基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统和方法与流程

1.本发明涉及信号智能分析技术领域，特别涉及一种基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统和方法。


背景技术：

2.能源信号识别分析是指在占有大量的能源统计资料和深入实际调查研究的基础上，运用识别分析的基本原则和方法，对能源系统流程运动的内在联系及其发展变化规律、能源综合平衡状况、能源资料构成、能源消费构成、能源流转、能源加工深度、能源储存、能源经济效益、能源综合利用以及与国民经济发展的依存关系等方面，进行分析、研究、判断和推理，找出新情况、新问题并提出切实可行的建议。
3.目前，根据能源管理需求，各能源单位自建了很多与能源相关的系统，但在现有的能源系统中，几乎不能自行优化，均需要人工更新优化，浪费了大量的人力。
4.因此有必要提供一种基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统和方法，以自动更新各设备侧算法单元系统版本的算法，节约了大量传感和监控设备的设备、安装和管理成本，同时也节约大量的人力时间。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统和方法，节约了大量传感和监控设备的设备、安装和管理成本，同时也节约大量的人力时间。
6.为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供了一种基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统，包括：
7.设备侧算法单元，包括：采集单元、数据清洗和处理单元、算法执行单元、算法动态优化单元、同步更新单元以及分析单元，所述采集单元配置为实时采集各能源信号数据，并将所述能源信号数据传输至数据清洗和处理单元；所述数据清洗和处理单元配置为对最新采集的能源信号数据进行清洗和处理；所述算法执行单元配置为同时执行清洗处理的能源信号数据和算法动态优化单元二次优化后的内容，得到当前时间段的执行结果，并输出至分析单元和算法动态优化单元；所述算法动态优化单元配置为对最新采集的能源信号数据及当前时间段的执行结果和历史能源信号数据及历史执行结果进行比对，以得到后续时间段算法的动态优化，或，配置为对所述中心侧算法中心单元返回的优化后的算法和/或更新版本算法进行二次优化；分析单元配置为获取各时间段的执行结果，对各时间段的执行结果进行归纳、分组并分析得到各时间段的结果数据，并将分析得到的结果数据输出至报表输出单元；所述同步更新单元配置为同步更新数据清洗和处理单元、算法执行单元、算法动态优化单元以及分析单元处理后的数据；
8.中心侧算法中心单元，包括中央数据处理单元和中央算法优化单元；中央数据处理单元配置为获取多个同步更新单元更新的数据，并发送至中央算法优化单元；中央算法优化单元配置为融合多个同步更新单元实时传送的数据，得到优化后的算法和/或更新版
本算法，并分别传输至各设备侧算法单元中的算法动态优化单元。
9.可选的，在所述基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统中，所述历史能源信号数据及历史执行结果包括上一时间段的能源信号数据及上一时间段的执行结果和系统原始能源信号数据及系统原始执行结果。
10.可选的，在所述基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统中，所述能源信号数据中的信号为各种能源或资源所配备的感知设备输出的信号，包括但不限于电力、燃气、水资源、氢能、甲醇、液氨以及燃油信号。
11.可选的，在所述基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统中，电力信号数据中的信号包括但不限于不同线路的线电压、相电压、电流、正反向有功无功和谐波信号。
12.可选的，在所述基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统中，感知设备用于对能源或资源的使用情况进行计量，并以信号的格式实时输出。
13.可选的，在所述基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统中，还包括显示单元，配置为根据报表输出单元显示各设备侧算法单元的各类报告。
14.可选的，在所述基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统中，还包括存储单元，配置为存储设备侧算法单元和中心侧算法中心单元的数据。
15.本发明还提供了一种基于智能动态能源信号的分析及多重学习方法，采用所述基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统，包括以下步骤：
16.各设备侧算法单元中的采集单元实时采集各能源信号数据，并将所述能源信号数据传输至数据清洗和处理单元；所述数据清洗和处理单元对最新采集的能源信号数据进行清洗和处理；所述算法执行单元同时执行清洗处理的能源信号数据和算法动态优化单元二次优化后的内容，得到当前时间段的执行结果，并输出至分析单元；所述算法动态优化单元对最新采集的能源信号数据及当前时间段的执行结果和历史能源信号数据及历史执行结果进行比对，以得到后续时间段算法的动态优化；所述同步更新单元同步更新数据清洗和处理单元、算法执行单以及算法动态优化单元处理后的数据，并传输至中心侧算法中心单元；
17.中心侧算法中心单元中的中央数据处理单元获取多个同步更新单元的数据，并发送至中央算法优化单元；中央算法优化单元融合多个同步更新单元实时传送的数据，得到优化后的算法和/或更新版本算法，并分别传输至各设备侧算法单元中的算法动态优化单元；
18.各设备侧算法单元中的算法动态优化单元对所述中心侧算法中心单元返回的优化后的算法和/或更新版本算法进行二次优化；所述算法执行单元同时执行清洗处理的能源信号数据和算法动态优化单元二次优化后的内容，得到最新当前时间段的执行结果并输出至分析单元和算法动态优化单元，并自动更新系统；分析单元获取各时间段的执行结果，对各时间段的执行结果进行归纳、分组并分析得到各时间段的结果数据，并将分析得到的结果数据输出至报表输出单元；所述同步更新单元同步更新数据清洗和处理单元、算法执行单元、算法动态优化单元以及分析单元处理后的数据。
19.可选的，在所述基于智能动态能源信号的分析及多重学习方法中，还包括以下步骤：根据报表输出单元显示各设备侧算法单元的各类报告。
20.可选的，在所述基于智能动态能源信号的分析及多重学习方法中，还包括以下步
骤：存储设备侧算法单元和中心侧算法中心单元的数据。
21.在本发明所提供的基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统和方法中，通过算法动态优化单元自主动态优化各时间段的算法，且中心侧算法中心单元结合多个设备侧算法单元动态优化各时间段的算法并学习，以得到优化后的算法和/或更新版本算法并反馈给各设备侧算法单元，从而使各设备侧算法单元和中心侧算法中心单元可以不断学习，并自动更新各设备侧算法单元系统版本的算法，节约了大量传感和监控设备的设备、安装和管理成本，同时也节约大量的人力时间。
附图说明
22.图1为本发明实施例提供的基于智能动态能源信号的分析及多重学习方法的流程图；
23.图2为本发明实施例提供的基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统的拓扑图。
具体实施方式
24.下面将结合示意图对本发明的具体实施方式进行更详细的描述。根据下列描述，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
25.在下文中，如果本文所述的方法包括一系列步骤，本文所呈现的这些步骤的顺序并非必须是可执行这些步骤的唯一顺序，且一些所述的步骤可被省略和/或一些本文未描述的其他步骤可被添加到该方法。
26.现有实际情况下，根据能源管理需求，各能源单位自建了很多与能源相关的系统，但在现有的能源系统中，几乎不能自行优化，均需要人工更新优化，浪费了大量的人力。
27.为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供了一种基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统，包括：
28.设备侧算法单元，包括：采集单元、数据清洗和处理单元、算法执行单元、算法动态优化单元、同步更新单元以及分析单元，所述采集单元配置为实时采集各能源信号数据，并将所述能源信号数据传输至数据清洗和处理单元；所述数据清洗和处理单元配置为对最新采集的能源信号数据进行清洗和处理；所述算法执行单元配置为同时执行清洗处理的能源信号数据和算法动态优化单元二次优化后的内容，得到当前时间段的执行结果，并输出至分析单元和算法动态优化单元；所述算法动态优化单元配置为对最新采集的能源信号数据及当前时间段的执行结果和历史能源信号数据及历史执行结果进行比对，以得到后续时间段算法的动态优化，或，配置为对所述中心侧算法中心单元返回的优化后的算法和/或更新版本算法进行二次优化；分析单元配置为获取各时间段的执行结果，对各时间段的执行结果进行归纳、分组并分析得到各时间段的结果数据，并将分析得到的结果数据输出至报表输出单元；所述同步更新单元配置为同步更新数据清洗和处理单元、算法执行单元、算法动态优化单元以及分析单元处理后的数据；
29.中心侧算法中心单元，包括中央数据处理单元和中央算法优化单元；中央数据处理单元配置为获取多个同步更新单元更新的数据，并发送至中央算法优化单元；中央算法
优化单元配置为融合多个同步更新单元实时传送的数据，得到优化后的算法和/或更新版本算法，并分别传输至各设备侧算法单元中的算法动态优化单元。
30.进一步的，所述历史能源信号数据及历史执行结果包括上一时间段的能源信号数据及上一时间段的执行结果和系统原始能源信号数据及系统原始执行结果。
31.优选的，所述能源信号数据中的信号为各种能源或资源所配备的感知设备输出的信号，包括但不限于电力、燃气、水资源、氢能、甲醇、液氨以及燃油信号。其中，电力信号数据中的信号包括但不限于不同线路的线电压、相电压、电流、正反向有功无功和谐波信号。感知设备用于对能源或资源的使用情况进行计量，并以信号的格式实时输出，例如各能源信号数据可以是获取的互感器、传感器以及其它设备端的多源数据。采集单元采集各能源信号数据时可以获取和存储高精度的毫秒级的能源信号。
32.分析单元实现自主化分析功能，例如根据各时间段的计算结果优化分析，以输出能源和碳排放统计报告、能效分析报告、智能控制效果报告、安全运维预警报告、节能降碳分析报告、节费报告和多元策略优化建议报告。
33.可选的，在所述基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统中，还包括显示单元，配置为根据报表输出单元显示各设备侧算法单元的各类报告。还包括存储单元，配置为存储设备侧算法单元和中心侧算法中心单元的数据。
34.本发明还提供一种一种基于智能动态能源信号的分析及多重学习方法，如图1所示，图1中仅体现了2个设备侧算法单元，实际运用时，设备侧算法单元应该是多个。所述方法采用所述基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统，包括以下步骤：
35.各设备侧算法单元中的采集单元实时采集各能源信号数据，并将所述能源信号数据传输至数据清洗和处理单元；所述数据清洗和处理单元对最新采集的能源信号数据进行清洗和处理；所述算法执行单元同时执行清洗处理的能源信号数据和算法动态优化单元二次优化后的内容，得到当前时间段的执行结果，并输出至分析单元；所述算法动态优化单元对最新采集的能源信号数据及当前时间段的执行结果和历史能源信号数据及历史执行结果进行比对，以得到后续时间段算法的动态优化；所述同步更新单元同步更新数据清洗和处理单元、算法执行单以及算法动态优化单元处理后的数据，并传输至中心侧算法中心单元；
36.中心侧算法中心单元中的中央数据处理单元获取多个同步更新单元的数据，并发送至中央算法优化单元；中央算法优化单元融合多个同步更新单元实时传送的数据，得到优化后的算法和/或更新版本算法，并分别传输至各设备侧算法单元中的算法动态优化单元；
37.各设备侧算法单元中的算法动态优化单元对所述中心侧算法中心单元返回的优化后的算法和/或更新版本算法进行二次优化；所述算法执行单元同时执行清洗处理的能源信号数据和算法动态优化单元二次优化后的内容，得到最新当前时间段的执行结果并输出至分析单元和算法动态优化单元，并自动更新系统；分析单元获取各时间段的执行结果，对各时间段的执行结果进行归纳、分组并分析得到各时间段的结果数据，并将分析得到的结果数据输出至报表输出单元；所述同步更新单元同步更新数据清洗和处理单元、算法执行单元、算法动态优化单元以及分析单元处理后的数据。
38.所述算法执行单元每次执行后，算法动态优化单元对最新采集的能源信号数据及
当前时间段的执行结果和历史能源信号数据及历史执行结果进行比对，以得到后续时间段算法的动态优化，接着根据图1中的流程循环执行并不断学习更新。
39.可选的，在所述基于智能动态能源信号的分析及多重学习方法中，还包括以下步骤：根据报表输出单元显示各设备侧算法单元的各类报告；存储设备侧算法单元和中心侧算法中心单元的数据。
40.进一步的，如图2所示，图2用于展示基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统中各硬件设备的拓扑关系。
41.综上，在本发明所提供的基于智能动态能源信号的分析及多重学习系统和方法中，通过算法动态优化单元自主动态优化各时间段的算法，且中心侧算法中心单元结合多个设备侧算法单元动态优化各时间段的算法并学习，以得到优化后的算法和/或更新版本算法并反馈给各设备侧算法单元，从而使各设备侧算法单元和中心侧算法中心单元可以不断学习，节约了大量传感和监控设备的设备、安装和管理成本，同时也节约大量的人力时间。
42.上述仅为本发明的优选实施例而已，并不对本发明起到任何限制作用。任何所属技术领域的技术人员，在不脱离本发明的技术方案的范围内，对本发明揭露的技术方案和技术内容做任何形式的等同替换或修改等变动，均属未脱离本发明的技术方案的内容，仍属于本发明的保护范围之内。