【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術屬于能源分析，尤其涉及一種基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)。
技術介紹
1、隨著全球能源需求和消耗的不斷增長，能源管理變得越來越重要。傳統(tǒng)的能源管理系統(tǒng)主要依賴于人工操作和經驗決策，缺乏對能源數(shù)據(jù)的深入分析和預測能力。因此，提高能源利用效率、降低能源成本并實現(xiàn)節(jié)能減排的目標，成為當前能源管理領域的重要課題。
2、近年來，人工智能技術取得了顯著進展，為能源管理帶來了新的解決方案?；谌斯ぶ悄艿母呒壦惴?，如深度學習、強化學習等，可以實現(xiàn)對能源數(shù)據(jù)的精細化分析，從而提高能源管理決策的準確性和適應性。此外，物聯(lián)網技術的普及使得能源生產、傳輸和消費環(huán)節(jié)的實時數(shù)據(jù)采集成為可能，為能源分析提供了豐富的數(shù)據(jù)源。
3、然而，現(xiàn)有的能源管理系統(tǒng)仍存在一些不足。例如，部分系統(tǒng)僅關注單個能源環(huán)節(jié)的分析，缺乏整體性的能源管理策略；部分系統(tǒng)雖然采用了人工智能算法，但未能充分挖掘能源數(shù)據(jù)的時空特性和相互關系；此外，一些系統(tǒng)忽略了數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題，可能導致能源數(shù)據(jù)的泄露。
4、因此，有必要提供一種新的基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)解決上述技術問題。
技術實現(xiàn)思路
1、本專利技術解決的技術問題是提供一種使用方便，實現(xiàn)了能源的精細化管理，提高了能源利用效率，降低了能源成本，有利于實現(xiàn)節(jié)能減排和可持續(xù)發(fā)展的基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)。
2、為解決上述技術問題，本專利技術提供的基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集裝置
3、數(shù)據(jù)預處理模塊，用于對采集到的數(shù)據(jù)進行預處理，其中包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化和缺失值處理；
4、特征提取模塊，用于利用人工智能算法對預處理后的數(shù)據(jù)進行特征提取，其中包括數(shù)值特征、文本特征和圖像特征；
5、模型訓練模塊，用于利用訓練數(shù)據(jù)對機器學習模型進行訓練，其中包括但不限于支持向量機、決策樹和隨機森林；
6、模型評估模塊，用于對訓練好的模型進行評估，以確保其性能滿足實際需求，評估指標包括準確率、召回率和f1值；
7、結果可視化模塊，用于將分析結果以圖表、報告等形式進行可視化展示；
8、策略優(yōu)化模塊，用于根據(jù)分析結果自動生成能源管理策略，其中包括但不限于能源分配、設備調度和維護計劃；
9、持續(xù)學習模塊，用于對模型進行持續(xù)學習和優(yōu)化，以提高系統(tǒng)的準確性和適應性。
10、作為本專利技術的進一步方案，所述數(shù)據(jù)采集裝置包括：能耗數(shù)據(jù)采集器、設備運行狀態(tài)監(jiān)測器和環(huán)境參數(shù)傳感器幾個部分；
11、所述能耗數(shù)據(jù)采集器，用于實時收集能源消耗數(shù)據(jù)；
12、所述設備運行狀態(tài)監(jiān)測器，用于監(jiān)測能源生產、傳輸和消費設備的運行狀態(tài)；
13、所述環(huán)境參數(shù)傳感器，用于收集與能源消耗相關的環(huán)境參數(shù)，如溫度、濕度和風速。
14、作為本專利技術的進一步方案，所述數(shù)據(jù)預處理模塊包括數(shù)據(jù)清洗單元、數(shù)據(jù)歸一化單元和缺失值處理單元幾個部分；
15、所述數(shù)據(jù)清洗單元，用于去除原始數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值；
16、所述數(shù)據(jù)歸一化單元，用于將不同量綱的數(shù)據(jù)轉化為統(tǒng)一量綱；
17、所述缺失值處理單元，用于處理數(shù)據(jù)中的缺失值。
18、作為本專利技術的進一步方案，所述特征提取模塊包括數(shù)值特征提取器、文本特征提取器和圖像特征提取器幾個部分；
19、所述數(shù)值特征提取器，用于從原始數(shù)據(jù)中提取數(shù)值特征；
20、所述文本特征提取器，用于從非結構化數(shù)據(jù)中提取文本特征；
21、所述圖像特征提取器，用于從圖像數(shù)據(jù)中提取圖像特征。
22、作為本專利技術的進一步方案，所述模型訓練模塊包括模型選擇單元和模型訓練器兩個部分：
23、所述模型選擇單元，用于選擇適用于特定能源分析任務的機器學習模型；
24、所述模型訓練器，用于利用訓練數(shù)據(jù)訓練選定的機器學習模型。
25、作為本專利技術的進一步方案，所述模型評估模塊包括評估指標計算單元和模型比較器兩個部分：
26、所述評估指標計算單元，用于計算評估指標，如準確率、召回率、f1值；
27、所述模型比較器，用于比較不同模型的評估指標，以選出最優(yōu)模型。
28、作為本專利技術的進一步方案，所述結果可視化模塊包括數(shù)據(jù)可視化工具，所述數(shù)據(jù)可視化工具，用于將分析結果以圖表、報告等形式進行可視化展示。
29、作為本專利技術的進一步方案，所述策略優(yōu)化模塊包括能源分配優(yōu)化器、設備調度優(yōu)化器和維護計劃優(yōu)化器幾個部分；
30、所述能源分配優(yōu)化器，用于根據(jù)分析結果優(yōu)化能源分配策略；
31、所述設備調度優(yōu)化器，用于根據(jù)分析結果優(yōu)化設備調度策略；
32、所述維護計劃優(yōu)化器，用于根據(jù)分析結果優(yōu)化維護計劃。
33、作為本專利技術的進一步方案，所述持續(xù)學習模塊包括新數(shù)據(jù)收集器和模型更新器兩個部分；
34、所述新數(shù)據(jù)收集器，用于不斷收集新的數(shù)據(jù)和信息；
35、所述模型更新器，用于根據(jù)新數(shù)據(jù)更新和優(yōu)化機器學習模型。
36、與相關技術相比較，本專利技術提供的基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)具有如下有益效果：
37、本專利技術提供一種基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)：
38、1、本專利技術通過采用人工智能高級算法對能源進行分析和管理，實現(xiàn)了能源的精細化管理，提高了能源利用效率，降低了能源成本，有利于實現(xiàn)節(jié)能減排和可持續(xù)發(fā)展。
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1.一種基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權利要求1所述的基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集裝置包括：能耗數(shù)據(jù)采集器、設備運行狀態(tài)監(jiān)測器和環(huán)境參數(shù)傳感器幾個部分；
3.根據(jù)權利要求1所述的基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)預處理模塊包括數(shù)據(jù)清洗單元、數(shù)據(jù)歸一化單元和缺失值處理單元幾個部分；
4.根據(jù)權利要求1所述的基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)，其特征在于，所述特征提取模塊包括數(shù)值特征提取器、文本特征提取器和圖像特征提取器幾個部分；
5.根據(jù)權利要求1所述的基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)，其特征在于，所述模型訓練模塊包括模型選擇單元和模型訓練器兩個部分：
6.根據(jù)權利要求1所述的基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)，其特征在于，所述模型評估模塊包括評估指標計算單元和模型比較器兩個部分：
7.根據(jù)權利要求1所述的基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)，其特征在于，所述結果可視化模塊包括數(shù)據(jù)可視化工具，所述
8.根據(jù)權利要求1所述的基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)，其特征在于，所述策略優(yōu)化模塊包括能源分配優(yōu)化器、設備調度優(yōu)化器和維護計劃優(yōu)化器幾個部分；
9.根據(jù)權利要求1所述的基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)，其特征在于，所述持續(xù)學習模塊包括新數(shù)據(jù)收集器和模型更新器兩個部分；
...【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權利要求1所述的基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集裝置包括：能耗數(shù)據(jù)采集器、設備運行狀態(tài)監(jiān)測器和環(huán)境參數(shù)傳感器幾個部分；
3.根據(jù)權利要求1所述的基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)預處理模塊包括數(shù)據(jù)清洗單元、數(shù)據(jù)歸一化單元和缺失值處理單元幾個部分；
4.根據(jù)權利要求1所述的基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)，其特征在于，所述特征提取模塊包括數(shù)值特征提取器、文本特征提取器和圖像特征提取器幾個部分；
5.根據(jù)權利要求1所述的基于人工智能高級算法的能源分析管理系統(tǒng)，其特征在于，所述模型訓練模塊包括模型...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：邱寶飛，姬鵬帥，
申請(專利權)人：上海衡泰建筑設計咨詢有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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