一种基于物联网的选煤厂供电能耗监测方法及系统与流程

本发明涉及数据处理，尤其涉及一种基于物联网的选煤厂供电能耗监测方法及系统。

背景技术：

1、选煤厂是对煤炭进行分选，除去原煤中的矿物杂质，从而把它分成不同规格的产品的煤炭加工厂，其用电量巨大且能源消耗较高，因此需要对生产过程的能耗进行监测，以提高能源利用效率。物联网技术可以实现选煤厂设备之间的互联互通，监测选煤厂的电力参数数据和环境数据等，并进行数据分析得到监测结果，以对监测结果作出智能化控制。

2、公开号为cn111340357a的专利申请文件公开了企业生产能耗异常识别方法，该方法将企业生产能耗的历史有功电度数据组成一个数据集，再对该数据集进行筛选、计算后得到非生产能耗异常参考值、生产能耗异常参考值，然后再根据非生产能耗异常参考值、生产能耗异常参考值，及能耗计算时段的有功电度值，识别生产时段能耗异常状况及非生产时段能耗异常状况。

3、上述现有技术方案通过非生产能耗异常参考值、生产能耗异常参考值，及能耗计算时段的有功电度值进行故障识别，但是上述方案在计算过程中仅获取各部分耗能，而在工厂运行的过程中，能耗是由多方面参数共同确定的，例如电压和电流等，各因素与能耗之间的相关程度不同，例如电压过高导致设备损坏才可能影响工厂的能耗，异常可能已经发生却无法通过能耗获得异常监测结果，存在较大安全隐患。

4、基于此，如何准确地得到选煤厂能耗监测结果，是本领域技术人员亟待解决的问题。

技术实现思路

1、为了解决如何准确地得到选煤厂能耗监测结果的技术问题，本发明提供一种基于物联网的选煤厂供电能耗监测方法及系统。

2、第一方面，本发明提供一种基于物联网的选煤厂供电能耗监测方法，采用如下的技术方案：

3、一种基于物联网的选煤厂供电能耗监测方法，包括步骤：

4、获取供电能耗数据以及与供电能耗具有相关性的各相关数据项的子数据，确定数据集，所述数据集包含各采样时刻的数据点，所述数据点包括所述采样时刻对应的相关数据项的子数据；将所述子数据与左右相邻子数据之间的差值的绝对值的平均值，作为所述子数据的局部波动程度；在所述相关数据项中预设子数据的局部范围，确定子数据在局部范围的故障程度，所述故障程度与子数据的局部波动程度正相关；将任一相关数据项作为目标数据项，并将所述目标数据项中故障程度大于预设阈值的子数据对应的数据点在数据集中进行剔除，得到所述目标数据项的目标数据集；确定所述相关数据项与所述供电能耗数据之间的相关程度，所述相关程度与相关数据项的目标数据集的数据点个数负相关；通过孤立森林算法获取各数据点的异常分数，计算所述数据点的异常程度，并确定所述数据点的监测结果，所述异常程度与所述异常分数和相关程度均正相关。

5、通过孤立森林算法可以获取选煤厂供电能耗各数据点的异常分数，本发明考虑到选煤厂供电能耗由多个相关数据项影响，且各相关数据项与供电能耗之间的相关程度也不同，若不考虑各相关数据项与供电能耗之间的相关程度直接通过异常分数得到数据点的监测结果的准确性较低。基于此，本发明通过相关数据项与供电能耗之间的相关程度对供电能耗各数据点的异常分数进行加权，最终得到供电能耗的各数据点的监测结果，可以有效地提高得到的数据点的监测结果的准确性。

6、根据本发明提供的一种基于物联网的选煤厂供电能耗监测方法，所述获取供电能耗数据以及与供电能耗具有相关性的各相关数据项的子数据，包括：通过采样设备获取各采样时刻的供电能耗初始数据和对应的相关数据项的初始子数据；对所述供电能耗初始数据和初始子数据进行预处理，得到所述供电能耗数据和各相关数据项的子数据。

7、本发明考虑到原始数据的数据质量较差，因此通过预处理初始数据，可以提高数据整体的质量，便于后续进行分析处理。

8、根据本发明提供的一种基于物联网的选煤厂供电能耗监测方法，所述子数据在局部范围的故障程度满足关系式：

9、；

10、式中，表示第j相关数据项的第i个子数据的故障程度，表示第j相关数据项的第i个子数据的局部波动程度，表示第j相关数据项的第i个子数据的局部范围中包含子数据的数量，表示第j相关数据项的第i个子数据局部范围中第个子数据的局部波动程度。

11、本发明提供了一种精确的子数据的故障程度计算方式，可以准确得到各子数据的故障程度，便于后续可以准确地将故障程度较高的数据点进行剔除。

12、根据本发明提供的一种基于物联网的选煤厂供电能耗监测方法，所述确定所述相关数据项与所述供电能耗数据之间的相关程度，包括：在所述供电能耗数据中获取与所述子数据对应的能耗子数据；

13、；

14、式中，表示第j相关数据项与供电能耗数据之间的相关程度，表示第j相关数据项的目标数据集的数据点个数，表示第j个相关数据项的目标数据集中第个数据点的第j相关数据项的子数据，表示第个能耗子数据，、分别表示目标数据集中第j相关数据项的子数据的均值和标准差，、分别表示供电能耗数据的均值和标准差。

15、本发明提供了一种精确的相关数据项与供电能耗数据之间的相关程度的计算方式，可以准确得到相关数据项与供电能耗数据之间的相关程度，便于后续可以准确地得到各相关数据项对供电能耗数据的权值。

16、根据本发明提供的一种基于物联网的选煤厂供电能耗监测方法，所述通过孤立森林算法获取各数据点的异常分数，包括：将所述数据点中目标数据项的任一子数据作为分割点，对所述数据集中的所有数据点进行划分，得到所述数据点在目标数据项中的孤立树；获取所述数据点在所述孤立树中的路径长度，确定所述数据点在目标数据项中的异常分数，所述异常分数与所述路径长度负相关。

17、根据本发明提供的一种基于物联网的选煤厂供电能耗监测方法，所述计算所述数据点的异常程度，包括：获取所有相关数据项与所述供电能耗数据之间的相关程度的和值，将所述相关数据项的相关程度与所述相关程度的和值的比值，作为所述相关数据项的得分权值；

18、；

19、式中，表示第个数据点的异常程度，表示相关数据项的个数，表示第j相关数据项的得分权值，表示第个数据点在第j相关数据项中的异常分数。

20、本发明提供了一种精确的数据点的异常程度计算方式，通过将相关数据项与供电能耗之间的相关程度和异常分数结合起来，可以准确得到各数据点的异常程度。

21、根据本发明提供的一种基于物联网的选煤厂供电能耗监测方法，所述确定所述数据点的监测结果，包括：预设异常阈值；若所述数据点的异常程度大于所述异常阈值，则所述数据点的监测结果为异常；若所述数据点的异常程度小于或等于所述异常阈值，则所述数据点的监测结果为正常。

22、根据本发明提供的一种基于物联网的选煤厂供电能耗监测方法，所述确定所述数据点的监测结果之后还包括：若所述数据点的监测结果为正常，将所述数据点与对应的监测结果存入物联网的正常数据库；若所述数据点的监测结果为异常，将所述数据点与对应的监测结果存入物联网的异常数据库，并进行预警。

23、第二方面，本发明提供一种基于物联网的选煤厂供电能耗监测系统，采用如下的技术方案：

24、一种基于物联网的选煤厂供电能耗监测系统，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现上述一种基于物联网的选煤厂供电能耗监测方法。

25、通过采用上述技术方案，将上述的一种基于物联网的选煤厂供电能耗监测方法生成计算机程序，并存储于存储器中，以被处理器加载并执行，从而根据存储器及处理器制作终端设备，方便使用。

26、本发明具有以下技术效果：

27、基于上述方案，本发明通过分析相关数据项中各子数据的变化趋势，得到各子数据的故障程度，将故障程度大于预设阈值的子数据对应的数据点剔除后，得到相关数据项与供电能耗数据之间的相关程度，并通过相关程度对孤立森林算法得到的各数据点的异常分数进行加权，最终得到数据点的监测结果，可以有效地提高选煤厂供电能耗监测结果的准确性。