[发明专利]用于评估工业环境中的能量消耗的方法、系统和计算机程序产品

说明书

一种计算机实现的用于评估工业工厂中的能量消耗的方法，该方法包括：在多个时刻处，使用多个传感器捕获来自工业工厂的至少一个级别的传感器数据，其中，所述多个传感器包括能量测量传感器；根据所述传感器数据，以数字化方式获得多个能量消耗曲线x_j，能量消耗曲线表示沿着一定时间段T与所述时间段T被划分为的时间间隔Δt对应的能量消耗的离散值；根据所述能量消耗曲线x_j，应用聚类算法以用于以数字化方式计算多个K个能量消耗模式C_k，其中，每个能量消耗模式C_k表示根据相似度度量组合在一起的能量消耗曲线x_j的集合，其中，每个能量消耗模式C_k包括与所述时间段T被划分为的所述时间间隔Δt对应的能量消耗的离散值；捕获在所述时间段T期间在工业工厂的所述至少一个级别处实现的生产数据；针对属于每个模式的每个能量消耗曲线，计算所述时间段T期间的能量消耗的离散值的聚合之和，因此获得针对所述时间段T期间的每个能量消耗曲线的聚合能量消耗；以数字化方式建立针对在所述时间段T期间的每个能量消耗曲线的聚合能量消耗与捕获的生产数据之间的关系。

技术领域

本发明涉及监控和分析工业环境中的能量消耗的领域。

背景技术

在过去的几十年里，能量效率是几乎所有国家的既定能量政策目标。针对在工业环境和其他建筑中提高的能量效率的论点集中在降低的制造商和消费者的能量成本、能量供应安全、提高的舒适度、较低温室气体排放以及对可持续发展目标的重大贡献。

在工业中，能量效率的提高被视为由制造商采取的在不影响所提供服务水平的情况下减少每单位输出的能量使用的任何动作。因此，可以在工业环境的各个级别的所有阶段考虑能量效率提高。

如今，所谓的工业4.0预见了通过实现包括基于大数据框架和基础设施的数据驱动解决方案的信息物理系统(cyber-physical system，CPS)来使用嵌入式智能。例如，LeeJ.、Kao H.A.和Yang S.，Service innovation and smart analytics for Industry 4.0and big data environment，第六届CIRP Conference on Industrial Product-ServiceSystems(工业产品服务系统会议)，Elsevier(爱思唯尔)，第16卷，第3至8页，2014年，公开了使用自适应学习算法来表示物理世界中的机器退化和性能行为的CPS。

Bhatnager R.和Rao Ch.，Energy Resource Management Based on Data Miningand Artificial Intelligence，ACEEE Summer Study on Energy Efficiency inIndustry(工业节能夏季研究)，2005年，描述了用于确定公用事业消费的典型时间行为及其发生频率的数据挖掘算法的集合。因此，对于与设备对应的不同电力消耗轮廓，获得针对该设备的相关使用模式。然而，所提出的方法不允许对整个工业工厂进行综合能量管理。

因此，需要开发改进的工业工厂中进行能量管理的方法。

发明内容

本公开内容中描述的计算机实现的用于评估工业环境中的能量消耗的方法和系统旨在解决针对其的现有技术方法和系统的缺点。

本公开内容的方法对工业工厂中的能量消耗进行综合分析和评估。在本发明的实施方式中，从公用事业的连接点的视角来看，工业工厂可以被认为是以不同子计量级别分组的负载的集合。由于IoT(物联网)的部署，设备如计量装置和网关使得能够测量各种物理量级并连接工业部件，从而使得能够收集在子计量级别处的数据。通过分析以前从未观察且使其相关的模式和生产数据，可以解释能量行为。在本发明的实施方式中，还可以检测生产过程中的能量效率低下，并且可以评估这些效率低下的原因。因此，本公开内容的方法允许评估所发现的能量行为是否是由于生产变化引起的。