【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及能源管理，尤其涉及一种基于云计算的能源功率动态分配系统及方法。
技术介绍
1、随着能源需求的增长和可再生能源的普及，如何有效地管理和分配能源成为一个重要课题。传统的能源分配系统通常依赖于本地控制和固定的分配策略，无法适应动态变化的能源需求和供应情况。因此，需要一种能够实时响应、动态调整的能源分配系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于云计算的能源功率动态分配系统及方法，以解决现有技术的不足。
2、本专利技术由如下技术方案实施：一种基于云计算的能源功率动态分配系统，包括能源数据采集层、云计算平台层和功率分配执行层，其中：
3、能源数据采集层，由分布在能源供应网络中的各类传感器和物联网设备组成，用于实时采集能源消耗和供应的传感数据，采集的传感数据通过有线或无线通信方式将数据传输到云计算平台层；
4、云计算平台层，包括数据存储模块、数据分析模块和分配决策模块，其中：数据存储模块，采用分布式存储技术存储海量的能源数据；
5、数据分析模块，运用数据分析技术和机器学习算法，对采集到的能源数据进行实时分析和处理；分配决策模块：根据数据分析模块的结果，结合能源供应的实时状态和预设的分配策略，制定能源功率的动态分配方案，分配策略考虑因素包括能源成本、能源优先级、设备运行状态；
6、功率分配执行层，接收云计算平台层下达的分配指令，通过智能控制设备对能源功率进行实时分配和调控。
7、本专利技术还提出一
8、能源数据采集，传感器和物联网设备实时采集能源数据，并将其传输到云计算平台层的数据存储模块；
9、数据分析与处理，数据分析模块从数据存储模块获取采集到的数据，进行清洗、整合和分析，运用能源需求预测算法生成能源需求预测结果，并将相关数据和分析结果提供给分配决策模块；
10、分配决策制定，分配决策模块根据数据分析结果和预设的分配策略，制定能源功率的动态分配方案，并将分配指令发送到功率分配执行层；
11、功率分配执行，功率分配执行层根据分配指令，通过智能控制设备对能源功率进行实时分配和调控；
12、反馈与优化，实时监测能源分配的执行情况和效果，将不限于实际能源消耗数据、设备运行状态的反馈信息回传到云计算平台层，数据分析模块根据反馈信息对预测模型和分配策略进行优化调整。
13、进一步的，所述能源需求预测算法包括数据预处理、模型训练、预测输出三个步骤，其中：
14、数据预处理包括数据收集、数据清洗、特征工程、数据标准化；
15、模型训练包括选择模型和划分数据集；
16、预测输出为将测试集数据或新的实时数据输入到经过训练和调优的模型中进行预测。
17、进一步的，所述数据收集具体为：从各种数据源收集与能源需求相关的数据，包括历史能源消耗记录、时间相关信息，然后将来自不同数据源的数据整合到一个统一的数据集中，确保数据的格式一致性。
18、进一步的，所述数据清洗包括识别数据集中的缺失值、异常值检测与处理，其中：
19、识别数据集中的缺失值时，对于少量的缺失值，采用不限于均值填充、中位数填充的方法进行填充处理；对于缺失值较多，基于时间序列的插值法进行处理；
20、异常值检测与处理，采用基于统计学的方法检测异常值，对于异常值根据具体情况采用不限于删除异常值或者进行数据转换进行处理。
21、进一步的，所述特征工程包括：
22、特征选择：从原始数据集中选择对能源需求预测有重要影响的特征，使用相关性分析，选择方差较大的特征进行特征构建；
23、特征构建：根据领域知识和数据特点创建新的特征；从日期信息中提取月份、季度、是否为节假日的特征；基于天气数据构建温度变化率、连续高温天数的衍生特征；通过组合多个相关特征生成新的特征。
24、进一步的，所述数据标准化，具体为：采用标准化方法将数据转换为具有零均值和单位标准差的分布，标准化的公式为：
25、(1)数据预处理中的数据标准化公式
26、
27、x:原始数据值，表示某一时刻或某一设备采集到的能源数据或特征数据。
28、μ:数据集的均值(mean)，表示所有数据值的平均值。
29、σ:数据集的标准差(standard deviation)，表示数据的分散程度。
30、xi:标准化后的数据值，表示经过标准化处理后的数据值。
31、(2)能源需求预测中的回归分析公式
32、
33、预测的能源需求量，表示模型预测的未来能源需求。
34、βo:截距(intercept)，表示模型中常数项。
35、β1、β2、β3...βb：回归系数(coefficients)，表示每个特征对预测结果的影响程度。
36、x1、x2、x3...、xn:输入特征(features)，表示用于预测的多个特征值。
37、(3)能源成本计算公式
38、
39、c:总能源成本，表示在某一时间段内所有能源的总成本。
40、pi：第i种能源的使用功率，表示某一时刻第i种能源的消耗功率。
41、ri：第i种能源的单位成本，表示某一时刻第i种能源的单位功率的成本。
42、m：能源种类的数量，表示系统中使用的不同能源种类的总数。
43、(4)能源优先级计算公式
44、
45、priorityi:第i种能源的优先级，表示该能源在系统中的优先级得分。
46、wi：第i种能源的权重，表示该能源在系统中的重要性或影响度。
47、si：第i种能源的供应状态或可靠性，表示该能源的供应稳定性或可靠性。
48、m:能源种类的数量，表示系统中使用的不同能源种类的总数。
49、(5)功率分配执行公式
50、pallocated＝min(pdcmand,psupply)
51、pallocated:分配的功率，表示实际分配给某一设备或区域的功率。
52、pallocated:需求的功率，表示某一设备或区域所需的功率。
53、psupply:供应的功率，表示系统当前可提供的功率。
54、进一步的，所述选择模型和划分数据集，具体为：
55、选择模型，根据能源需求预测问题的特点和数据的性质选择合适的预测模型，通过建立自变量与因变量之间的关系来进行预测；
56、划分数据集，将预处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集，按照比例为70％训练集、20％验证集和10％测试集。
57、进一步的，所述预测输出的预测结果是一个具体的数值或者是一个时间序列。
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1.一种基于云计算的能源功率动态分配系统，其特征在于，包括能源数据采集层、云计算平台层和功率分配执行层，其中：
2.一种如权利要求1所述基于云计算的能源功率动态分配系统的分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于云计算的能源功率动态分配方法，其特征在于，所述能源需求预测算法包括数据预处理、模型训练、预测输出三个步骤，其中：
4.根据权利要求3所述的一种基于云计算的能源功率动态分配方法，其特征在于，所述数据收集具体为：从各种数据源收集与能源需求相关的数据，包括历史能源消耗记录、时间相关信息，然后将来自不同数据源的数据整合到一个统一的数据集中，确保数据的格式一致性。
5.根据权利要求3所述的一种基于云计算的能源功率动态分配方法，其特征在于，所述数据清洗包括识别数据集中的缺失值、异常值检测与处理，其中：
6.根据权利要求3所述的一种基于云计算的能源功率动态分配方法，其特征在于，所述特征工程包括：
7.根据权利要求3所述的一种基于云计算的能源功率动态分配方法，其特征在于，所述数据标准化，具
8.根据权利要求3所述的一种基于云计算的能源功率动态分配方法，其特征在于，所述选择模型和划分数据集，具体为：
9.根据权利要求3所述的一种基于云计算的能源功率动态分配方法，其特征在于，所述预测输出的预测结果是一个具体的数值或者是一个时间序列。
10.根据权利要求8所述的一种基于云计算的能源功率动态分配方法，其特征在于，所述预测模型包括长短期记忆网络LSTM和卷积神经网络CNN。
...【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的能源功率动态分配系统，其特征在于，包括能源数据采集层、云计算平台层和功率分配执行层，其中：
2.一种如权利要求1所述基于云计算的能源功率动态分配系统的分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于云计算的能源功率动态分配方法，其特征在于，所述能源需求预测算法包括数据预处理、模型训练、预测输出三个步骤，其中：
4.根据权利要求3所述的一种基于云计算的能源功率动态分配方法，其特征在于，所述数据收集具体为：从各种数据源收集与能源需求相关的数据，包括历史能源消耗记录、时间相关信息，然后将来自不同数据源的数据整合到一个统一的数据集中，确保数据的格式一致性。
5.根据权利要求3所述的一种基于云计算的能源功率动态分配方法，其特征在于，所述数据清洗包括识别数据集...
【专利技术属性】
技术研发人员：王林先，曹传喜，孙兴伟，范士刚，胡绍兵，孙凯，马照宇，王哲，刘长华，魏光村，刘新锋，聂秀山，
申请(专利权)人：山东积成智通新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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