基于物联网的能源管理平台的制作方法

本发明涉及智能能源管理，尤其涉及基于物联网的能源管理平台。

背景技术：

1、智能能源管理技术领域专注于利用先进的信息技术、自动化技术和能源技术，实现能源的高效和优化管理，涉及到能源消耗的监控、控制、优化，以及能源数据的分析和处理。智能能源管理平台是实现低碳、绿色可持续发展的关键技术，因为智能能源管理平台能够有效减少能源浪费，提高能源使用效率，支持可再生能源的集成，从而减少对环境的负面影响。

2、其中，基于物联网的能源管理平台是一个利用物联网技术来监控和控制能源使用的平台。该平台的目的是通过实时数据收集和分析，提高能源使用的效率和可持续性，旨在实现减少能源浪费和优化能源分配，提高能源平台的整体效率，以及支持绿色能源解决方案的实施。通过这些措施，该平台有助于推动低碳发展和环境保护。基于物联网的能源管理平台通过安装在各种能源设备上的传感器和监控设备收集数据，实现对能源使用情况的实时监控。这些数据被传输至中央处理平台，用于分析能源消耗模式，识别浪费或没有效率的区域。基于这些分析，平台可以自动调整能源分配，或提供改善建议。该平台还整合人工智能和机器学习算法，以提高预测准确性和自动调整能源使用的能力。这种集成和智能化的方法是实现高效能源管理和促进绿色可持续发展的关键。

3、传统的基于物联网的能源管理平台在数据处理方面，传统方法通常缺乏有效的异构数据整合能力，无法充分利用多源数据，导致数据分析的不全面和准确性不足，对于能源需求的预测和用户行为的分析通常较为粗糙，缺乏深入和个性化的洞察，这限制了能源策略的针对性和有效性，传统方法在能源模式识别和设备维护方面通常反应迟缓，缺少预防性维护策略，影响了能源使用的效率和设备的可靠性。传统能源管理平台在优化调度和策略反馈方面通常缺乏灵活性和适应性，难以应对快速变化的能源需求和市场环境，这在现代能源管理中是一个明显的短板。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于物联网的能源管理平台。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于物联网的能源管理平台包括异构数据融合模块、时间序列预测模块、用户行为分析模块、能源模式识别模块、故障预测与维护模块、能源优化调度模块、策略评估与反馈模块、持续改进与更新模块；

3、所述异构数据融合模块基于能源消耗数据、社交媒体趋势、宏观经济数据和天气模式，采用数据整合技术进行融合，对数据进行清洗、标准化和特征提取，用于通过图卷积网络分析数据关联性，识别关键模式和趋势，并预测能源消耗趋势，生成能源消耗趋势分析报告；

4、所述时间序列预测模块基于能源消耗趋势分析报告，采用时间序列分解将数据分为趋势、季节性和残差部分，应用对抗网络训练预测模型，整合模型输出，预测未来能源需求变化，生成能源需求预测结果；

5、所述用户行为分析模块基于社交媒体和用户反馈，采用自然语言处理技术进行文本分析，通过情感分析识别用户对能源使用的情感倾向，应用主题建模技术从文本数据中提取与能源关联的行为和趋势信息，并进行主题和趋势的分析，生成用户能源行为洞察数据集；

6、所述能源模式识别模块基于能源消耗趋势分析报告和用户能源行为洞察数据集，将用户和设备的数据通过聚类分析进行分组，通过决策树模型对能源使用模式进行分类和预测，根据群体特点提出定制化节能措施，生成节能优化方案；

7、所述故障预测与维护模块基于物联网设备收集的性能数据，采用随机森林算法进行故障模式识别和分析，结合卷积神经网络对维护时间进行精准预测，为设备故障制定预防性维护策略，生成设备维护计划；

8、所述能源优化调度模块基于能源需求预测结果和节能优化方案，采用多目标优化策略和强化学习方法对能源平台进行动态调整，优化整体效率和性能，生成优化调度策略；

9、所述策略评估与反馈模块基于优化调度策略和设备维护计划，采用仿真技术模拟策略实施效果，应用效果评估方法对策略执行进行评估，收集用户和平台反馈信息，生成策略执行反馈结果；

10、所述持续改进与更新模块基于策略执行反馈结果和用户能源行为洞察数据集，采用数据驱动方法进行能源分析反馈，调整和优化平台策略和功能响应最新的能源需求和用户偏好，生成平台优化更新方案。

11、作为本发明的进一步方案，所述能源消耗趋势分析报告包括能源使用的历史模式、未来趋势预测、关键消耗因素分析以及与宏观经济和天气模式的关联分析，所述能源需求预测结果具体指短期和长期能源需求的预测值、需求变化的季节性和周期性趋势以及潜在的需求波动原因，所述用户能源行为洞察数据集包括用户对能源使用的情感反应、能源使用相关的主要讨论主题、用户偏好和行为趋势分析结果，所述节能优化方案具体为针对用户和设备群体的节能建议、能源使用效率提升措施以及定制化的节能行动计划，所述设备维护计划包括预测的设备故障点、预防性维护的时间表、维护活动的优先级安排以及维护成本估算，所述优化调度策略具体指能源分配和使用的最优化方案、能源平台运行的动态调整建议以及整体效率和性能的提升措施，所述策略执行反馈结果包括策略实施的效果评估、用户满意度调查结果、平台性能的改善建议以及潜在的改进领域，所述平台优化更新方案具体为基于反馈的平台功能调整、策略优化措施、对新能源需求的响应以及用户偏好的适应性更新。

12、作为本发明的进一步方案，所述异构数据融合模块包括数据收集子模块、数据处理子模块、gcn分析子模块；

13、所述数据收集子模块基于能源消耗数据、社交媒体趋势、宏观经济数据和天气模式，采用数据采集算法对信息源进行分析和整合，进行多维度信息融合，并进行结构化处理，生成综合数据集；

14、所述数据处理子模块基于综合数据集，采用数据清洗算法进行无效数据处理，运用数据标准化方法统一数据格式，并通过特征选取技术提取关键特征，为后续深度分析准备数据，生成处理后数据；

15、所述gcn分析子模块基于处理后数据，采用图卷积网络算法构建数据关联图，通过深度学习分析数据间关系，识别能源消耗的核心模式和趋势，生成能源消耗趋势分析报告。

16、作为本发明的进一步方案，所述时间序列预测模块包括时间序列分解子模块、gan训练子模块、预测模型构建子模块：

17、所述时间序列分解子模块基于能源消耗趋势分析报告，采用时间序列分解算法对数据趋势、季节性和随机成分进行拆分，揭示能源数据的内在时间规律，生成分解后时间序列数据；

18、所述gan训练子模块基于分解后时间序列数据，采用对抗网络算法对模型进行训练，通过迭代过程对模型参数进行调整和优化，并对训练过程进行评估，生成预测模型训练结果；

19、所述预测模型构建子模块基于预测模型训练结果，采用综合分析法整合模型输出，构建能源需求预测模型，并通过进行模型输出评估，生成能源需求预测结果。

20、作为本发明的进一步方案，所述用户行为分析模块包括情感分析子模块、主题建模子模块、行为分析子模块：

21、所述情感分析子模块基于社交媒体和用户反馈，采用情感分析算法分析用户的情感表达，通过用户对能源使用的情绪反应分析，生成情感分析结果；

22、所述主题建模子模块基于情感分析结果，运用潜在狄利克雷分配算法分析文本，提取能源使用的主题和趋势，对用户关注点提供支持，生成主题建模分析结果；

23、所述行为分析子模块基于主题建模分析结果，采用行为分析算法探究用户能源使用的动机和模式，根据分析结果深化对用户行为的理解，生成用户能源行为洞察数据集。

24、作为本发明的进一步方案，所述能源模式识别模块包括数据聚类子模块、决策树分析子模块、节能方案生成子模块；

25、所述数据聚类子模块基于能源消耗趋势分析报告和用户能源行为洞察数据集，采用k均值聚类算法，对用户和设备的能源使用数据进行分组，并根据分组结果归纳出用户和设备类别，生成群体分类数据；

26、所述决策树分析子模块基于群体分类数据，采用决策树算法，对群体的能源使用模式进行分类和预测，通过树状模型分析能源消耗的关键决策路径，生成能源使用模式分析结果；

27、所述节能方案生成子模块基于能源使用模式分析结果，采用优化算法，根据分析结果制定目标群体的节能措施，为群体定制方案，生成节能优化方案。

28、作为本发明的进一步方案，所述故障预测与维护模块包括数据整合子模块、故障模式分析子模块、维护计划制定子模块；

29、所述数据整合子模块基于物联网设备收集的性能数据，采用数据融合算法对数据进行综合整理，执行数据的统一化处理和格式标准化，并通过整合结果，生成整合性能数据；

30、所述故障模式分析子模块基于整合性能数据，采用随机森林算法分析数据性能指标，识别故障模式和其成因，并通过分析结果，生成故障模式诊断结果；

31、所述维护计划制定子模块基于故障模式诊断结果，采用卷积神经网络算法，预测设备维护时机，制定维护计划和策略，进行设备长期稳定运行，生成设备维护计划。

32、作为本发明的进一步方案，所述能源优化调度模块包括需求分析子模块、优化策略制定子模块、强化学习实施子模块；

33、所述需求分析子模块基于能源需求预测结果和节能优化方案，采用数据分析方法，对能源需求和节能潜力进行评估，分析和识别优化策略的关键要素，生成优化需求分析结果；

34、所述优化策略制定子模块基于优化需求分析结果，采用多目标优化算法，综合评估能源管理策略和效率参数，制定能源利用优化策略，并对策略进行分析和调整，生成初步优化策略；

35、所述强化学习实施子模块基于初步优化策略，采用强化学习算法，进行策略的实时优化和调整，通过不断学习环境变化，并进行能源动态优化，生成优化调度策略。

36、作为本发明的进一步方案，所述策略评估与反馈模块包括仿真测试子模块、效果评估子模块、反馈收集子模块；

37、所述仿真测试子模块基于优化调度策略和设备维护计划，采用系统动态仿真方法，模拟策略在运行环境下的表现，评估策略对现实条件的适应性和反应效果，生成策略仿真测试结果；

38、所述效果评估子模块基于策略仿真测试结果，采用统计分析方法，对策略实施的效率和成效进行评估，分析策略的优势和弱点，生成策略效果评估报告；

39、所述反馈收集子模块基于策略效果评估报告，采用问卷数据分析算法，进行用户满意度调查，收集用户对策略实施的直接反馈，利用反馈分析方法，对收集到的数据进行分析，识别用户反馈中的关键趋势和问题点，整合分析结果，生成策略执行反馈结果。

40、作为本发明的进一步方案，所述持续改进与更新模块包括改进分析子模块、更新策略制定子模块、实施监控子模块；

41、所述改进分析子模块基于策略执行反馈结果和用户能源行为洞察数据集，采用数据挖掘和分析算法，对能源消耗和用户行为数据进行分析，并进行改进点和优化机会识别，生成改进需求分析；

42、所述更新策略制定子模块基于改进需求分析，采用策略规划和决策分析算法，对平台功能和策略进行全面评估，结合能源需求和用户偏好趋势进行策略更新规划，并进行信息整合，生成更新策略设计；

43、所述实施监控子模块基于更新策略设计，采用项目管理和质量控制方法，制定更新实施计划，监控更新过程的进展和质量，对实施成效进行综合评估，生成平台优化更新方案。

44、与现有技术相比，针对权1中各个模块进行有益效果阐述：

45、本发明中，通过异构数据融合模块能够有效地整合来自多个数据源的信息，包括能源消耗数据、社交媒体趋势，时间序列预测模块和用户行为分析模块的应用，使能源需求的预测更为准确，用户行为的分析更加深入，能源模式识别模块和故障预测与维护模块的使用，不仅提高了能源使用的效率，还增强了设备的可靠性和维护的及时性，能源优化调度模块结合多目标优化策略和强化学习方法，使整个能源管理平台更加灵活和高效，策略评估与反馈模块以及持续改进与更新模块确保平台策略的持续优化和适应性，从而使整个能源管理系统更加智能化、自适应，充分满足现代能源管理的需求。