【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及能源监控，尤指一种能源物联网的智慧能源监控系统。
技术介绍
1、在现代社会，随着城市化进程的加速，国家机关办公建筑、大型公共建筑、商业建筑和住宅小区等成为主要的能源消费主体。这些建筑的能源管理和监控对于实现能源节约、降低运营成本、保护环境具有重要意义。然而，传统的能源监控方法存在明显的局限性。
2、在常规的能源监控系统中，主要依赖于周期性的能源使用报告和人工检查。这种方式不仅耗时耗力，而且无法实时反映能源使用的实际情况，特别是在大规模和复杂的建筑环境中。例如，漏水、忘记关闭的电器、不合理的能源使用等问题往往难以及时发现。这不仅导致能源的浪费，还可能引发安全隐患。此外，传统系统在处理和分析大量数据时效率低下，缺乏智能化的预测和优化能力。因此，面对越来越高的能效要求和环境保护标准，现有的能源监控方法已难以满足高效、智能化管理的需求。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术提供一种能源物联网的智慧能源监控系统。
2、为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
3、一种能源物联网的智慧能源监控系统，包括能源数据采集模块、云计算模块和智慧监控模块，所述能源数据采集模块与所述云计算模块连接，所述云计算模块与所述智慧监控模块连接；
4、所述能源数据采集模块用于通过物联网传感器获取建筑单位中若干个能源消耗单位的能源数据，所述能源数据包括用电数据和用水数据；
5、所述云计算模块用于获取所述能源数据，并根据若干个能源消耗
6、所述智慧监控模块用于根据所述关联集对建筑单位进行能源监控，对不符合关联集的能源消耗行为进行提示预警。
7、进一步地，所述云计算模块还用于根据所述用电数据计算建筑单位的碳排放量。
8、进一步地，所述智能监控模块用于对建筑单位的碳排放量进行趋势监测，并在趋势变化幅度大于预设幅度值时进行碳排放预警。
9、进一步地，所述根据若干个能源消耗单位的能源消耗数据分别对应生成能源消耗曲线包括以下步骤：
10、将从不同能源消耗单位的能源数据进行格式化和标准化处理；
11、对收集的能源数据进行时间序列处理；
12、基于机器学习算法检测并筛除异常值，所述异常值包括某个点值偏离预设趋势范围的突增和突降。
13、进一步地，所述基于能源消耗曲线提取不同时间维度的特征包括以下步骤：
14、设定若干个不同时间维度，包括小时、日、周、月和年；
15、使用时间序列算法从各时间维度的能源数据获取周期性特征；
16、基于卷积神经网络提取各时间维度的能源数据的局部特征。
17、进一步地，所述基于卷积神经网络提取各时间维度的能源数据的局部特征包括以下步骤：
18、将同一时间维度的能源消耗数据进行标准化处理，并重塑为适合卷积神经网络处理的格式；
19、使用卷积层提取时间序列中的第一特征；
20、应用池化层来降低每个卷积层提取的第一特征的维度；
21、通过全连接层将池化层的输出进行融合，得到各时间维度的能源数据的局部特征。
22、进一步地，所述根据若干个能源消耗单位在相同时间维度上的特征进行关联性分析包括以下步骤：
23、将所述周期性特征和所述局部特征进行集成，生成每个能源消耗单位在不同时间维度上的特征集；
24、基于随机森林算法评估不同能源消耗不同单位之间相同时间维度的特征集的相关性，得到相关性评分，根据相关性评分对不同能源消耗单位进行在相同时间维度上的关联，得到关联集。
25、进一步地，所述提示预警包括能源非正常泄漏预警。
26、本专利技术的有益效果在于：本专利技术通过在不同类型的建筑中部署物联网传感器，系统能够实时收集用电和用水数据。这不仅解决了传统方法中的数据延迟问题，而且能够捕捉到更细致的能源使用情况，包括那些可能被忽略的细微变化，如微小的漏水或设备未关闭的情况。云计算模块通过将建筑单位中若干个能源消耗单位的能源消耗数据进行不同时间维度的特征提取，实现对不同能源消耗单位的能源消耗上的关联，假设某一实验单位中有包括能源消耗单位实验室和材料管理室，在日常周一到周四中都会出现实验室和材料管理室同时用电，那么云计算模块将计算到这一特征，并在周三出现材料管理室单独出现一定时间用电时通过智慧监控模块发出预警，这一预警意味着材料管理室可能存在人员离开而用电器并未关闭的情况，因此，系统不仅能识别常规的能源使用模式，还能及时发现和预警非正常的能源消耗行为，如长时间的漏水或忘记关闭的电器，从而实现实时、智能化的监控。
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1.一种能源物联网的智慧能源监控系统，其特征在于，包括能源数据采集模块、云计算模块和智慧监控模块，所述能源数据采集模块与所述云计算模块连接，所述云计算模块与所述智慧监控模块连接；
2.根据权利要求1所述的一种能源物联网的智慧能源监控系统，其特征在于，所述云计算模块还用于根据所述用电数据计算建筑单位的碳排放量。
3.根据权利要求2所述的一种能源物联网的智慧能源监控系统，其特征在于，所述智慧监控模块用于对建筑单位的碳排放量进行趋势监测，并在趋势变化幅度大于预设幅度值时进行碳排放预警。
4.根据权利要求1所述的一种能源物联网的智慧能源监控系统，其特征在于，所述根据若干个能源消耗单位的能源消耗数据分别对应生成能源消耗曲线包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种能源物联网的智慧能源监控系统，其特征在于，所述基于能源消耗曲线提取不同时间维度的特征包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种能源物联网的智慧能源监控系统，其特征在于，所述基于卷积神经网络提取各时间维度的能源数据的局部特征包括以下步骤：
7.根据权利要求5
8.根据权利要求1所述的一种能源物联网的智慧能源监控系统，其特征在于，所述提示预警包括能源非正常泄漏预警。
...【技术特征摘要】
1.一种能源物联网的智慧能源监控系统，其特征在于，包括能源数据采集模块、云计算模块和智慧监控模块，所述能源数据采集模块与所述云计算模块连接，所述云计算模块与所述智慧监控模块连接；
2.根据权利要求1所述的一种能源物联网的智慧能源监控系统，其特征在于，所述云计算模块还用于根据所述用电数据计算建筑单位的碳排放量。
3.根据权利要求2所述的一种能源物联网的智慧能源监控系统，其特征在于，所述智慧监控模块用于对建筑单位的碳排放量进行趋势监测，并在趋势变化幅度大于预设幅度值时进行碳排放预警。
4.根据权利要求1所述的一种能源物联网的智慧能源监控系统，其特征在于，所述根据若干个能源消耗单位的能...
【专利技术属性】
技术研发人员：高继峰，
申请(专利权)人：广州鸿蒙信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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