现场能源管理方法和装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本公开涉及通信领域，特别涉及一种现场能源管理方法和装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.2021年发布《建筑节能与可再生能源利用通用规范》明确提出将碳排放的计算作为建筑建设中的强制指标.此外《中国建筑能耗研究报告2020》数据表明，2018年建筑行业全生命周期碳排放占全国碳排放总量51.2％，其中建筑运行阶段碳排放占建筑行业碳排放42.8％，碳排放主要因素是能源消耗。由此可见，建筑绿色、节能、智能化发展是大势所趋。


技术实现要素：

3.发明人通过研究发现：相关技术智能楼宇系统通常采集当前用能数据，进行能耗分析，但是相关技术的能耗分析和生产计划脱离，导致管理人员数据分析难度加大。
4.鉴于以上技术问题中的至少一项，本公开提供了一种现场能源管理方法和装置、计算机设备和存储介质，专用设备与主控设备处于同一通信网络，可以避免数据转发，便于功能扩展。
5.根据本公开的一个方面，提供一种现场能源管理方法，包括：
6.获取当前生产任务、当前用能数据和当前用能设备数据；
7.根据当前生产任务、当前用能数据和当前用能设备数据，确定当前设备能耗是否异常。
8.在本公开的一些实施例中，所述根据当前生产任务、当前用能数据和当前用能设备数据，确定当前设备能耗是否异常包括：
9.根据当前生产任务和当前用能设备数据，确定标准能耗曲线；
10.根据当前用能数据确定实际能耗曲线；
11.根据实际能耗曲线和标准能耗曲线确定能耗偏差度；
12.根据能耗偏差度是否大于预定值，确定当前设备能耗是否异常。
13.在本公开的一些实施例中，所述根据当前生产任务、当前用能数据和当前用能设备数据，确定当前设备能耗是否异常包括：
14.将当前生产任务、当前用能数据和当前用能设备数据导入预先训练好的设备能耗评估模型，确定当前设备能耗是否异常。
15.在本公开的一些实施例中，所述现场能源管理方法还包括：
16.构建设备能耗评估模型；
17.对设备能耗评估模型进行训练。
18.在本公开的一些实施例中，所述构建设备能耗评估模型包括：
19.收集不同生产计划下设备的工作状态和时长，建立生产计划和设备运行状态的关系函数；
20.建立不同设备运行状态能耗和运行时长的关系函数；
21.根据生产任务对应设备以及设备工作状态关系，建立生产任务与设备能耗的设备能耗评估模型。
22.在本公开的一些实施例中，所述对设备能耗评估模型进行训练包括：
23.导入预定时间段的评估正常数据，确定模型匹配程度；
24.如果能耗偏差度小于预定值，则模型匹配；
25.如果能耗偏差度不小于预定值，则对模型进行调整，再导入评估正常数据进行训练；
26.模型匹配后再导入评估异常数据进行训练。
27.在本公开的一些实施例中，所述现场能源管理方法还包括：
28.根据当前用能数据和当前用能设备数据，确定当前最佳运行状态和节能效果；
29.将当前最佳运行状态和节能效果展示给用户。
30.在本公开的一些实施例中，所述根据当前用能数据和当前用能设备数据，确定当前最佳运行状态和节能效果包括：
31.将当前用能数据和当前用能设备数据导入预先训练的能耗模型，确定当前最佳运行状态和节能效果。
32.在本公开的一些实施例中，所述现场能源管理方法还包括：
33.建立设备在不同工况和运行状态的能耗模型；
34.对故障数据和工况数据进行聚类，根据不同的能耗模型筛选训练数据；
35.使用训练数据对能耗模型进行训练。
36.在本公开的一些实施例中，所述现场能源管理方法还包括：
37.根据当前最佳运行状态和节能效果确定当前调优参数；
38.向用户展示当前调优参数，并请示是否进行自动调优；
39.在用户选择自动调优的情况下，根据当前调优参数进行自动调优；
40.在用户不选择自动调优的情况下，根据用户输入进行调优。
41.在本公开的一些实施例中，所述现场能源管理方法还包括：
42.对当前生产任务、当前用能数据和当前用能设备数据中的至少一种数据，在时间维度、区域维度和设备维度中的至少一个维度进行分析；
43.将分析结果展示给用户。
44.在本公开的一些实施例中，所述现场能源管理方法还包括：
45.在当前设备能耗异常的情况下，将异常消息发送现场报警设备，触发现场报警设备进行现场报警。
46.根据本公开的另一方面，提供一种现场能源管理装置，包括：
47.可视化展示模块，被配置为获取当前生产任务；
48.数据采集模块，被配置为获取当前用能数据和当前用能设备数据；
49.异常诊断模块，被配置为根据当前生产任务、当前用能数据和当前用能设备数据，确定当前设备能耗是否异常。
50.在本公开的一些实施例中，异常诊断模块，被配置为根据当前生产任务和当前用能设备数据，确定标准能耗曲线；根据当前用能数据确定实际能耗曲线；根据实际能耗曲线
和标准能耗曲线确定能耗偏差度；根据能耗偏差度是否大于预定值，确定当前设备能耗是否异常。
51.在本公开的一些实施例中，异常诊断模块，被配置为构建设备能耗评估模型；对设备能耗评估模型进行训练；将当前生产任务、当前用能数据和当前用能设备数据导入预先训练好的设备能耗评估模型，确定当前设备能耗是否异常。
52.在本公开的一些实施例中，异常诊断模块，被配置为在构建设备能耗评估模型的情况下，收集不同生产计划下设备的工作状态和时长，建立生产计划和设备运行状态的关系函数；建立不同设备运行状态能耗和运行时长的关系函数；根据生产任务对应设备以及设备工作状态关系，建立生产任务与设备能耗的设备能耗评估模型。
53.在本公开的一些实施例中，异常诊断模块，被配置为在对设备能耗评估模型进行训练的情况下，导入预定时间段的评估正常数据，确定模型匹配程度；如果能耗偏差度小于预定值，则模型匹配；如果能耗偏差度不小于预定值，则对模型进行调整，再导入评估正常数据进行训练；模型匹配后再导入评估异常数据进行训练。
54.在本公开的一些实施例中，所述现场能源管理装置还包括：
55.实时调优模块，被配置为根据当前用能数据和当前用能设备数据，确定当前最佳运行状态和节能效果；
56.其中，可视化展示模块，还被配置为将当前最佳运行状态和节能效果展示给用户。
57.在本公开的一些实施例中，实时调优模块，被配置为建立设备在不同工况和运行状态的能耗模型；对故障数据和工况数据进行聚类，根据不同的能耗模型筛选训练数据；使用训练数据对能耗模型进行训练；将当前用能数据和当前用能设备数据导入预先训练的能耗模型，确定当前最佳运行状态和节能效果。
58.在本公开的一些实施例中，实时调优模块，还被配置为根据当前最佳运行状态和节能效果确定当前调优参数；向用户展示当前调优参数，并请示是否进行自动调优；在用户选择自动调优的情况下，根据当前调优参数进行自动调优；在用户不选择自动调优的情况下，根据用户输入进行调优。
59.在本公开的一些实施例中，所述现场能源管理装置还包括：
60.数据分析模块，被配置为对当前生产任务、当前用能数据和当前用能设备数据中的至少一种数据，在时间维度、区域维度和设备维度中的至少一个维度进行分析；
61.其中，可视化展示模块，还被配置为将分析结果展示给用户。
62.在本公开的一些实施例中，所述现场能源管理装置还包括：
63.指令下发模块，被配置为在当前设备能耗异常的情况下，将异常消息发送现场报警设备，触发现场报警设备进行现场报警。
64.根据本公开的另一方面，提供一种计算机设备，包括：
65.存储器，用于存储指令；
66.处理器，用于执行所述指令，使得所述计算机设备执行实现如上述任一实施例所述的现场能源管理方法的操作。
67.根据本公开的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的现场能源管理方法。
68.本公开基于边缘侧、生产与用能结合，可以实现可视化精准能耗评估。
附图说明
69.为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
70.图1为本公开现场能源管理方法一些实施例的示意图。
71.图2为本公开现场能源管理方法另一些实施例的示意图。
72.图3为本工况一些实施例中生产计划下设备的工作状态和时长的示意图。
73.图4为本公开现场能源管理方法另一些实施例的示意图。
74.图5为本公开现场能源管理方法又一些实施例的示意图。
75.图6为本公开现场能源管理装置一些实施例的结构示意图。
76.图7为本公开计算机设备一些实施例的结构示意图。
具体实施方式
77.下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本公开保护的范围。
78.除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
79.同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
80.对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。
81.在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。
82.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
83.发明人通过研究发现：相关技术当前的智能楼宇系统对用能数据进行采集，但是没有进行细粒度分析，能耗流向不明确，没有调度和优化策略，导致节能管理主要依赖来管理人员素质和经验，节能效果无法保障。有的智能楼宇系统对数据进行了采集和分析，但是主要是放在云端，且现场无节能自动响应策略，一旦网络异常，云端将无法获取数据导致数据断层，且节能策略无法下发给设备端，策略执行异常。
84.相关技术的技术问题在于：1、能耗分析和生产计划脱离，导致管理人员数据分析难度加大。2、现场没有直接的、可视化的能源管理装置，导致现场人员无法快速发现用能异常进行应对、无法及时调整设备运行策略。
85.鉴于以上技术问题中的至少一项，本公开提供了一种现场能源管理方法和装置、计算机设备和存储介质，下面通过具体实施例对本公开进行说明。
86.图1为本公开现场能源管理方法一些实施例的示意图。优选的，本实施例可由本公开现场能源管理装置或本公开计算机设备执行。如图1 所示，所述方法可以包括步骤11和步骤12中的至少一个步骤，其中：
87.步骤11，获取当前生产任务、当前用能数据和当前用能设备数据。
88.在本公开的一些实施例中，步骤11可以包括步骤111至步骤112 中的至少一个步骤，其中：
89.步骤111，接收管理人员通过可视化展示模块(可视化界面)输入的当前生产任务。
90.步骤112，采集用能设备的当前用能设备数据、能耗监测设备监测的当前用能数据。
91.在本公开的一些实施例中，步骤11还可以包括：获取能耗监测设备数据，其中，能耗监测设备数据包括用能数据、监测仪表的功率、电流等数据。
92.步骤12，根据当前生产任务、当前用能数据和当前用能设备数据，确定当前设备能耗是否异常。
93.在本公开的一些实施例中，步骤12可以包括：将当前生产任务、当前用能数据和当前用能设备数据导入预先训练好的设备能耗评估模型，确定当前设备能耗是否异常。
94.在本公开的一些实施例中，步骤12可以包括：根据当前生产任务和当前用能设备数据，确定标准能耗曲线；根据当前用能数据确定实际能耗曲线；根据实际能耗曲线和标准能耗曲线确定能耗偏差度；根据能耗偏差度是否大于预定值，确定当前设备能耗是否异常。
95.在本公开的一些实施例中，所述现场能源管理方法还可以包括：在当前设备能耗异常的情况下，将异常消息发送现场报警设备，触发现场报警设备进行现场报警。
96.图2为本公开现场能源管理方法另一些实施例的示意图。优选的，本实施例可由本公开现场能源管理装置或本公开计算机设备执行。如图2所示，所述方法(例如图1实施例的步骤12)可以包括步骤121
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步骤126中的至少一个步骤，其中：
97.步骤121，构建设备能耗评估模型。
98.在本公开的一些实施例中，步骤121可以包括步骤1211-步骤1213 中的至少一个步骤，其中：
99.步骤1211，建立指标和生产计划的动态模型。
100.在本公开的一些实施例中，步骤1211可以包括：收集不同生产计划下设备的工作状态和时长，建立生产计划和设备运行状态的关系函数。
101.图3为本工况一些实施例中生产计划下设备的工作状态和时长的示意图。如图3所示，假设某生产线一共有a、b、c三种生产任务，则分别对应任务设备所需要的工作时间为ta、tb、tc。如图3所示，三种任务对应的设备运行状态以及各状态的工作时长如下： ta＝ta1_1+ta1_2+ta2_1+ta2_2，tb＝tb1_1+tb2_1+tb2_2+tb2_3，tc＝tc1_1。
102.步骤1212，建立不同设备运行状态能耗和运行时长的关系函数。
103.在本公开的一些实施例中，不同设备运行状态耗能和运行时长的关系函数为q＝f(t)，其中，t是每个设备每种状态的各自时间。因此整体生产任务的总能耗q
总
等于所有设备不同运行状态下能耗之和。
104.在本公开的一些实施例中，由于每种设备每种状态单位时间的能耗均不相同，计算整体生产任务的总能耗q
总
可以包括：先计算每种设备每种状态的能耗，再计算每种状态的总能耗，然后计算所有设备的总能耗。
105.在本公开的一些实施例中，q＝f(t)为能耗与生产任务、设备、设备状态和运行时长的对应关系。
106.步骤1213，根据生产任务对应设备以及设备工作状态关系，建立生产任务与设备能耗的设备能耗评估模型。
107.步骤122，对设备能耗评估模型进行训练。
108.在本公开的一些实施例中，步骤122可以包括：导入预定时间段的评估正常数据，确定模型匹配程度；如果能耗偏差度小于预定值，则模型匹配；如果能耗偏差度不小于预定值，则对模型进行调整，再导入评估正常数据进行训练；模型匹配后再导入评估异常数据进行训练。
109.在本公开的一些实施例中，步骤122可以包括：导入半年的正常数据，查看模型匹配程度；如果偏差在正负偏差内，则模型匹配；如果超出偏差，则对模型进行调整，再导入正常数据进行训练；模型匹配后再导入异常数据再进行前面同样操作。最终输出训练好的模型。
110.步骤123，将当前生产任务、当前用能数据和当前用能设备数据导入预先训练好的设备能耗评估模型，确定当前设备能耗是否异常。
111.在本公开的一些实施例中，步骤123可以包括：实时数据导入设备能耗评估模型，获取模型偏差度，当偏差度大于预定值(设置的允许范围)时，判断为用能异常。
112.在本公开的一些实施例中，步骤123可以包括：导入实际生产任务、设备运行状态到设备能耗评估模型，计算能耗，绘制计算能耗曲线、实际能耗曲线，查看两个曲线的匹配程度，根据每个时间的计算能耗和实际能耗求偏差。
113.在本公开的一些实施例中，步骤123可以包括步骤1231-步骤1234 中的至少一个步骤，其中：
114.步骤1231，根据当前生产任务和当前用能设备数据，确定标准能耗曲线。
115.步骤1232，根据当前用能数据确定实际能耗曲线。
116.步骤1233，根据实际能耗曲线和标准能耗曲线确定能耗偏差度。
117.步骤1234，根据能耗偏差度是否大于预定值，确定当前设备能耗是否异常。
118.本公开上述实施例基于边缘侧，可以基于生产与用能结合，实现可视化精准能耗评估。
119.本公开上述实施例建立基于动态指标评估的用能异常诊断机制，可以通过现场人员动态调整生产任务和节能指标，定位能耗异常区间，实现现场报警。
120.图4为本公开现场能源管理方法另一些实施例的示意图。优选的，本实施例可由本公开现场能源管理装置或本公开计算机设备执行。如图4所示，本公开现场能源管理方法除了可以包括图1或图2实施例的步骤外，还可以包括步骤41至步骤46中的至少一个步骤，其中：
121.步骤41，根据当前用能数据和当前用能设备数据，确定当前最佳运行状态和节能效果。
122.在本公开的一些实施例中，步骤41可以包括步骤411-步骤414中的至少一个步骤，其中：
123.步骤411，建立设备在不同工况和运行状态的能耗模型。
124.在本公开的一些实施例中，工况包含不同负荷、不同生产任务等。
125.在本公开的一些实施例中，步骤411可以包括：长期采集设备运行工况数据、运行状态、能耗，找到工况、运行状态、能耗之间的关系，绘制成曲线，找到设备在不同工况下的最优运行参数，并且计算该运行参数下设备的能耗情况。
126.在本公开的一些实施例中，步骤411可以包括：针对每个设备每种工况每种状态，建立单独的能耗模型。
127.在本公开的一些实施例中，工况：如满负荷生产工况、停产工况、中等负荷工况等。
128.在本公开的一些实施例中，运行数据包含设备的各种运行状态，如启停、模式、频率、压差、温度等。
129.步骤412，对故障数据和工况数据进行聚类，根据不同的能耗模型筛选训练数据。
130.在本公开的一些实施例中，步骤412可以包括：故障和工况均相同或类似的数据进行聚类。
131.在本公开的一些实施例中，步骤412可以包括：对所有数据的工况、运行数据等设置不同标签，按工况标签进行数据筛选，从而对数据进行分类。
132.步骤413，使用训练数据对能耗模型进行训练，在折线图上描出模型评估值和实际运行值，通过趋势查看模型可靠性。
133.在本公开的一些实施例中，步骤413中，所述通过趋势查看模型可靠性的步骤可以包括：查看实际值和偏差值的接近程度，均方差越小越接近，说明准确度越高，模型越可靠。
134.步骤414，将当前用能数据和当前用能设备数据导入预先训练的能耗模型，确定当前最佳运行状态和节能效果。
135.在本公开的一些实施例中，步骤414可以包括：将训练好的能耗模型放在现场能源管理装置中，根据当前情况计算最佳运行状态以及节能效果。
136.在本公开的一些实施例中，步骤414可以包括：采集实时数据，其中，所述实时数据包括当前设备运行数据和当前能耗数据；根据当前能耗数据绘制实际能耗曲线；将当前设备运行数据放入能耗模型中，自动判断当前所属工况，输出运行的最佳运行状态和运行该运行状态下的节能效果。
137.步骤42，将当前最佳运行状态和节能效果展示给用户。
138.步骤43，根据当前最佳运行状态和节能效果确定当前调优参数。
139.步骤44，向用户展示当前调优参数，并请示是否进行自动调优。
140.在本公开的一些实施例中，步骤46可以包括：弹出界面给用户，以便哦那个和选择是否自动调优或者手动下发。
141.步骤45，在用户选择自动调优的情况下，根据当前调优参数进行自动调优。
142.在本公开的一些实施例中，步骤45可以包括：在界面上有一个是否自动调优的选项，如果选中，则按照模型计算结果进行自动控制，即按照模型计算的当前调优参数进行调优运行。
143.步骤46，在用户不选择自动调优的情况下，根据用户输入进行调优。
144.在本公开的一些实施例中，步骤46可以包括：如果未选中自动调优，则管理人员查看当前调优参数建议，可手动更改参数值或者不更改，点击下发按钮下方当前控制参数。
145.在本公开的一些实施例中，步骤46可以包括：如果未选中自动调优，即选择手动的情况下，显示控制内容(当前调优参数建议)，以便管理人员手动点击下发。
146.在本公开的一些实施例中，本公开现场能源管理方法可以包括：空压机启停次数频繁，监测温度、油温、油压、电流、电压等运行参数，计算得出压差需要设置为特定压差x，则在界面上显示出来当前启停频率为特定频率xx，调节策略为将压差设置为特定压差x。如果当前已开启自动调优功能，则直接下发，否则弹窗出来让管理人员确定是否下发该指令。
147.本公开上述实施例建立基于现场控制策略切换的实时调优ai自控模型，可以提供节能策略推荐及一键下发、自动调优等功能，实现现场节能诊断和策略优化。
148.图5为本公开现场能源管理方法又一些实施例的示意图。优选的，本实施例可由本公开现场能源管理装置或本公开计算机设备执行。如图5所示，本公开现场能源管理方法除了可以包括图1-图3至少一个实施例的步骤外，还可以包括步骤51至步骤52中的至少一个步骤，其中：
149.步骤51，对当前生产任务、当前用能数据和当前用能设备数据中的至少一种数据，在时间维度、区域维度和设备维度中的至少一个维度进行分析。
150.在本公开的一些实施例中，步骤51可以包括：对数据采集模块获取的数据进行解析，获取需要的数据进行分析，分析内容包含数据变化趋势、同比、环比等；根据数据采集的维度，按照时间维度、区间维度、设备维度进行分析，实现不同维度数据对比
151.步骤52，将分析结果展示给用户。
152.在本公开的一些实施例中，步骤51可以包括：将分析结果体现在可视化展示模块，以图表形式展示出来。
153.本公开上述实施例基于边缘侧、生产与用能结合，可以实现全方位的能源分析。
154.本公开上述实施例提供一种智能楼宇现场能源管理方法，提供置于边缘侧生产与用能结合的全方位能源分析模型和基于动态指标评估的用能异常诊断机制，提供化精准能耗评估、高效用能异常诊断和实时调优ai自控，实现能源的细粒度分析、能耗精准定位以及节能策略自动优化。
155.本公开上述实施例基于边缘侧、生产与用能结合的全方位能源分析模型，可以实现可视化精准能耗评估。
156.图6为本公开现场能源管理装置一些实施例的结构示意图。如图6 所示，本公开现场能源管理装置可以包括可视化展示模块61、数据采集模块62和异常诊断模块63，其中：
157.可视化展示模块61，被配置为获取当前生产任务。
158.在本公开的一些实施例中，可视化展示模块61，可以被配置为接收管理人员输入的当前生产任务。
159.数据采集模块62，被配置为获取当前用能数据和当前用能设备数据。
160.在本公开的一些实施例中，数据采集模块62，可以被配置为通过通讯接口获取实时用能设备数据、实时能耗监测设备数据，提供给数据分析模块。
161.在本公开的一些实施例中，能耗监测设备数据包括用能数据、监测仪表的功率、电流等数据。
162.在本公开的一些实施例中，通讯接口包含但不限于rs485口、io 接口、以太网口。
163.异常诊断模块63，被配置为根据当前生产任务、当前用能数据和当前用能设备数据，确定当前设备能耗是否异常。
164.在本公开的一些实施例中，异常诊断模块63，可以被配置为根据当前生产任务和当前用能设备数据，确定标准能耗曲线；根据当前用能数据确定实际能耗曲线；根据实际能耗曲线和标准能耗曲线确定能耗偏差度；根据能耗偏差度是否大于预定值，确定当前设备能耗是否异常。
165.在本公开的一些实施例中，异常诊断模块63，可以被配置为构建设备能耗评估模型；对设备能耗评估模型进行训练；将当前生产任务、当前用能数据和当前用能设备数据导入预先训练好的设备能耗评估模型，确定当前设备能耗是否异常。
166.在本公开的一些实施例中，异常诊断模块63，可以被配置为在构建设备能耗评估模型的情况下，收集不同生产计划下设备的工作状态和时长，建立生产计划和设备运行状态的关系函数；建立不同设备运行状态能耗和运行时长的关系函数；根据生产任务对应设备以及设备工作状态关系，建立生产任务与设备能耗的设备能耗评估模型。
167.在本公开的一些实施例中，异常诊断模块63，可以被配置为在对设备能耗评估模型进行训练的情况下，导入预定时间段的评估正常数据，确定模型匹配程度；如果能耗偏差度小于预定值，则模型匹配；如果能耗偏差度不小于预定值，则对模型进行调整，再导入评估正常数据进行训练；模型匹配后再导入评估异常数据进行训练。
168.在本公开的一些实施例中，异常诊断模块63，可以被配置为根据用户设置的指标和输入的生产计划，通过异常诊断模块计算当前实际用能和生产是否匹配，如果不匹配则存在异常，此时将异常消息发送给指令下发模块，控制现场的声光报警设备进行现场报警。
169.在本公开的一些实施例中，如图6所示，所述现场能源管理装置还可以包括指令下发模块66，其中：
170.指令下发模块66，被配置为在当前设备能耗异常的情况下，将异常消息发送现场报警设备，触发现场报警设备进行现场报警。
171.在本公开的一些实施例中，指令下发模块66，可以被配置为将其他模块下发的指令转化为设备可识别的数据，下发到设备端执行。
172.本公开上述实施例基于边缘侧、生产与用能结合，可以实现可视化精准能耗评估。
173.本公开上述实施例建立基于动态指标评估的用能异常诊断机制，可以通过现场人员动态调整生产任务和节能指标，定位能耗异常区间，实现现场报警。
174.在本公开的一些实施例中，如图6所示，所述现场能源管理装置还可以包括实时调优模块64，其中：
175.实时调优模块64，被配置为根据当前用能数据和当前用能设备数据，确定当前最佳运行状态和节能效果。
176.其中，可视化展示模块61，还被可以配置为将当前最佳运行状态和节能效果展示给用户。
177.在本公开的一些实施例中，实时调优模块64，可以被配置为建立设备在不同工况和运行状态的能耗模型；对故障数据和工况数据进行聚类，根据不同的能耗模型筛选训练数据；使用训练数据对能耗模型进行训练；将当前用能数据和当前用能设备数据导入预先
训练的能耗模型，确定当前最佳运行状态和节能效果。
178.在本公开的一些实施例中，实时调优模块64，还可以被配置为根据当前最佳运行状态和节能效果确定当前调优参数；向用户展示当前调优参数，并请示是否进行自动调优；在用户选择自动调优的情况下，根据当前调优参数进行自动调优；在用户不选择自动调优的情况下，根据用户输入进行调优。
179.在本公开的一些实施例中，实时调优模块64，还可以被配置为根据异常诊断结果，在可视化展示模块上弹出提示，让管理人员确认是否需要启动自动策略或者一键执行策略，策略内容可见。如果需要执行，则给到指令下发模块，下发到用能设备上。
180.本公开上述实施例建立基于现场控制策略切换的实时调优ai自控模型，可以提供节能策略推荐及一键下发、自动调优等功能，实现现场节能诊断和策略优化。
181.在本公开的一些实施例中，如图6所示，所述现场能源管理装置还可以包括数据分析模块65，其中：
182.数据分析模块65，被配置为对当前生产任务、当前用能数据和当前用能设备数据中的至少一种数据，在时间维度、区域维度和设备维度中的至少一个维度进行分析。
183.在本公开的一些实施例中，可视化展示模块61，还可以被配置为将分析结果展示给用户。
184.在本公开的一些实施例中，数据分析模块65，可以被配置为对数据采集模块获取的数据进行解析，获取需要的数据进行分析，分析内容包含数据变化趋势、同比、环比等；根据数据采集的维度，按照时间维度、区间维度、设备维度进行分析，实现不同维度数据对比，其中，分析结果体现在可视化展示模块，以图表形式展示出来。
185.在本公开的一些实施例中，可视化展示模块61，可以被配置为展示设备实时状态、用能实时数据、能耗分析图表、调优策略，提供设备控制、策略下发、自动策略开关等控制功能。
186.在本公开的一些实施例中，调优策略为本公开能耗诊断和能耗模型计算后给出的调控方案。
187.本公开上述实施例基于边缘侧、生产与用能结合，可以实现全方位的能源分析。
188.本公开上述实施例提供一种智能楼宇现场能源管理装置，提供置于边缘侧生产与用能结合的全方位能源分析模型和基于动态指标评估的用能异常诊断机制，提供化精准能耗评估、高效用能异常诊断和实时调优ai自控，实现能源的细粒度分析、能耗精准定位以及节能策略自动优化。
189.图7为本公开计算机设备一些实施例的结构示意图。如图7所示，计算机设备包括存储器71和处理器72。
190.存储器71用于存储指令，处理器72耦合到存储器71，处理器72 被配置为基于存储器存储的指令执行实现上述任一实施例(例如图6 实施例)涉及的方法。
191.如图7所示，该计算机设备还包括通信接口73，用于与其它设备进行信息交互。同时，该计算机设备还包括总线74，处理器72、通信接口73、以及存储器71通过总线74完成相互间的通信。
192.存储器71可以包含高速ram存储器，也可还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器71也可以是存储器阵列。存储器71还可能被分
块，并且块可按一定的规则组合成虚拟卷。
193.此外，处理器72可以是一个中央处理器cpu，或者可以是专用集成电路asic，或是被配置成实施本公开实施例的一个或多个集成电路。
194.本公开上述实施例基于边缘侧、生产与用能结合的全方位能源分析模型，可以实现可视化精准能耗评估。
195.根据本公开的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如上述任一实施例(例如图1-图5任一实施例)所述的现场能源管理方法。
196.在本公开的一些实施例中，所述计算机可读存储介质可以为非瞬时性计算机可读存储介质。
197.本公开上述实施例基于边缘侧、生产与用能结合的全方位能源分析模型，可以实现可视化精准能耗评估。
198.本公开上述实施例建立基于动态指标评估的用能异常诊断机制，可以通过现场人员动态调整生产任务和节能指标，定位能耗异常区间，实现现场报警。
199.本公开上述实施例建立基于现场控制策略切换的实时调优ai自控模型，可以提供节能策略推荐及一键下发、自动调优等功能，实现现场节能诊断和策略优化。
200.本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
201.本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其它可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其它可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
202.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其它可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
203.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其它可编程数据处理设备上，使得在计算机或其它可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其它可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
204.在上面所描述的计算机设备、现场能源管理装置、可视化展示模块、数据采集模块、异常诊断模块、指令下发模块、实时调优模块和数据分析模块可以实现为用于执行本技术所描述功能的通用处理器、可编程逻辑控制器(plc)、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器
件、分立硬件组件或者其任意适当组合。
205.至此，已经详细描述了本公开。为了避免遮蔽本公开的构思，没有描述本领域所公知的一些细节。本领域技术人员根据上面的描述，完全可以明白如何实施这里公开的技术方案。
206.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指示相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种非瞬时性计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
207.本公开的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本公开限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本公开的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本公开从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。