[发明专利]一种智慧园区运维系统有效

专利信息
申请号: 202310051251.1 申请日: 2023-02-02
公开(公告)号: CN115860727B 公开(公告)日: 2023-05-09
发明(设计)人: 曹宏宇;张亮;巩振坤 申请(专利权)人: 南京轶诺科技有限公司
主分类号: G06Q10/20 分类号: G06Q10/20;G06Q10/0639;G06Q50/26;G06Q10/04;G16Y40/10
代理公司: 北京汇众通达知识产权代理事务所(普通合伙) 11622 代理人: 李志男
地址: 210000 江苏省南京市雨花台*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 智慧 园区运 维系
【权利要求书】:

1.一种智慧园区运维系统,包括采集模块、取样模块、预测模块、提取模块、计数模块、计算模块、确定模块以及评估模块,其特征在于:

所述采集模块用于获取园区所有历史能耗数据,并组合为一级评估样本集,其中,所述历史能耗数据包括电能耗、水能耗、冷能耗以及热能耗;

所述取样模块用于根据所述一级评估样本集建立多个取样节点,得到多个二级评估样本集;

所述根据所述一级评估样本集建立多个取样节点,得到多个二级评估样本集的具体过程如下:

获取园区当前能耗数据以及当前时间节点;

基于所述当前时间节点,建立取样周期,其中,所述取样周期的起始节点为园区历史时长中的任意节点,所述取样周期的终止节点为当前时间节点;

在所述取样周期内建立多个连续时间段,并将多个所述连续时间段的起始节点与结束节点标定为取样节点;

获取所有取样节点处的历史能耗数据,并组合为二级评估样本集;

所述预测模块用于基于园区历史能耗数据,构建能耗变化预测模型,并将所述二级评估样本集中的能耗数据代入至能耗变化预测模型,得到园区能耗变化趋势值;

所述提取模块用于获取园区的标准能耗指标;

所述计数模块用于从所述二级评估样本集中获取所有超出标准能耗指标的能耗数据,并标定为异常能耗,且根据异常能耗出现的次数确定异常频次;

所述计算模块用于获取园区当前能耗数据,并代入至标准偏差函数中与所述标准能耗指标进行比较,得到所述当前能耗数据偏差率;

所述确定模块用于确定所述能耗变化趋势值、异常频次以及当前能耗偏差率的权重占比;

所述评估模块用于将所述能耗变化趋势值、异常频次以及当前能耗偏差率的权重占比代入至综合评估模型,并计算出所述能耗数据的综合得分。

2.根据权利要求1所述的一种智慧园区运维系统,其特征在于:所述二级评估样本集包括电能耗样本子集、水能耗样本子集、冷能耗样本子集以及热能耗样本子集。

3.根据权利要求1所述的一种智慧园区运维系统,其特征在于:所述将所述二级评估样本集中的能耗数据代入至能耗变化预测模型,得到园区能耗变化趋势值的步骤,包括:

从所述二级评估样本集中获取需要评估的所有历史能耗数据;

将需要评估的所有历史能耗数据依据时间段的连续性进行排列,并代入至能耗变化预测模型中;

其中,所述能耗变化预测模型的函数表达式为:式中,Qi表示需要评估的园区能耗变化趋势值,i表示需要评估的历史能耗数据编号,n表示时间段的总量,且n的取值为正整数,t表示取样节点。

4.根据权利要求3所述的一种智慧园区运维系统,其特征在于:所述获取园区当前能耗数据,并代入至标准偏差函数中与所述标准能耗指标进行比较,得到所述当前能耗数据偏差率的步骤,包括:

获取需要评估的当前能耗数据以及对应的标准能耗指标;

将需要评估的当前能耗数据以及对应的标准能耗指标一同代入至标准偏差函数中,得到需要评估的当前能耗数据的偏差率;

其中,所述标准偏差函数为:式中,Pi表示需要评估的当前能耗数据的偏差率,Nj表示需要评估的当前能耗数据,Ni表示与需要评估的当前能耗数据对应的标准能耗指标。

5.根据权利要求4所述的一种智慧园区运维系统,其特征在于:汇总所述能耗变化趋势值、异常频次以及当前能耗偏差率;

以所述能耗变化趋势值、异常频次以及当前能耗偏差率作为评判指标构建判断矩阵A;

其中,

根据公式分别求得所述能耗变化趋势值、异常频次以及当前能耗偏差率的权重占比,式中,ki表示评判指标的权重占比,x表示判断矩阵的行数,y表示判断矩阵的列数,axy表示第x个指标相对于第y个指标的重要程度,m∈(1,2,3),取值为常数;

分别获取所述能耗变化趋势值、异常频次以及当前能耗偏差率的权重占比k1,k2和k3,且k1+k2+k3=1。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京轶诺科技有限公司,未经南京轶诺科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202310051251.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top