【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物联网相关。更具体地说，本专利技术涉及一种基于物联网的能耗监控系统及方法。
技术介绍
1、能耗监控系统通过传感器从用电设备获取能耗数据，但是，用电设备众多，能耗数据具有连续性，时刻都在产生数据，数据量庞大，实时上传能耗数据会占用大量网络带宽，也给能耗监控系统带来巨大的数据处理压力。因此，有必要设计一种能够一定程度克服上述缺陷的技术方案。
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的是提供一种基于物联网的能耗监控系统及方法，能够缓解网络带宽占用问题和能耗系统数据处理压力。
2、为了实现本专利技术的这些目的和其它优点，根据本专利技术的一个方面，本专利技术提供了基于物联网的能耗监控方法，包括：s1：获取用电设备的历史能耗数据；s2：利用历史能耗数据建立预测模型；s3：利用所述预测模型预测未来时间段的能耗曲线；s4：提取s3中能耗曲线的特征值，并与第一预定范围比较，根据比较结果调整对所述用电设备的监控策略。
3、进一步地，若所述特征值在所述第一预定范围内，则不获取所述用电设备在所述未来时间段的能耗数据，若所述特征值不在所述第一预定范围内，则在所述未来时间段间隔预定时间从所述用电设备获取能耗数据。
4、进一步地，还包括：s5：利用在所述未来时间段间隔预定时间获取的能耗数据，拟合得到能耗曲线，提取能耗曲线的所述特征值，并与s3中能耗曲线的特征值比较，若偏差不在第二预定范围内，则利用在所述未来时间段间隔预定时间获取的能耗数据修正所述预测模型，若偏差在第
5、进一步地，所述预定时间的长度根据s3中能耗曲线的特征值与第一预定范围的偏差动态调整。
6、进一步地，所述用电设备有多个，获取多个所述用电设备的历史能耗数据，分别建立多个所述预测模型，所有所述用电设备的未来时间段的长度均不相同。
7、进一步地，所述特征值包括峰值、谷值、峰谷值差、最大变化率。
8、根据本专利技术的另一个方面，还提供了基于物联网的能耗监控系统，包括：采集模块，用于获取用电设备的历史能耗数据；构建模块，用于利用历史能耗数据建立预测模型；预测模块，用于利用所述预测模型预测未来时间段的能耗曲线；判断模块，用于提取能耗曲线的特征值，并与第一预定范围比较，根据比较结果调整对所述用电设备的监控策略。
9、进一步地，若所述特征值在所述第一预定范围内，则不获取所述用电设备在所述未来时间段的能耗数据，若所述特征值不在所述第一预定范围内，则在所述未来时间段间隔预定时间从所述用电设备获取能耗数据；所述特征值包括峰值、谷值、峰谷值差、最大变化率。
10、进一步地，利用在所述未来时间段间隔预定时间获取的能耗数据，拟合得到能耗曲线，提取能耗曲线的所述特征值，并与所述预测模块得到的能耗曲线的特征值比较，若偏差不在第二预定范围内，则利用在所述未来时间段间隔预定时间获取的能耗数据修正所述预测模型，若偏差在第二预定范围内，则不修正所述预测模型；所述预定时间的长度根据所述预测模得到的能耗曲线的特征值与第一预定范围的偏差动态调整。
11、进一步地，所述用电设备有多个，获取多个所述用电设备的历史能耗数据，分别建立多个所述预测模型，所有所述用电设备的未来时间段的长度均不相同。
12、本专利技术至少包括以下有益效果：
13、本专利技术获取用电设备的历史能耗数据，利用历史能耗数据建立预测模型，利用预测模型预测未来时间段的能耗曲线，提取能耗曲线的特征值，并与第一预定范围比较，根据比较结果调整对用电设备的监控策略，从而缓解能耗数据监控过程中的网络带宽占用问题和能耗系统数据处理压力。
14、本专利技术的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本专利技术的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
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1.基于物联网的能耗监控方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于物联网的能耗监控方法，其特征在于，若所述特征值在所述第一预定范围内，则不获取所述用电设备在所述未来时间段的能耗数据，若所述特征值不在所述第一预定范围内，则在所述未来时间段间隔预定时间从所述用电设备获取能耗数据。
3.如权利要求2所述的基于物联网的能耗监控方法，其特征在于，还包括：
4.如权利要求2所述的基于物联网的能耗监控方法，其特征在于，所述预定时间的长度根据S3中能耗曲线的特征值与第一预定范围的偏差动态调整。
5.如权利要求2所述的基于物联网的能耗监控方法，其特征在于，所述用电设备有多个，获取多个所述用电设备的历史能耗数据，分别建立多个所述预测模型，所有所述用电设备的未来时间段的长度均不相同。
6.如权利要求1所述的基于物联网的能耗监控方法，其特征在于，所述特征值包括峰值、谷值、峰谷值差、最大变化率。
7.基于物联网的能耗监控系统，其特征在于，包括：
8.如权利要求7所述的基于物联网的能耗监控系统，其特征在于，若所述特
9.如权利要求7所述的基于物联网的能耗监控系统，其特征在于，利用在所述未来时间段间隔预定时间获取的能耗数据，拟合得到能耗曲线，提取能耗曲线的所述特征值，并与所述预测模块得到的能耗曲线的特征值比较，若偏差不在第二预定范围内，则利用在所述未来时间段间隔预定时间获取的能耗数据修正所述预测模型，若偏差在第二预定范围内，则不修正所述预测模型；所述预定时间的长度根据所述预测模得到的能耗曲线的特征值与第一预定范围的偏差动态调整。
10.如权利要求7所述的基于物联网的能耗监控系统，其特征在于，所述用电设备有多个，获取多个所述用电设备的历史能耗数据，分别建立多个所述预测模型，所有所述用电设备的未来时间段的长度均不相同。
...【技术特征摘要】
1.基于物联网的能耗监控方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于物联网的能耗监控方法，其特征在于，若所述特征值在所述第一预定范围内，则不获取所述用电设备在所述未来时间段的能耗数据，若所述特征值不在所述第一预定范围内，则在所述未来时间段间隔预定时间从所述用电设备获取能耗数据。
3.如权利要求2所述的基于物联网的能耗监控方法，其特征在于，还包括：
4.如权利要求2所述的基于物联网的能耗监控方法，其特征在于，所述预定时间的长度根据s3中能耗曲线的特征值与第一预定范围的偏差动态调整。
5.如权利要求2所述的基于物联网的能耗监控方法，其特征在于，所述用电设备有多个，获取多个所述用电设备的历史能耗数据，分别建立多个所述预测模型，所有所述用电设备的未来时间段的长度均不相同。
6.如权利要求1所述的基于物联网的能耗监控方法，其特征在于，所述特征值包括峰值、谷值、峰谷值差、最大变化率。
7.基于物联网的能耗监控系统，其特征在于，包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：李豹，周竞爽，张宁，任建新，
申请(专利权)人：中交机电工程局有限公司，
类型：发明
国别省市：
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