包括即时能源调节方案和系统响应速度优化。
通过资源管理和故障预测，降低资源浪费和减少设备停机时间，提高资源利用效率。能耗优化策略不仅降低了运营成本，还提高了建筑系统的性能，改善了用户体验。数据驱动的决策支持使建筑管理者能够做出更明智的决策，进一步提高了整体效益。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述系统包括数据采集模块、时间序列分析模块、异常检测模块、故障预警模块、协同优化模块、能效基准模块、边缘计算优化模块；
所述数据采集模块基于物联网技术，采用多传感器收集温度、湿度、能耗数据，并进行数据整合，生成实时能耗数据；
所述时间序列分析模块基于实时能耗数据，采用自回归积分滑动平均模型或长短期记忆神经网络，进行历史能耗数据分析，并进行趋势预测，生成能耗趋势预测；
所述异常检测模块基于能耗趋势预测，采用基于统计学的异常检测技术和机器学习算法，进行数据监测和异常模式识别，生成异常检测报告；
所述故障预警模块基于异常检测报告，采用规则引擎和敏感度分析进行风险评估，通过故障预警生成，利用通知分发技术进行信息传播，并通过故障诊断技术生成故障预警通知；
所述协同优化模块基于故障预警通知，采用深度学习和强化学习，进行能耗预测和能源协同优化，生成能耗优化策略；
所述能效基准模块基于能耗优化策略，采用聚类分析，建立能效标准，生成能效基准标准；
所述边缘计算优化模块基于能效基准标准，结合边缘计算和机器学习，进行本地数据分析和调整，生成实时优化调整策略。
2.根据权利要求1所述的建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述数据采集模块包括温度传感子模块、湿度传感子模块、能耗监测子模块、数据传输子模块；
所述温度传感子模块基于物联网环境，采用热电偶技术和信号处理算法，生成环境温度数据；
所述湿度传感子模块基于物联网环境，采用电容式传感技术和自适应校准算法，生成环境湿度数据；
所述能耗监测子模块基于环境温度和湿度数据，采用智能电力测量技术和用电模式分析，生成能耗使用数据；
所述数据传输子模块基于能耗使用数据，采用ZigBee通信协议和数据加密技术，生成实时能耗数据；
所述信号处理算法包括峰值检测和噪声消除，所述自适应校准算法包括温度补偿和湿度矫正，所述用电模式分析包括负载识别和能效评估，所述数据加密技术包括AES加密和数据完整性校验。
3.根据权利要求1所述的建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述时间序列分析模块包括历史数据分析子模块、模型训练子模块、趋势预测子模块；
所述历史数据分析子模块基于实时能耗数据，采用线性和非线性时间序列分析，生成历史能耗分析结果；
所述模型训练子模块基于历史能耗分析结果，采用ARIMA模型和循环神经网络，生成能耗预测模型；
所述趋势预测子模块基于能耗预测模型，采用统计预测方法和蒙特卡洛模拟，生成能耗趋势预测；
所述时间序列分析包括自回归模型和趋势分解，所述循环神经网络包括LSTM和GRU算法，所述统计预测方法包括多元回归和概率分布分析。
4.根据权利要求1所述的建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述异常检测模块包括统计分析子模块、机器学习处理子模块、异常模式识别子模块；
所述统计分析子模块基于能耗趋势预测，采用离群值检测和偏差分析技术，进行异常数据识别，生成初步异常检测结果；
所述机器学习处理子模块基于初步异常检测结果，采用异常模式识别算法，进行异常模式分类和特征重要性评估，生成深度异常分析结果；
所述异常模式识别子模块基于深度异常分析结果，采用聚类分析和神经网络，识别目标异常模式，生成异常检测报告；
所述离群值检测包括Z得分方法和四分位数范围检测，所述异常模式识别算法包括支持向量机和随机森林，所述聚类分析包括K均值聚类和层次聚类。
5.根据权利要求1所述的建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述故障预警模块包括预警生成子模块、通知分发子模块、故障诊断子模块；
所述预警生成子模块基于异常检测报告，采用规则引擎和敏感度分析，进行故障风险评估，生成初步故障预警结果；
所述通知分发子模块基于初步故障预警结果，采用消息队列和推送技术，传播预警信息，生成预警通知分发记录；
所述故障诊断子模块基于预警通知分发记录，采用因果分析和故障树技术，进行深入的故障诊断，生成故障预警通知；
所述规则引擎包括条件触发规则和逻辑推理，所述推送技术包括即时消息推送和邮件通知，所述因果分析包括故障影响图和根本原因分析。
6.根据权利要求1所述的建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述协同优化模块包括深度学习分析子模块、强化学习优化子模块、协同策略制定子模块；
所述深度学习分析子模块基于故障预警通知，采用卷积神经网络和递归神经网络，生成能耗特征分析结果；
所述强化学习优化子模块基于能耗特征分析结果，采用策略梯度法和深度Q网络，生成初步能源优化策略；
所述协同策略制定子模块基于初步能源优化策略，采用多变量分析和决策树模型，生成能耗优化策略；
所述卷积神经网络用于提取时间序列特征，所述递归神经网络用于处理序列依赖性，所述策略梯度法用于决策过程优化，所述深度Q网络用于强化长期决策学习。
7.根据权利要求1所述的建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述能效基准模块包括聚类分析子模块、标准设定子模块、数据对比子模块；
所述聚类分析子模块基于能耗优化策略，采用K均值聚类和谱聚类方法，生成能耗数据聚类结果；
所述标准设定子模块基于能耗数据聚类结果，采用性能指标评定和阈值设定方法，生成初步能效标准；
所述数据对比子模块基于初步能效标准，采用趋势分析和方差分析方法，生成能效基准标准。
8.根据权利要求1所述的建筑能耗实时监测控制系统，其特征在于：所述边缘计算优化模块包括边缘计算架构子模块、实时机器学习分析子模块、快速调整策略子模块；
所述边缘计算架构子模块基于能效基准标准，采用分布式数据处理和边缘节点优化算法，进行本地数据处理，生成边缘计算数据处理结果；
所述实时机器学习分析子模块基于边缘计算数据处理结果，采用在线学习和轻量级神经网络模型，进行数据特征分析，生成实时数据分析结果；
所述快速调整策略子模块基于实时数据分析结果，采用自适应控制和即时决策策略，进行系统响应优化，生成实时优化调整策略；
所述分布式数据处理和边缘节点优化算法包括数据分片和负载均衡技术，所述在线学习和轻量级神经网络模型包括增量学习算法和简化网络架构，所述自适应控制和即时决策策略包括反馈控制循环和动态策略调整机制。
9.建筑能耗实时监测控制方法，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的建筑能耗实时监测控制系统执行，包括以下步骤：
基于物联网技术，采用温湿度传感器和智能电表，收集环境和能耗数据，生成实时能耗数据；
基于所述实时能耗数据，采用自回归积分滑动平均模型和长短期记忆网络，进行趋势分析和预测，生成能耗趋势预测；
基于所述能耗趋势预测，采用统计学方法和机器学习进行异常检测，生成异常检测报告；
基于所述异常检测报告，采用规则引擎和敏感度分析进行故障风险评估，生成故障预警通知；
基于所述故障预警通知，采用深度学习和强化学习进行能耗优化策略制定，生成能耗优化策略；
基于所述能耗优化策略，采用边缘计算技术和实时机器学习进行本地数据分析和调整，生成实时优化调整策略。
10.根据权利要求9所述的建筑能耗实时监测控制方法，其特征在于：所述实时能耗数据包括温度、湿度和能耗量，所述能耗趋势预测包括未来能耗曲线和量化预测值，所述异常检测报告包括异常模式列表和潜在原因分析，所述故障预警通知包括预警级别、潜在故障点和建议响应措施，所述能耗优化策略包括能源分配方案和优化后能耗预测，所述实时优化调整策略包括即时能源调节方案和系统响应速度优化。
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