一种基于大数据分析学习的持续优化供热负荷预测方法及系统

    公开(公告)号:CN119577336A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411674021.1

    申请日:2024-11-21

    Abstract: 本发明涉及供暖热负荷运行调节领域,提供了一种基于大数据分析学习的持续优化供热负荷预测方法及系统,包括:步骤S1:在实时库服务模块上配置数据接口以接收实时和历史运行数据,运行数据包括气象信息数据、换热站热负荷以及室温合格率;步骤S2:通过供热平台服务模块上集成的数据处理模块对收集到的运行数据进行预处理,并通过关系模块中存储的分析算法对预处理后的运行数据进行分析确定下一控制周期的预测热负荷值。通过结合供热平台,利用大数据分析技术学习和分析历史热网运行数据,并进行适当的修正调整,有效预测供热系统的热负荷,与实际操作紧密结合,显著提高预测准确性,简化操作流程并优化能源使用,提高了操作效率和系统响应速度。

    一种基于PDCA体系的大数据供热能源管控平台系统

    公开(公告)号:CN109828539B

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:CN201910092282.5

    申请日:2019-01-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于PDCA体系的大数据供热能源管控平台系统,包括:热源控制系统、热力站控制系统、热用户室温采集系统、经营收费系统和其他数据源系统,分别用于提供相关数据源及底层执行机构控制;大数据服务器集群和关系库服务器集群,分别用于数据的存在、大数据分析及数据参数关系表的存储及Web网页发布;大数据分析模块,用于数据分析处理;考核指标体系,用于进行定额指标考核;全网调度优化模块,用于对供热全网的负荷预测及热源调度;跟踪考核系统,用于定额指标考核、能耗对标及成本统计跟踪分析;大数据分析模型,用于根据运行实施情况,进行环节持续在线动态优化改进。本发明能够实现降低能耗、提高能源效率目标。

    一种含氢气体系统的敏捷核算方法

    公开(公告)号:CN108133312A

    公开(公告)日:2018-06-08

    申请号:CN201711345534.8

    申请日:2017-12-15

    Abstract: 一种含氢气体系统的敏捷核算方法,含氢气体系统包括:含氢流股的关联装置;采集关联装置上的进料、出料、计量流股的在线仪表计;分析流股并提供流股中各组分含量的实验室管理系统;存储数据的数据库系统。敏捷核算方法包括如下步骤:建立用于在线计算流股密度的密度计算系统;建立关联装置的若干项核算指标;建立进行计算与分析的指标计算分析系统;建立客户端呈现核算指标的计算与分析结果。从多个角度建立关联装置的若干项核算指标,帮助用户通过客户端全方位了解与实时掌控关联装置及氢气系统的运行情况。基于密度计算系统实现流量数据从“体积-质量”的转换,确保后续的氢气产耗平衡统计和核算指标结果更准确、更接近实际。

    管网监测装置及方法
    14.
    发明公开

    公开(公告)号:CN106707880A

    公开(公告)日:2017-05-24

    申请号:CN201710056224.8

    申请日:2017-01-25

    Abstract: 本发明提供一种管网监测装置,包括电源管理模块、图像采集模块、单片机、配置管理模块、摄像头、数据中心和太阳能组件;其中单片机包括CPU,CPU分别与图像采集模块和配置管理模块连接,CPU根据配置管理模块配置的信息来控制图像采集模块工作;图像采集模块通过GPRS网络与数据中心通信;图像采集模块与摄像头连接;太阳能组件与电源管理模块连接;电源管理模块分别与CPU、图像采集模块和摄像头连接,用以向各模块提供电能。本发明的管网监测装置通过图像识别技术来采集郊外无法供电的且没有通信接口的机械仪表的数据信息,并且通过无线网络将数据远传至数据中心,有效地降低了使用成本。

    一种基于数据驱动的区域建筑空调器短期耗电量预测方法

    公开(公告)号:CN112232608B

    公开(公告)日:2021-04-06

    申请号:CN202011488907.9

    申请日:2020-12-16

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的区域建筑空调器短期耗电量预测方法,包括采集空调使用数据建立数据集,建立区域建筑典型空调使用模式挖掘模型、区域建筑空调器使用率预测模型和区域建筑空调器短期耗电量预测模型;将挖掘得到的典型空调使用模式占比输入区域建筑空调器使用率预测模型,预测得到区域建筑空调器逐时使用率;将预测得到的空调器逐时使用率输入区域建筑空调器短期耗电量预测模型,对空调器短期耗电量进行预测。本发明所提出的一种基于数据驱动的区域建筑空调器短期耗电量预测方法,建模规则简单,具有强大的自学习能力,尤其适用于人员在室情况变化大、空调使用行为随机性强的区域建筑空调器短期耗电量预测。

    管网监测装置及方法
    17.
    发明授权

    公开(公告)号:CN106707880B

    公开(公告)日:2019-11-19

    申请号:CN201710056224.8

    申请日:2017-01-25

    Abstract: 本发明提供一种管网监测装置,包括电源管理模块、图像采集模块、单片机、配置管理模块、摄像头、数据中心和太阳能组件;其中单片机包括CPU,CPU分别与图像采集模块和配置管理模块连接,CPU根据配置管理模块配置的信息来控制图像采集模块工作;图像采集模块通过GPRS网络与数据中心通信;图像采集模块与摄像头连接;太阳能组件与电源管理模块连接;电源管理模块分别与CPU、图像采集模块和摄像头连接,用以向各模块提供电能。本发明的管网监测装置通过图像识别技术来采集郊外无法供电的且没有通信接口的机械仪表的数据信息,并且通过无线网络将数据远传至数据中心,有效地降低了使用成本。

    插件式智慧能源系统开发方法、开发平台及智慧能源系统

    公开(公告)号:CN109885313A

    公开(公告)日:2019-06-14

    申请号:CN201910091575.1

    申请日:2019-01-30

    Abstract: 一种插件式智慧能源系统开发方法、开发平台及智慧能源系统,包括步骤:根据智慧能源具体应用中所实现的业务类型和功能进行分类,将具有相关性的业务类型或功能要求的需求类型归类为一个子集,以实现将智慧能源的具体应用以业务类型或功能要求的需求类型为依据,划分为若干个子集;对各类子集分别设计独立的插件,且对每一个插件独立开发,开发后的各个插件可以独立实现一个或多个功能;根据用户的不同需求,选取不同的插件进行组合封装,形成用户所需的插件式的智慧能源系统。插件式智慧能源开发平台可以自组织、即插即用、扩展性强、支持分布式部署,且维护便利,解决了传统开发平台开发效率不高、扩展性不佳、稳定性不强、维护成本高等问题。

    一种基于BP神经网络模型的建筑空调能耗预测方法

    公开(公告)号:CN106874581A

    公开(公告)日:2017-06-20

    申请号:CN201710056854.5

    申请日:2017-01-25

    CPC classification number: G06F17/5009 G06N3/0454 G06N3/084

    Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络模型的建筑空调能耗预测方法,其包括:分析建筑空调能耗的影响因素;根据影响参数,采集历史建筑空调能耗样本参数,并对其进行预处理;采用BP神经网络,根据样本参数的维度建立建筑空调能耗预测模型;采用预处理后的样本参数作为训练样本对建筑空调能耗预测模型进行训练;采集近期的实时建筑空调能耗样本参数对建筑空调能耗预测模型进行评估,若误差在允许范围内,则模型的输出即为建筑空调能耗预测值,否则对模型重新进行训练。本发明的基于BP神经网络模型的建筑空调能耗预测方法,具备学习规则简单,便于计算机实现,具有很强的鲁棒型、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力等优点。

    基于无线自组网的具有用能定额预警功能的智能计量插座

    公开(公告)号:CN204992151U

    公开(公告)日:2016-01-20

    申请号:CN201520542724.9

    申请日:2015-07-24

    Abstract: 本实用新型公开了一种基于无线自组网的具有用能定额预警功能的智能计量插座。包括主控板和电源板,所述的电源板的电源输出接口与所述主控板的电源输入接口相连接,实现电源板对主控板的供电,所述主控板的采样信号接口与所述电源板的市电接口和电源输出接口连接,实现对用电设备的电信号采样。所述的主控板包括电源输入接口、无线模块、计量模块、存储模块、背光控制电路、电流采样电路、采样信号接口和液晶显示屏。本实用新型与现有技术相比的有益效果是:通过显示模块不仅能够实时显示功率、电量等能耗数据,而且查询设定时间内的工作时间、待机时间和用电量,并通过不同颜色的光线对当前用电量接近和超过设定用能定额进行预警。

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