專利名稱：能效人工智能分析系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及能效分析與評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種能效人工智能分析系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
能效，即能源效率，是指在能源利用過程中，發(fā)揮作用的能源量與實(shí)際消耗的能源量之比。隨著人們節(jié)能意識(shí)的不斷增強(qiáng)，提高用能設(shè)備的能效越來越受到人們的關(guān)注。能效分析的參數(shù)主要包括負(fù)載率，變電率，力率，網(wǎng)損以及電能質(zhì)量參數(shù)，其中，電能質(zhì)量參數(shù)為電壓偏差、頻率、三相不平衡和諧波等。目前，能效分析的裝置通常包括設(shè)備運(yùn)行信息采集裝置和服務(wù)器顯示裝置，具體工作過程為設(shè)備運(yùn)行信息采集裝置實(shí)時(shí)采集設(shè)備的各種運(yùn)行參數(shù)，并將采集到的運(yùn)行參數(shù)上傳給服務(wù)器，由服務(wù)器向終端用戶顯示該設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)，然后，由評(píng)估專家結(jié)合自己的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)得出該設(shè)備的能效情況。因此，這種人工分析能效的過程不僅分析周期長、費(fèi)用高，而且分析的結(jié)果依賴于個(gè)別評(píng)估專家的經(jīng)驗(yàn)，具有較大的局限性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種能效人工智能分析系統(tǒng)，由服務(wù)器直接對(duì)用能設(shè)備的能效進(jìn)行全面客觀的測(cè)評(píng)，并給出評(píng)估報(bào)告，具有分析快速、費(fèi)用低、評(píng)估結(jié)果更準(zhǔn)確客觀等優(yōu)點(diǎn)，從而更有得于用戶根據(jù)評(píng)估結(jié)果提高用能設(shè)備的利用效率，達(dá)到節(jié)約能源的目的。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供了一種能效人工智能分析系統(tǒng)，括分布式網(wǎng)絡(luò)、月艮務(wù)器和多個(gè)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)實(shí)時(shí)采集裝置；其中，所述設(shè)備運(yùn)行參數(shù)實(shí)時(shí)采集裝置用于實(shí)時(shí)采集用能設(shè)備的各種運(yùn)行參數(shù)，并將采集到的運(yùn)行參數(shù)通過所述分布式網(wǎng)絡(luò)上傳給所述服務(wù)器；所述服務(wù)器保存接收到的用能設(shè)備的各種運(yùn)行參數(shù)，對(duì)所述運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行人工智能分析，然后向終端用戶顯示能效評(píng)估報(bào)告。優(yōu)選的，所述設(shè)備運(yùn)行參數(shù)實(shí)時(shí)采集裝置包括智能電表、溫度傳感器、濕度傳感器和GPS設(shè)備中的一種或幾種；其中，所述智能電表用于實(shí)時(shí)采集用電設(shè)備的電壓信息、電流信息、功率信息和畸變信息中的一種或幾種。優(yōu)選的，所述服務(wù)器包括專家意見庫、設(shè)備參數(shù)庫、數(shù)據(jù)挖掘算法模塊、人工智能分析引擎模塊和能效評(píng)估報(bào)告模塊；其中，所述專家意見庫為開放性模塊化的資料庫，用于存儲(chǔ)能效專家對(duì)各種用能設(shè)備能效的參考意見；所述設(shè)備參數(shù)庫包括設(shè)備基本參數(shù)庫和設(shè)備運(yùn)行參數(shù)庫，其中，所述設(shè)備基本參數(shù)庫用于存儲(chǔ)各種用能設(shè)備的正常使用參數(shù)，包括出廠日期信息、額定功率信息、最佳功耗信息、最佳電壓電流閾值信息、最佳溫度區(qū)間信息中的一種或幾種；所述設(shè)備運(yùn)行參數(shù)庫用于保存所述設(shè)備運(yùn)行參數(shù)實(shí)時(shí)采集裝置上傳的用能設(shè)備的各種運(yùn)行參數(shù)；所述數(shù)據(jù)挖掘算法模塊用于對(duì)所述服務(wù)器中存儲(chǔ)的各類信息進(jìn)行直接數(shù)據(jù)挖掘和/或間接數(shù)據(jù)挖掘；所述人工智能分析引擎模塊根據(jù)預(yù)存的各種規(guī)則、模型以及所述數(shù)據(jù)挖掘算法模塊對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘結(jié)果進(jìn)行人工智能分析，得出能效評(píng)估報(bào)告結(jié)果；所述能效評(píng)估報(bào)告模塊用于顯示所述人工智能分析引擎模塊分析得到的能效評(píng)估報(bào)生口 O優(yōu)選的，還包括RFID芯片，所述RFID芯片固定在所述用能設(shè)備上，并預(yù)先存儲(chǔ)所述用能設(shè)備的正常使用參數(shù)，然后被直接讀取到所述服務(wù)器中的設(shè)備基本參數(shù)庫中。優(yōu)選的，所述能效人工智能分析引擎分析得到的能效評(píng)估報(bào)告包括用能分析信息、智能評(píng)測(cè)信息以及經(jīng)濟(jì)運(yùn)行建議信息三部分。優(yōu)選的，所述用能分析信息是通過以下方法獲得的所述人工智能分析引擎模塊根據(jù)所述設(shè)備運(yùn)行參數(shù)庫中存儲(chǔ)的信息直接分析該用能設(shè)備的能效利用率；所述用能分析信息包括用電負(fù)荷率信息、變電率信息、力率信息、網(wǎng)損信息和電能質(zhì)量信息中的一種或幾種。優(yōu)選的，所述智能評(píng)測(cè)信息包括指標(biāo)匹配信息、效能評(píng)分信息、超限報(bào)警信息和綜合評(píng)估信息中的一種或幾種。優(yōu)選的，所述經(jīng)濟(jì)運(yùn)行建議信息包括瓶頸分析信息、設(shè)備管理信息、工藝優(yōu)化信息、設(shè)備更新信息和負(fù)載優(yōu)化信息中的一種或幾種。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)本發(fā)明提供的能效人工智能分析系統(tǒng)具有能效數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲(chǔ)、人工智能分析以及出具評(píng)估報(bào)告等多種功能，具有配置靈活、使用簡單、測(cè)評(píng)結(jié)果更準(zhǔn)確客觀等優(yōu)點(diǎn)。


圖I為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種能效人工智能分析系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種能效人工智能分析系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)連接拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的服務(wù)器的結(jié)構(gòu)示意圖；圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的能效人工智能分析引擎分析得出的能效評(píng)估報(bào)告的結(jié)構(gòu)示意圖；圖5為一種應(yīng)用本發(fā)明提供的能效人工智能分析系統(tǒng)進(jìn)行能效人工智能分析的流程圖。
具體實(shí)施方式
針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中，對(duì)用能設(shè)備的能效進(jìn)行分析評(píng)估還處于人工評(píng)估的階段，從而導(dǎo)致分析周期長、費(fèi)用高，而且分析的結(jié)果依賴于個(gè)別評(píng)估專家的經(jīng)驗(yàn)，具有較大的局限性的問題，本發(fā)明提出了一種能效人工智能分析系統(tǒng)，由服務(wù)器直接對(duì)用能設(shè)備的能效進(jìn)行全面客觀的分析，并給出評(píng)估報(bào)告，具有分析快速、費(fèi)用低、分析結(jié)果更準(zhǔn)確客觀等優(yōu)點(diǎn)。基于上述思想，如圖I所示，為本發(fā)明提供的一種能效人工智能分析系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖，包括多個(gè)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)實(shí)時(shí)采集裝置、分布式網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)器；其中，所述設(shè)備運(yùn)行參數(shù)實(shí)時(shí)采集裝置用于實(shí)時(shí)采集用能設(shè)備的各種運(yùn)行參數(shù)，并將采集到的運(yùn)行參數(shù)通過所述分布式網(wǎng)絡(luò)上傳給所述服務(wù)器；所述服務(wù)器保存接收到的用能設(shè)備的各種運(yùn)行參數(shù)，并根據(jù)人工智能模型及算法對(duì)所述運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行人工智能分析，然后向終端用戶顯示能效評(píng)估報(bào)告。其中，本發(fā)明中，設(shè)備運(yùn)行參數(shù)實(shí)時(shí)采集裝置可以為智能電表，也可以為溫度傳感器、濕度傳感器、二維碼標(biāo)簽、RFID標(biāo)簽、讀寫器、攝像頭、GPS設(shè)備等，根據(jù)用戶使用需求的不同進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。各個(gè)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)實(shí)時(shí)采集裝置直接與被測(cè)用能設(shè)備相連接。在實(shí)際應(yīng)用中，以智能電表為例，如圖2所示，為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種能效人工智能分析系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)連接拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖，分別安裝在不同地理位置的待測(cè)用能設(shè)備直接與對(duì)應(yīng)的各智能電表相連接，各智能電表連接上互感線圈進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集。其中，短距離的智能電表之間用485線進(jìn)行線性連接，通過MODBUS協(xié)議通信，例如智能電表1_4間、智能電表5-8間、智能電表9-12間、智能電表13-16間；通過485集線器將各個(gè)智能電表從 線性拓?fù)鋽U(kuò)展成星型網(wǎng)絡(luò)，例如第二 485集線器將智能電表1-4、智能電表5-8、智能電表9-12和智能電表13-16連接成星型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中，第二 485集線器與距離較近的智能儀表間可以通過485線進(jìn)行連接，例如第二 485集線器與智能儀表5-8間通過485線連接；而第二 485集線器與距離較遠(yuǎn)的智能儀表間可以通過光纖連接，例如，第二 485集線器與智能儀表13-16間通過光纖連接。在實(shí)際工作過程中，第二集線器定時(shí)向各個(gè)智能電表輪流發(fā)送查詢命令，智能儀表接收到查詢命令后進(jìn)行對(duì)應(yīng)參數(shù)的采集，并將采集到的數(shù)據(jù)通過MODBUS協(xié)議上傳到前置機(jī)，然后，前置機(jī)再通過ADSL、VPN或者GPRS等傳輸介質(zhì)并通過TCP/IP協(xié)議將數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器上。通過這種組網(wǎng)方式，實(shí)現(xiàn)了服務(wù)器與各智能電表間的信息交互過程。由上可以看出，本發(fā)明實(shí)施例公開的能效人工智能分析系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)連接拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，具有以下優(yōu)點(diǎn)(1)采集點(diǎn)部署靈活，下層通信基于MODBUS協(xié)議，兼容性好。⑵方便將多種智能儀表接入網(wǎng)絡(luò)中，從而采集不同參數(shù)，可擴(kuò)展性好。(3)網(wǎng)絡(luò)通信基于TCP/IP協(xié)議，有多種校驗(yàn)和加密算法，有效保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?。如圖3所示，為本發(fā)明提供的服務(wù)器的結(jié)構(gòu)示意圖，包括專家意見庫、設(shè)備參數(shù)庫、數(shù)據(jù)挖掘算法模塊、人工智能分析引擎模塊和能效評(píng)估報(bào)告模塊。下面對(duì)這五個(gè)模塊的功能進(jìn)行介紹(一 )專家意見庫專家意見庫為開放性模塊化并不斷完善的資料庫，用于存儲(chǔ)能效專家對(duì)各種用能設(shè)備能效的參考意見。具體的，專家意見庫是一個(gè)開放性模塊化的數(shù)據(jù)庫，用戶可對(duì)專家意見庫中存儲(chǔ)的信息隨時(shí)進(jìn)行更新或擴(kuò)展，從而使專家意見庫不斷完善。在專家意見庫中，存儲(chǔ)有大量的電力專家的參考意見，例如電力專家對(duì)各種用能設(shè)備的電力負(fù)載率、變電率、力率、網(wǎng)損以及電能質(zhì)量參數(shù)等的參考范圍等，其中，電能質(zhì)量參數(shù)包括電壓偏差、頻率、三相不平衡和諧波；以及當(dāng)用能設(shè)備出現(xiàn)異常時(shí)，電力專家對(duì)常見異常現(xiàn)象的分析及可以采用的處理方法的參考意見等。( 二)設(shè)備參數(shù)庫設(shè)備參數(shù)庫包括設(shè)備基本參數(shù)庫和設(shè)備運(yùn)行參數(shù)庫，其中，所述設(shè)備基本參數(shù)庫用于存儲(chǔ)各種用能設(shè)備的正常使用參數(shù)，包括出廠日期信息、額定功率信息、最佳功耗信息、最佳電壓電流閾值信息、最佳溫度區(qū)間信息中的一種或幾種，所述設(shè)備運(yùn)行參數(shù)庫用于保存所述設(shè)備運(yùn)行參數(shù)實(shí)時(shí)采集裝置上傳的用能設(shè)備的各種運(yùn)行參數(shù)。其中，通過設(shè)備運(yùn)行參數(shù)庫，服務(wù)器能夠?qū)崟r(shí)對(duì)用能設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行監(jiān)控；而設(shè)備基本參數(shù)庫的作用為一方面，當(dāng)用能設(shè)備發(fā)生異常時(shí)，通過查找設(shè)備基本參數(shù)庫，可以快速定位異常設(shè)備的位置；另一方面，當(dāng)用能設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)超過設(shè)備基本參數(shù)庫中存儲(chǔ)的正常運(yùn)行范圍時(shí)，可以及時(shí)進(jìn)行報(bào)警。
在具體實(shí)現(xiàn)上，設(shè)備運(yùn)行參數(shù)庫中存儲(chǔ)的信息可以通過以下方法直接讀取到，而不需要用戶手動(dòng)輸入即在用能設(shè)備上固定安裝有RFID芯片，該RFID芯片預(yù)先存儲(chǔ)該用能設(shè)備的正常使用參數(shù)，然后服務(wù)器直接讀取該RFID芯片，從而直接將讀取到的RFID芯片中存儲(chǔ)的內(nèi)容存儲(chǔ)到設(shè)備運(yùn)行參數(shù)庫中。(三)數(shù)據(jù)挖掘算法模塊數(shù)據(jù)挖掘算法模塊用于對(duì)服務(wù)器中存儲(chǔ)的各類信息進(jìn)行直接數(shù)據(jù)挖掘和/或間接數(shù)據(jù)挖掘。 數(shù)據(jù)挖掘，在人工智能領(lǐng)域，習(xí)慣上又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，也有人把數(shù)據(jù)挖掘視為數(shù)據(jù)庫中知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程的一個(gè)基本步驟。知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程由以下三個(gè)階段組成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果表達(dá)和解釋。數(shù)據(jù)挖掘可以與用戶或知識(shí)庫交互。數(shù)據(jù)挖掘過程中所使用的分析方法包括(一)直接數(shù)據(jù)挖掘。直接數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)是利用可用的數(shù)據(jù)建立一個(gè)模型，這個(gè)模型對(duì)剩余的數(shù)據(jù)，對(duì)一個(gè)特定的變量進(jìn)行描述，這種特定的變量可以理解成數(shù)據(jù)庫中表的屬性，即列。直接數(shù)據(jù)挖掘的分析方法通常包括對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、估值、預(yù)測(cè)。(二)間接數(shù)據(jù)挖掘。間接數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)中沒有選出某一具體的變量用模型進(jìn)行描述；而是在所有的變量中建立起某種關(guān)系。其中，間接數(shù)據(jù)挖掘的分析方法通常包括數(shù)據(jù)相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、描述和可視化、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘，這種復(fù)雜數(shù)據(jù)指文本數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁數(shù)據(jù)、圖形圖像數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)和音頻數(shù)據(jù)等。(四)人工智能分析引擎模塊人工智能分析引擎模塊根據(jù)預(yù)存的各種規(guī)則、模型以及所述數(shù)據(jù)挖掘算法模塊對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘結(jié)果進(jìn)行智能分析，得出能效評(píng)估報(bào)告結(jié)果。人工智能分析引擎模塊為一個(gè)抽象的數(shù)據(jù)模型，根據(jù)重要的電力參數(shù)進(jìn)行單一變量直接數(shù)據(jù)挖掘或者對(duì)多個(gè)變量進(jìn)行描述，在多種變量中建立起某種關(guān)系，實(shí)時(shí)的分析出異常的原因。也可以針對(duì)一些連續(xù)的變量根據(jù)閾值分類，運(yùn)用估值，對(duì)各個(gè)設(shè)備或者企業(yè)的能效進(jìn)行估值評(píng)分，并可以通過關(guān)聯(lián)算法的各種規(guī)則預(yù)測(cè)能效優(yōu)化的可行性。人工智能分析引擎模塊包括能效智能測(cè)評(píng)模型和能效智能測(cè)評(píng)算法兩部分，下面對(duì)這兩部分分別介紹(一 )能效智能測(cè)評(píng)模型能效智能測(cè)評(píng)模型=EEIE= {P，T，G，C，I (P，T)，0(P，T)，SP, EP, M(P)，E }。其中，P={P1，P2，…，Pn}是模糊庫中的有限非空集合，用于代表企業(yè)的基本電
能信息。T = {Tl，T2，…，Tm}是模糊變遷的有限非空集合，用于代表企業(yè)的負(fù)載，能耗設(shè)備，加工單元或電能消耗過程中的邏輯控制與消息傳遞等行為動(dòng)作。G = {Gl，G2，…，Gkj是有限的非空門集，它與變遷的控制相聯(lián)系，可用于代表電倉泛 傳輸電網(wǎng)中的輸變電環(huán)節(jié)，并可以控制輸入輸出的電能參數(shù)，反映用電過程的并發(fā)，異步等邏輯行為。I (P，T)是PxT上一個(gè)帶表示的模糊關(guān)系，表示模糊庫到模糊變遷的連接情況。對(duì)VPi e p,VTj e T，定義從Pi到Tj的連接線上的額定輸入量為\ i，j，連接的強(qiáng)度為《i，j以及相應(yīng)的輸入強(qiáng)度計(jì)算函數(shù)為I (Pi，Tj).在電能的消耗過程中，改模糊關(guān)系用于表示電流的流向和使用的相關(guān)參數(shù)，而函數(shù)I(Pi，Tj)和《i，j可以根據(jù)具體情況采用不同的定義方式。例如當(dāng)連接強(qiáng)度ω ，j表示“電能傳輸?shù)淖畲筘?fù)載”一類物理意義時(shí)，計(jì)算機(jī)將自動(dòng)令I(lǐng) (Pi，Tj) = min{ λ i, j, ω i，j}，當(dāng)連接強(qiáng)度ω i，j表示“電能傳輸損耗率”之類含義時(shí)，計(jì)算機(jī)將自動(dòng)用I (Pi，Tj) = λ i，j*coi，j表示電能傳輸過程中的損耗量。O (P, T)是T*P上的一個(gè)帶標(biāo)志的模糊關(guān)系，表示模糊變遷到模糊庫的連接情況，對(duì)VPi ep,VTj GT,定義從Pi到Tj的連接線上的額定輸入量為Ai，j，連接的強(qiáng)度為ω ，j，以及相應(yīng)的輸出強(qiáng)度計(jì)算函數(shù)0(Pi，Tj).在電能智能測(cè)評(píng)模型中，函數(shù)0(Pi，Tj)的定義，同I (Pi，Tj)的定義有一些類似。
SPCIP是始模糊庫所集，也是EEIE網(wǎng)絡(luò)的開始結(jié)點(diǎn)。EPC=P為終止模糊庫所集合，也是EEIE網(wǎng)絡(luò)的結(jié)束結(jié)點(diǎn)。他們分別代表了電能消耗過程中的總進(jìn)線和終端負(fù)載的位置M(P)是定義在P上的一個(gè)取值于
M (t+dt) ={ M(t)-Vj*I(Pi,Tj)*dt, VPi G IOPjM(t)+Vj*0(Pi,Tj)*dt, VPi € OOPj
可以看出，一個(gè)連續(xù)型模糊變遷的激發(fā)不能改變離散型模糊庫中的標(biāo)識(shí)，智能讀取離散型模糊庫中的內(nèi)容，這使得連續(xù)的行為能被離散的把標(biāo)識(shí)所改變。下面介紹兩例人工智能分析引擎模塊在實(shí)際應(yīng)用中的工作原理例一企業(yè)費(fèi)效比測(cè)評(píng)向服務(wù)器輸入用能設(shè)備各時(shí)段的電費(fèi)基數(shù)，設(shè)置相應(yīng)設(shè)備的依賴度，對(duì)某一時(shí)間段(大于24小時(shí))內(nèi)各設(shè)備的用電量以及用電時(shí)間進(jìn)行自動(dòng)統(tǒng)計(jì)分析，得出當(dāng)前值，根據(jù)電費(fèi)最小化原則計(jì)算得到一個(gè)參考值，比較用能設(shè)備的當(dāng)前值和參考值，計(jì)算得出合理用電的建議。企業(yè)可以根據(jù)該建議更合理的安排生產(chǎn)，降低企業(yè)的費(fèi)效比。例二 企業(yè)功率因素測(cè)評(píng)用能設(shè)備運(yùn)行前輸入該設(shè)備的基本參數(shù)信息，例如正常功率值、，閾值等，然后自動(dòng)采集各設(shè)備的有功功率，無功功率等數(shù)據(jù)，對(duì)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，當(dāng)功率因素超過閾值時(shí)及時(shí)的以短信等方式進(jìn)行報(bào)警。運(yùn)行一段時(shí)間后系統(tǒng)根據(jù)統(tǒng)計(jì)的有功功率值，無功功率值以及結(jié)合設(shè)備的基礎(chǔ)信息計(jì)算得出一個(gè)提高企業(yè)功率因素的方案，例如對(duì)相關(guān)設(shè)備進(jìn)行有效的無功補(bǔ)償?shù)姆桨傅?。進(jìn)一步的，如圖4所示，為人工智能分析引擎模塊分析得出的能效評(píng)估報(bào)告的結(jié)構(gòu)示意圖，包括用能分析信息、人工智能分析信息以及經(jīng)濟(jì)運(yùn)行建議信息三部分。其中，用能分析信息是通過以下方法獲得的能效人工智能分析引擎根據(jù)所述設(shè)備運(yùn)行參數(shù)庫中存儲(chǔ)的信息直接分析該用能設(shè)備的能效利用率；所述用能分析信息包括用電負(fù)荷率信息、變電率信息、力率信息、網(wǎng)損信息和電能質(zhì)量信息中的一種或幾種。人工智能分析信息包括指標(biāo)匹配信息、效能評(píng)分信息、超限報(bào)警信息和綜合評(píng)估信息中的一種或幾種。具體的，人工智能分析對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度匹配、挖掘、預(yù)測(cè)，并結(jié)合設(shè)備參數(shù)，對(duì)當(dāng)前用能設(shè)備打分，當(dāng)偏差到達(dá)一定程度時(shí)進(jìn)行報(bào)警，以及，綜合各個(gè)參數(shù)和設(shè)備運(yùn)行情況進(jìn)行綜合的評(píng)估。經(jīng)濟(jì)運(yùn)行建議信息包括瓶頸分析信息、設(shè)備管理信息、工藝優(yōu)化信息、設(shè)備更新信息和負(fù)載優(yōu)化信息中的一種或幾種。具體的，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行建議對(duì)評(píng)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行專家?guī)熘悄芷ヅ洌瑢?duì)瓶頸進(jìn)行分析，并提出相關(guān)的改進(jìn)措施，比如優(yōu)化企業(yè)的負(fù)載，調(diào)整設(shè)備的合理使用、工藝的優(yōu)化等。(五)能效評(píng)估報(bào)告模塊能效評(píng)估報(bào)告模塊用于顯示所述人工智能分析引擎模塊分析得到的能效評(píng)估報(bào)
生口 ο如圖5所示，為一種應(yīng)用本發(fā)明提供的能效人工智能分析系統(tǒng)進(jìn)行能效人工智能分析的流程圖，具體包括以下步驟(I)數(shù)據(jù)信息主要包括安裝在各個(gè)用能設(shè)備的RFID里存儲(chǔ)的設(shè)備基本參數(shù)、RFID里存儲(chǔ)的用戶配置參數(shù)以及實(shí)時(shí)采集到的各用能設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)。(2)數(shù)據(jù)獲取具體獲取方式包括通過RFID讀卡器、用戶輸入或者設(shè)備運(yùn)行參數(shù)實(shí)時(shí)采集裝置實(shí)時(shí)采集。(3)數(shù)據(jù)去噪對(duì)步驟(2)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，去除干擾值。(4)數(shù)據(jù)預(yù)處理從步驟(3)中的數(shù)據(jù)中根據(jù)實(shí)際使用需要提取所需要的參數(shù)，并對(duì)其進(jìn)行歸類。
(5)數(shù)據(jù)模式分析根據(jù)總體的功率因素電量和費(fèi)效比等因素進(jìn)行一個(gè)初步的評(píng)分。(6)數(shù)據(jù)規(guī)則挖掘和數(shù)據(jù)規(guī)則分類對(duì)功率因素、電容、不平衡率、負(fù)荷率、變電率和網(wǎng)損結(jié)合實(shí)際的參數(shù)進(jìn)行分析計(jì)算。(7)通過設(shè)備基本參數(shù)匹配分析出設(shè)備的運(yùn)行狀況。(8)通過專家?guī)炱ヅ浣Y(jié)合當(dāng)前設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)查找相關(guān)的優(yōu)化方案，給出相應(yīng)的目標(biāo)值。(9)預(yù)警決策是對(duì)超過閾值的參數(shù)進(jìn)行短信，聲光等多種形式的預(yù)警。(10)最后綜合以上的分析和匹配結(jié)果形成一份提高能效的解決方案。規(guī)則庫更新是不斷對(duì)數(shù)據(jù)挖掘規(guī)則庫和專家?guī)斓冗M(jìn)行擴(kuò)充?？梢?，本發(fā)明提供的能效人工智能分析系統(tǒng)具有能效數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲(chǔ)、人工智能分析以及生成評(píng)估報(bào)告等多種功能，具有配置靈活、使用簡單、分析結(jié)果更準(zhǔn)確客觀等優(yōu)點(diǎn)。而且，在能效人工智能分析過程中，綜合了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和人工智能技術(shù)，結(jié)合能效專家的專家資料庫進(jìn)行推理和判斷，模擬人類能效專家的決策過程，對(duì)各個(gè)企事業(yè)、建筑、公共設(shè)施等的能效質(zhì)量和用能習(xí)慣進(jìn)行分析、評(píng)估，最后給出的專業(yè)的評(píng)估報(bào)告和改進(jìn) 方案更準(zhǔn)確，從而更有利于用戶根據(jù)評(píng)估結(jié)果提高用能設(shè)備的利用效率，達(dá)到節(jié)約能源的目的。以上公開的僅為本發(fā)明的幾個(gè)具體實(shí)施場(chǎng)景，但是，本發(fā)明并非局限于此，任何本領(lǐng)域的技術(shù)人員能思之的變化都應(yīng)落入本發(fā)明的保護(hù)范圍。
權(quán)利要求
1.一種能效人工智能分析系統(tǒng)，其特征在于，包括分布式網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器和多個(gè)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)實(shí)時(shí)采集裝置；其中，所述設(shè)備運(yùn)行參數(shù)實(shí)時(shí)采集裝置用于實(shí)時(shí)采集用能設(shè)備的各種運(yùn)行參數(shù)，并將采集到的運(yùn)行參數(shù)通過所述分布式網(wǎng)絡(luò)上傳給所述服務(wù)器；所述服務(wù)器保存接收到的用能設(shè)備的各種運(yùn)行參數(shù)，對(duì)所述運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行人工智能分析，然后向終端用戶顯示能效評(píng)估報(bào)告。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的能效人工智能分析系統(tǒng)，其特征在于，所述設(shè)備運(yùn)行參數(shù)實(shí)時(shí)采集裝置包括智能電表、溫度傳感器、濕度傳感器和GPS設(shè)備中的一種或幾種；其中，所述智能電表用于實(shí)時(shí)米集用電設(shè)備的電壓信息、電流信息、功率信息和畸變信息中的一種或幾種。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的能效人工智能分析系統(tǒng)，其特征在于，所述服務(wù)器包括:專家意見庫、設(shè)備參數(shù)庫、數(shù)據(jù)挖掘算法模塊、人工智能分析引擎模塊和能效評(píng)估報(bào)告模塊；其中，所述專家意見庫為開放性模塊化的資料庫，用于存儲(chǔ)能效專家對(duì)各種用能設(shè)備能效的參考意見；所述設(shè)備參數(shù)庫包括設(shè)備基本參數(shù)庫和設(shè)備運(yùn)行參數(shù)庫，其中，所述設(shè)備基本參數(shù)庫用于存儲(chǔ)各種用能設(shè)備的正常使用參數(shù)，包括出廠日期信息、額定功率信息、最佳功耗信息、最佳電壓電流閾值信息、最佳溫度區(qū)間信息中的一種或幾種；所述設(shè)備運(yùn)行參數(shù)庫用于保存所述設(shè)備運(yùn)行參數(shù)實(shí)時(shí)采集裝置上傳的用能設(shè)備的各種運(yùn)行參數(shù)；所述數(shù)據(jù)挖掘算法模塊用于對(duì)所述服務(wù)器中存儲(chǔ)的各類信息進(jìn)行直接數(shù)據(jù)挖掘和/或間接數(shù)據(jù)挖掘；所述人工智能分析引擎模塊根據(jù)預(yù)存的各種規(guī)則、模型以及所述數(shù)據(jù)挖掘算法模塊對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘結(jié)果進(jìn)行人工智能分析，得出能效評(píng)估報(bào)告結(jié)果；所述能效評(píng)估報(bào)告模塊用于顯示所述人工智能分析引擎模塊分析得到的能效評(píng)估報(bào)告。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的能效人工智能分析系統(tǒng)，其特征在于，還包括RFID芯片，所述RFID芯片固定在所述用能設(shè)備上，并預(yù)先存儲(chǔ)所述用能設(shè)備的正常使用參數(shù)，然后被直接讀取到所述服務(wù)器中的設(shè)備基本參數(shù)庫中。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的能效人工智能分析系統(tǒng)，其特征在于，所述能效人工智能分析引擎分析得到的能效評(píng)估報(bào)告包括用能分析信息、智能評(píng)測(cè)信息以及經(jīng)濟(jì)運(yùn)行建議信息三部分。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的能效人工智能分析系統(tǒng)，其特征在于，所述用能分析信息是通過以下方法獲得的所述人工智能分析引擎模塊根據(jù)所述設(shè)備運(yùn)行參數(shù)庫中存儲(chǔ)的信息直接分析該用能設(shè)備的能效利用率；所述用能分析信息包括用電負(fù)荷率信息、變電率信息、力率信息、網(wǎng)損信息和電能質(zhì)量信息中的一種或幾種。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的能效人工智能分析系統(tǒng)，其特征在于，所述智能評(píng)測(cè)信息包括指標(biāo)匹配信息、效能評(píng)分信息、超限報(bào)警信息和綜合評(píng)估信息中的一種或幾種。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的能效人工智能分析系統(tǒng)，其特征在于，所述經(jīng)濟(jì)運(yùn)行建議信息包括瓶頸分析信息、設(shè)備管理信息、工藝優(yōu)化信息、設(shè)備更新信息和負(fù)載優(yōu)化信息中的一種或幾種。
全文摘要
本發(fā)明公開一種能效人工智能分析系統(tǒng)，包括分布式網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器和多個(gè)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)實(shí)時(shí)采集裝置；其中，所述設(shè)備運(yùn)行參數(shù)實(shí)時(shí)采集裝置用于實(shí)時(shí)采集用能設(shè)備的各種運(yùn)行參數(shù)，并將采集到的運(yùn)行參數(shù)通過所述分布式網(wǎng)絡(luò)上傳給所述服務(wù)器；所述服務(wù)器保存接收到的用能設(shè)備的各種運(yùn)行參數(shù)，對(duì)所述運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行人工智能分析，然后向終端用戶顯示能效評(píng)估報(bào)告。因此，本發(fā)明提供的能效人工智能分析系統(tǒng)具有能效數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲(chǔ)、人工智能分析以及生成評(píng)估報(bào)告等多種功能，具有配置靈活、使用簡單、測(cè)評(píng)結(jié)果更準(zhǔn)確客觀等優(yōu)點(diǎn)。
文檔編號(hào)G06Q10/00GK102629340SQ20121005562
公開日2012年8月8日 申請(qǐng)日期2012年3月6日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月6日
發(fā)明者朱鴻如 申請(qǐng)人:常州節(jié)安得能源科技有限公司