【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及远程供电监控，尤其涉及一种基于物联网的方舱设备远程供电监控方法和系统。
技术介绍
1、随着物联网(ioot)技术的迅速发展，远程监控和管理各类设备的能力得到了显著提升。特别是在紧急情况下使用的方舱设备中，如医疗方舱、应急通信方舱等，确保这些设施能够稳定运行对于保障公共安全和服务连续性至关重要。
2、目前市面上存在一些基于传统算法的电力管理系统，它们主要通过人工设定规则来调节电源分配或者简单地依赖于固定的时间表来进行操作。此外，也有一些初步应用了机器学习技术的产品，尝试通过分析历史数据来优化电力使用情况。
3、这些解决方案虽然能够在一定程度上提高能效并减少浪费，但在面对复杂多变的实际场景时表现不佳，尤其是在需要快速响应突发事件导致的电力需求波动方面存在明显不足。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种基于物联网的方舱设备远程供电监控方法和系统，用以解决现有技术中供电监控缺乏灵活性的问题。
2、第一方面，本申请实施例提供一种基于物联网的方舱设备远程供电监控方法，包括以下步骤：
3、对各用电设备进行实时监测，将监测数据发送至云端服务器，得到实时监测数据；
4、根据所述实时监测数据，利用支持向量机模型对未来的电力需求变化趋势进行预测，基于季节性因素和历史用电模式进行多维度综合分析，生成精准的电力需求预测报告；
5、基于所述电力需求预测报告，当预测到电力供需不平衡时，启动基于粒子群优化算法的优化调度策略，
6、基于所述优化调度结果对电力资源紧张情况进行自动管理，确保高优先级设备的正常运作，生成电力管理决策建议。
7、可选地，所述根据所述实时监测数据，利用支持向量机模型对未来的电力需求变化趋势进行预测，基于季节性因素和历史用电模式进行多维度综合分析，生成精准的电力需求预测报告，包括：
8、对各用电设备进行实时监测，将监测数据发送至云端服务器，得到所述实时监测数据；
9、利用所述实时监测数据，结合历史用电数据，基于季节性因素和历史用电模式对数据进行预处理，得到所述预处理后的数据；
10、根据所述预处理后的数据，对支持向量机模型进行训练，并通过优化模型参数提高预测准确性，利用训练后的模型对未来电力需求变化趋势进行预测，得到电力需求预测值；
11、基于所述电力需求预测值，结合季节性因素、历史用电模式以及外部影响因素进行综合分析，生成精准的电力需求预测报告。
12、可选地，所述利用所述实时监测数据，结合历史用电数据，基于季节性因素和历史用电模式对数据进行预处理，得到所述预处理后的数据，包括：
13、利用来自各用电设备的实时监测数据，结合历史用电记录，对这些数据进行收集和整合处理，得到综合数据库；
14、基于所述综合数据库，对其中的数据进行清洗处理，去除异常值和缺失值，得到清洗后的数据；
15、利用所述清洗后的数据，分析季节性和周期性的用电模式，识别不同时间段的用电特点和不同季节的用电规律，得到用电模式分析结果；
16、基于所述用电模式分析结果，采用统计学方法和数据挖掘技术，对所述清洗后的数据进行深度加工，提取关键特征，得到特征提取结果；
17、计算外部影响因素对用电模式的影响，将外部影响因素量化后加入到所述特征提取结果中，进行进一步处理，提高预测模型的准确性和可靠性，得到考虑外部因素后的特征数据；
18、对所述考虑外部因素后的特征数据进行整合，形成预处理后的数据。
19、可选地，所述利用所述清洗后的数据，分析季节性和周期性的用电模式，识别不同时间段的用电特点和不同季节的用电规律，得到用电模式分析结果，包括：
20、在计算时间t处的用电量e(t)之前，通过对清洗后的数据进行时间序列分析、统计学特征提取和季节性用电模式分析，构建综合的用电模式模型，为e(t)的计算提供基础数据；
21、
22、其中，e(t)是在时间t处的用电量，反映了不同时间段的用电特点；α,β,γ,δ,∈是模型参数，通过历史数据拟合获得，用于调整模型的灵敏度和准确性；t是时间变量，表示具体的时刻或时间段；t是周期长度；d是周期长度；φ,ψ是相位偏移，用于调整周期函数的时间起点；s(t)是在时间t处的季节性用电模式，反映了不同季节的用电差异；t0是特定时间点，用于调整高斯函数的中心位置；σ是标准差，用于控制高斯函数的宽度；
23、在计算完e(t)后，对用电量数据进行平滑处理，结合历史电力需求数据和外部影响因素，利用时间序列预测模型和优化算法，生成电力需求预测值p(t)；
24、
25、其中，p(t)是在时间t处的电力需求预测值，用于评估未来电力需求的变化趋势；η,ζ,θ,κ,ρ,v是模型参数，通过历史数据拟合获得，用于调整模型的灵敏度和准确性；e(t)是在时间t处的用电量，反映了不同时间段的用电特点；μ是用电量的平均值，用于标准化用电量数据，提高模型的稳定性；t是时间变量，表示具体的时刻或时间段；y是年度周期长度，用于捕捉年度性用电模式；q是季度周期长，用于捕捉季度性用电模式；ω,λ是相位偏移，用于调整周期函数的时间起点；f(t)是在时间t处的外部影响因素影响的函数；
26、在计算完p(t)后，通过验证和校准、可视化展示、敏感性分析，生成详细的用电模式分析报告，为电力系统的管理和调度提供科学依据。
27、可选地，所述根据所述预处理后的数据，对支持向量机模型进行训练，并通过优化模型参数提高预测准确性，利用训练后的模型对未来电力需求变化趋势进行预测，得到电力需求预测值，包括：
28、利用所述预处理后的数据，作为支持向量机模型的输入，进行模型训练，得到初步训练的支持向量机模型；
29、基于所述初步训练的支持向量机模型，采用交叉验证方法对模型参数进行优化，以提高模型的泛化能力和预测准确性，得到优化后的支持向量机模型；
30、利用所述优化后的支持向量机模型，结合最新的实时监测数据和预处理流程，对未来某一时间段内的电力需求变化趋势进行预测，得到初步的电力需求预测值；
31、根据所述初步的电力需求预测值，结合季节性因素、历史用电模式以及外部影响因素进行综合校正，生成最终的电力需求预测报告，得到所述电力需求预测值。
32、可选地，所述基于所述电力需求预测报告，当预测到电力供需不平衡时，启动基于粒子群优化算法的优化调度策略，对发电机组的输出功率或用电设备的工作时间表进行动态调整，运用故障树分析技术评估潜在风险点，生成应急响应预案及优化调度结果，包括：
33、利用所述电力需求预测报告，对未来的电力供需平衡状况进行评估处理，当预测到电力供需不平衡时，生本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于物联网的方舱设备远程供电监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时监测数据，利用支持向量机模型对未来的电力需求变化趋势进行预测，基于季节性因素和历史用电模式进行多维度综合分析，生成精准的电力需求预测报告，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述实时监测数据，结合历史用电数据，基于季节性因素和历史用电模式对数据进行预处理，得到所述预处理后的数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述清洗后的数据，分析季节性和周期性的用电模式，识别不同时间段的用电特点和不同季节的用电规律，得到用电模式分析结果，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预处理后的数据，对支持向量机模型进行训练，并通过优化模型参数提高预测准确性，利用训练后的模型对未来电力需求变化趋势进行预测，得到电力需求预测值，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述电力需求预测报告，当预测到电力供需不平衡时，启动基于粒子群
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述电力供需不平衡预警信号，启动基于粒子群优化算法的优化调度策略，对发电机组的输出功率或用电设备的工作时间表进行动态调整处理，得到初步的优化调度方案，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用故障树分析技术，对所述初步的优化调度方案进行风险评估处理，生成风险评估报告，包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述优化调度结果对电力资源紧张情况进行自动管理，确保高优先级设备的正常运作，生成电力管理决策建议，包括：
10.一种基于物联网的方舱设备远程供电监控系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的方舱设备远程供电监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时监测数据，利用支持向量机模型对未来的电力需求变化趋势进行预测，基于季节性因素和历史用电模式进行多维度综合分析，生成精准的电力需求预测报告，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述实时监测数据，结合历史用电数据，基于季节性因素和历史用电模式对数据进行预处理，得到所述预处理后的数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述清洗后的数据，分析季节性和周期性的用电模式，识别不同时间段的用电特点和不同季节的用电规律，得到用电模式分析结果，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预处理后的数据，对支持向量机模型进行训练，并通过优化模型参数提高预测准确性，利用训练后的模型对未来电力需求变化趋势进行预测，得到电力需求预测值，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：黄余红，李靖，任文，李军芳，解云涛，陶裕益，
申请(专利权)人：中船海神医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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