基于传感器网络的仪器能耗监测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及基于传感器网络的仪器能耗监测方法及系统，旨在提供一种高效准确的能耗监测方案，以降低能源消耗和优化资源分配。通过利用传感器网络和深度学习技术，本方法能够实时监测传感器网络中各个节点的能耗情况，并提供相应的数据分析和决策支持。本发明专利技术基于深度学习的方法能够从海量数据中学习能耗模式，实现对传感器网络能耗的准确监测和预测；该方法能够实时采集、处理和分析传感器数据，及时发现能耗异常和趋势变化，提供即时决策支持；传感器网络能耗监测过程完全自动化，无需手动干预，提高了效率并降低了人为错误的风险；该方法适用于不同规模和复杂度的传感器网络，并能够根据实际需求进行灵活的配置和扩展。够根据实际需求进行灵活的配置和扩展。够根据实际需求进行灵活的配置和扩展。

【技术实现步骤摘要】
基于传感器网络的仪器能耗监测方法及系统


[0001]本专利技术涉及仪器设备管理领域，尤其涉及一种基于传感器网络的仪器能耗监测方法及系统。

技术介绍

[0002]在现代工业生产和实验室等环境中，大量的仪器设备被广泛应用，这些设备消耗大量能源，且通常运行时间较长。为了实现能源的有效管理和优化，监测仪器设备的能耗情况变得至关重要。传统的能耗监测方法存在一些问题，如监测手段不够便捷、数据采集不准确、能耗分析困难等，导致能源管理效率低下。
[0003]传统能耗监测方法主要包括人工读表、电表监测和数据记录仪等。人工读表方法需要人员定期到现场读取仪表数据，不仅费时费力，还容易出现人为误差。电表监测方法通过安装电表来实时监测电力消耗，但无法获取其他能耗指标的数据。数据记录仪可以记录仪器设备的能耗数据，但数据采集不够实时且分析功能有限，难以提供及时的能耗管理和优化建议。
[0004]传感器网络技术的发展为仪器能耗监测提供了新的解决方案。传感器网络可以部署在仪器设备周围，通过传感器节点采集能耗数据，并通过无线通信将数据传输至中央处理系统进行分析和管理。传感器网络能够实现对能耗数据的实时采集和传输，有效提高了数据采集的准确性和时间效率。
[0005]然而，目前基于传感器网络的仪器能耗监测方法及系统仍存在一些问题。例如，传感器节点的部署和管理不够灵活和智能化，数据分析和可视化功能有限，缺乏有效的能耗管理和优化策略等。
[0006]因此，需要提供一种基于传感器网络的仪器能耗监测方法及系统，克服现有技术的不足，实现对仪器设备能耗情况的实时监测、准确分析和有效管理，以提高能源利用效率和降低能源浪费。

技术实现思路

[0007]为了解决上述问题，本专利技术提供了一种基于传感器网络的仪器能耗监测方法及系统，用于实时监测和管理仪器设备的能耗情况。该系统通过部署传感器网络，收集仪器设备的能耗数据，并利用数据分析和可视化技术提供实时监测和分析功能，从而实现能源消耗的有效管理和优化。
[0008]本专利技术采用以下技术方案实现：第一方面，本专利技术提供了一种基于传感器网络的仪器能耗监测方法，该方法包括以下步骤：步骤1：部署传感器网络；其中，在选定的待监测的仪器设备所在的区域安装传感器，形成与中心节点通过网络传输能耗数据的传感器节点；步骤2：通过数据采集单元接收所述中心节点传输的能耗数据，并对所述能耗数据
进行预处理和压缩，利用无线通信将处理后的能耗数据传输至中央数据处理系统；步骤3：所述中央数据处理系统对接收到的能耗数据进行实时分析，计算能耗指标；步骤4：将预处理后的能耗数据以及对应的能耗指标输入至深度学习模型进行训练，利用训练好的深度学习模型对实时传感器数据进行能耗监测和预测，生成包含监测结果的能耗监测报告，其中，所述能耗监测报告包括能耗趋势以及能源利用率信息；步骤5：将预处理后的能耗数据、能耗指标以及监测结果进行可视化展示并基于监测结果进行决策支持和能源优化。
[0009]作为本专利技术的进一步方案，部署传感器网络包括：基于能耗数据类型和环境条件确定传感器类型：根据待监测仪器设备的能耗数据类型和所处的环境条件，确定对应的传感器类型；其中，所述能耗数据类型包括待监测的电流、电压、温度、湿度、压力以及功率数据，对应的传感器类型包括电流传感器、电压传感器、温度传感器、湿度传感器、压力传感器以及功率传感器；分级部署方式：根据不同仪器设备所在的区域，采用分级部署方式进行传感器节点的部署，在待监测的仪器设备所在的区域内，将传感器节点按照不同的组、层级进行部署；不同级别传感器节点的部署：根据分级部署方式，按照区域划分、功能需求、层次划分，安装不同级别的传感器节点；传感器节点与中心节点的连接：将安装的传感器节点与中心节点进行连接，每个传感器节点负责监测特定的能耗数据，并将能耗数据传输到中心节点。
[0010]作为本专利技术的进一步方案，所述中央数据处理系统基于实时数据流对接收到的能耗数据进行实时分析，包括以下步骤：通过中心数据处理系统接收能耗数据流，并将所述能耗数据流按照时序以及对应的仪器设备生成消息队列；根据仪器设备的能耗数据类型配置实时数据流处理环境，选择数据流处理引擎并设置数据流的输入源和输出目标；将所述消息队列逐一输入数据流处理引擎，使用复杂事件处理（CEP）技术来检测和处理能耗事件和模式，将实时分析结果可视化展示。
[0011]作为本专利技术的进一步方案，使用复杂事件处理技术来检测和处理能耗事件和模式时，包括：基于能耗数据流定义能耗事件检测和处理的事件类型；将能耗数据流输入到CEP引擎中，CEP引擎使用定义的事件模式语句对输入的能耗数据流进行模式匹配，并检测是否存在与事件模式匹配的数据序列；当存在与事件模式匹配的数据序列时，CEP引擎触发事件检测，根据实际需求和分析结果，对事件定义和模式语句进行更新和优化，将检测到的能耗事件和处理结果输出，并进行可视化展示。
[0012]作为本专利技术的进一步方案，所述深度学习模型采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的结合，利用能耗趋势进行能源计划和调度的决策支持，基于能耗监测结果进行能源消耗的优化建议和执行跟踪。
[0013]作为本专利技术的进一步方案，深度学习模型进行训练，包括以下步骤：将预处理后的能耗数据和对应的能耗指标设置为深度学习模型接受的数据格式；其中，所述能耗数据为按照时间序列排列的能耗数据流，所述能耗指标为与时间步对应的数值；对能耗数据流进行特征提取，使用滑动窗口捕提取所述能耗数据流的时序特征以及能耗指标；对特征提取后的能耗数据和能耗指标使用Z
‑
Score归一化进行标准化处理，得到样本数据集；将样本数据集划分为训练集、验证集和测试集，其中，训练集用于模型的训练，验证集用于模型的调优和选择超参数，测试集用于评估模型的性能；基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）设计深度学习模型的架构，其中，CNN用于捕捉时空特征，LSTM用于处理序列数据和长期依赖关系；将预处理和标准化后的能耗数据和能耗指标作为输入，输入到深度学习模型中进行训练，通过损失函数度量模型的预测与实际能耗指标之间的差异，并通过优化算法进行模型参数的更新和优化；使用训练集对深度学习模型进行训练，并根据验证集的性能进行模型的调优，使用测试集对训练好的模型进行评估，得到训练好的深度学习模型。
[0014]作为本专利技术的进一步方案，所述基于传感器网络的仪器能耗监测方法还包括：在传感器节点上实施能耗节约策略，所述能耗节约策略包括低功耗模式和休眠模式。
[0015]作为本专利技术的进一步方案，在传感器节点上实施低功耗模式时，包括以下步骤：a.传感器节点设置：为传感器节点配置低功耗模式，包括调整传感器节点的工作频率、时钟速度以及传输速率；b.传感器数据采集调度：根据预设定的采集的频率和时间间隔进行传感器数据采集；c.休眠模式切换：在预设定的采集的频率和时间间隔内未采集到数据以及传输数据时，将传感器节点切换到低功耗模式；d.唤醒机制：基于低功耗周期以及信号接收触发传感器节本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于传感器网络的仪器能耗监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：部署传感器网络；其中，在选定的待监测的仪器设备所在的区域安装传感器，形成与中心节点通过网络传输能耗数据的传感器节点；通过数据采集单元接收所述中心节点传输的能耗数据，并对所述能耗数据进行预处理和压缩，利用无线通信将处理后的能耗数据传输至中央数据处理系统；所述中央数据处理系统对接收到的能耗数据进行实时分析，计算能耗指标；将预处理后的能耗数据以及对应的能耗指标输入至深度学习模型进行训练，利用训练好的深度学习模型对实时传感器数据进行能耗监测和预测，生成包含监测结果的能耗监测报告，其中，所述能耗监测报告包括能耗趋势以及能源利用率信息；将预处理后的能耗数据、能耗指标以及监测结果进行可视化展示并基于监测结果进行决策支持和能源优化。2.如权利要求1所述的基于传感器网络的仪器能耗监测方法，其特征在于，部署传感器网络包括：基于能耗数据类型和环境条件确定传感器类型；根据不同仪器设备所在的区域，采用分级部署方式进行传感器节点的部署，在待监测的仪器设备所在的区域内，将传感器节点按照不同的组、层级进行部署；不同级别传感器节点的部署，将安装的传感器节点与中心节点进行连接，每个传感器节点负责监测特定的能耗数据，并将能耗数据传输到中心节点。3.如权利要求1所述的基于传感器网络的仪器能耗监测方法，其特征在于，所述中央数据处理系统基于实时数据流对接收到的能耗数据进行实时分析，包括以下步骤：通过中心数据处理系统接收能耗数据流，并将所述能耗数据流按照时序以及对应的仪器设备生成消息队列；根据仪器设备的能耗数据类型配置实时数据流处理环境，选择数据流处理引擎并设置数据流的输入源和输出目标；将所述消息队列逐一输入数据流处理引擎，使用复杂事件处理技术来检测和处理能耗事件和模式，将实时分析结果可视化展示。4.如权利要求3所述的基于传感器网络的仪器能耗监测方法，其特征在于，使用复杂事件处理技术来检测和处理能耗事件和模式时，包括：基于能耗数据流定义能耗事件检测和处理的事件类型；将能耗数据流输入到CEP引擎中，CEP引擎使用定义的事件模式语句对输入的能耗数据流进行模式匹配，并检测是否存在与事件模式匹配的数据序列；当存在与事件模式匹配的数据序列时，CEP引擎触发事件检测，根据实际需求和分析结果，对事件定义和模式语句进行更新和优化，将检测到的能耗事件和处理结果输出，并进行可视化展示。5.如权利要求1所述的基于传感器网络的仪器能耗监测方法，其特征在于，所述深度学习模型采用卷积神经网络和长短期记忆网络的结合，利用能耗趋势进行能源计划和调度的决策支持，基于能耗监测结果进行能源消耗的优化建议和执行跟踪。6.如权利要求5所述的基于传感器网络的仪器能耗监测方法，其特征在于，深度学习模型进行训练，包括以下步骤：
将预处理后的能耗数据和对应的能耗指标设置为深度学习模型接受的数据格式；其中，所述能耗数据为按照时间序列排列...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄畯琪，
申请(专利权)人：深圳市中科智联有限公司，
类型：发明
国别省市：