[发明专利]基于元数据模型的能耗评估方法及系统

权利要求书

1.一种基于元数据模型的能耗评估方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标区域内的多个能耗单元；

采集所述多个能耗单元的标识信息和能耗信息，获得多个标识信息和多个能耗信息；

对所述多个能耗信息进行补偿，获得多个能耗信息范围；

根据所述多个能耗信息范围，进行不同能耗信息的标识，获得多个能耗标识信息；

采用所述多个标识信息和所述多个能耗标识信息，构建能耗评估模型；

采集获取当前多个目标能耗单元的能耗信息，获得多个目标标识信息和多个实时能耗标识信息；

将所述多个目标标识信息和多个实时能耗标识信息输入所述能耗评估模型，获得能耗评估结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述多个能耗信息进行补偿，包括：

采集所述多个能耗单元此前多个时间节点的能耗信息，获得多个历史能耗信息集合；

根据所述多个历史能耗信息集合，获得不同的能耗信息在所述多个历史能耗信息集合内出现的次数，获得多个次数信息集合；

获得预设次数阈值；

将所述多个次数信息集合内满足所述预设次数阈值的次数信息进行提取，获得多个高频次数信息集合；

根据所述多个高频次数信息集合和所述多个历史能耗信息集合，获得多个高频能耗信息集合；

根据所述多个高频能耗信息集合内历史能耗信息的范围，对所述多个能耗信息进行补偿，获得所述多个能耗信息范围。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述多个能耗信息范围，进行不同能耗信息的标识，包括：

根据所述多个能耗信息范围，进行能耗信息提取，获得多个基础能耗信息；

获得多个能耗信息描述元数据；

采用所述多个能耗信息描述元数据对所述多个基础能耗信息进行标识，获得所述多个能耗标识信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用所述多个标识信息和所述多个能耗标识信息，构建能耗评估模型，包括：

根据所述多个能耗单元，随机选择不同基础能耗信息进行组合，获得多个能耗信息组合结果；

对所述多个能耗信息组合结果进行能耗评估，获得多个样本能耗评估结果；

获取多个能耗评估结果描述元数据，对所述多个样本能耗评估结果进行标识，获得多个评估结果标识信息；

采用所述多个标识信息、所述多个能耗标识信息和所述多个评估结果标识信息，构建所述能耗评估模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用所述多个标识信息、所述多个能耗标识信息和所述多个评估结果标识信息，构建所述能耗评估模型，包括：

基于BP神经网络，构建所述能耗评估模型的网络结构，其中，所述能耗评估模型的输入数据为标识信息和能耗标识信息，输出数据为评估结果标识信息；

对所述多个标识信息、所述多个能耗标识信息和所述多个评估结果标识信息进行数据标识和划分，获得构建数据集；

采用所述构建数据集对所述能耗评估模型进行监督训练、验证和测试，直到所述能耗评估模型的准确率符合预设要求，获得构建完成的所述能耗评估模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，采集获取当前多个目标能耗单元的能耗信息，还包括：

采集获取当前多个目标能耗单元的能耗信息，获得多个实时能耗信息；

根据所述多个实时能耗信息和所述多个高频能耗信息集合，对所述多个实时能耗信息进行异常检测，判断所述多个实时能耗信息是否为异常数据；

若是，则重新采集所述多个目标能耗单元的能耗信息，若否，则根据所述多个实时能耗信息和所述多个能耗标识信息，获得所述多个实时能耗标识信息。