一种基于多模态大模型的能源大数据智能系统及设计方法与流程

本发明涉及大模型应用，具体为一种基于多模态大模型的能源大数据智能系统及设计方法。

背景技术：

1、在当今数字化时代，能源大数据智能系统正处于快速发展阶段。随着人工智能、机器学习和大数据技术的不断成熟和普及，能源大数据智能系统得以更好地利用这些先进技术实现数据的高效分析和决策支持。各国政府对能源管理的重视以及推动清洁能源发展的政策措施，促使企业和组织采用智能系统来提高能源效率、减少碳排放。全球可持续发展目标的提出，使得能源行业需要更加智能、高效地管理资源，从而推动了能源大数据智能系统的需求和发展。能源管理系统正逐渐向跨领域融合发展，结合物联网、云计算、区块链等技术，构建更智能、更整合的能源大数据管理平台。用户对于节能环保意识的提高和对数据驱动决策的需求增加，促使能源管理系统更加智能化、个性化，以满足不同用户的需求。能源大数据智能管理系统目前正处于蓬勃发展的阶段，受到技术进步、政策支持、可持续发展需求等多方面因素的推动，为能源管理领域带来了更多的可能性和机遇。

2、但目前能源大数据智能管理系统在数据融合方面还存在一些问题，一是数据孤岛问题，能源大数据来自不同来源，可能存储在不同的系统中，导致数据隔离和孤立，难以进行整合和分析。二是数据质量不一，不同数据源的质量可能参差不齐，包括缺失数据、噪声干扰等，影响分析结果的准确性和可靠性。三是跨领域信息整合困难，能源大数据涉及多种数据类型，如传感器、图像、文本等，需要将这些异构数据整合到一个统一的平台进行综合分析，但难度较大。四是复杂关联关系挖掘，能源系统中存在复杂的关联关系和交互作用，传统方法难以捕捉这些复杂性，导致分析结果的局限性。

3、在上述背景下，通过应用多模态大模型，能源大数据智能管理系统可以更好地克服目前存在的限制，提升数据整合、分析和决策支持的能力，推动能源管理领域向更智能化、高效化的方向发展。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明解决的技术问题是：现有的能源大数据智能管理方法在面对多模态数据时，存在不同模态间数据难以有效关联、数据标准不统一、数据采集和清洗成本高、以及数据实时处理响应不及时的问题，以及如何通过集成多模态数据模型以实现数据的精准预测、能效优化和异常检测的优化问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于多模态大模型的能源大数据智能系统，包括：

4、用户界面层、应用层、模型层、安全层、网络层以及数据采集层；

5、所述用户界面层配置用于接收用户输入和展示能源数据分析结果的可视化界面；

6、所述应用层配置用于执行数据分析、能效优化、预测建模和异常检测操作，并通过预设规则实现能源设备的自动化控制；

7、所述模型层配置用于构建和训练多模态大模型，处理包括多模态数据关联、情感分析、数据挖掘和能耗预测的任务；

8、所述安全层配置用于进行用户身份验证、权限管理和数据加密，以控制数据访问权限并保护数据安全；

9、所述网络层配置用于管理数据传输，支持系统内不同设备和模块之间的数据通信；

10、所述数据采集层配置用于从能源设备和传感器中采集多模态数据，并对采集的数据进行格式化、标准化和清洗处理。

11、作为本发明所述的基于多模态大模型的能源大数据智能系统的一种优选方案，其中：所述用户界面层通过应用程序接口和软件开发工具包实时采集能源设备、传感器和第三方系统的数据，所述数据包括结构化数据和非结构化数据；

12、对采集的数据进行格式化和标准化处理，将数据转换为统一的结构化形式，以便后续处理；

13、使用插值方法填补数据中的缺失值，并采用基于统计分析的异常检测算法去除无效数据，生成清洗后的数据集；

14、将清洗后的数据集传输至模型层，以触发模型层的数据更新和参数调整。

15、作为本发明所述的基于多模态大模型的能源大数据智能系统的一种优选方案，其中：所述应用层利用多模态数据关联模块，将传感器数据、设备日志数据和图像数据在时间和空间维度上进行匹配和关联整合，生成用于分析的综合能源数据视图；

16、根据业务需求加载并选择适用的深度学习模型架构，基于transformer架构的模型，对所述综合数据视图进行处理；

17、在模型训练过程中，通过自适应学习率算法调整模型权重，通过dropout方法抑制过拟合，并利用早停策略提高模型的训练稳定性；

18、将训练完成的能效预测模型和异常检测模型的分析结果输出至应用层，以便后续的优化和控制操作。

19、作为本发明所述的基于多模态大模型的能源大数据智能系统的一种优选方案，其中：所述模型层解析能效预测结果，根据预测的能源需求变化生成优化控制指令，调整能源设备的运行参数；

20、依据异常检测结果生成异常预警信息，并将该信息转化为设备调整指令；

21、通过网络层将生成的控制指令传输至目标能源设备，以调节设备的运行状态。

22、作为本发明所述的基于多模态大模型的能源大数据智能系统的一种优选方案，其中：所述应用层向所述安全层发送用户身份验证请求，安全层通过多因素认证的方式对用户身份进行验证；

23、安全层在验证通过后，对控制指令进行aes-256加密处理，并通过网络层将加密后的控制指令传输至目标设备，保证数据在传输过程中不被篡改。

24、作为本发明所述的基于多模态大模型的能源大数据智能系统的一种优选方案，其中：所述网络层在数据采集层、模型层、应用层和用户界面层之间建立基于tcp/ip或mqtt协议的数据传输通道，实现各模块之间的数据分发；

25、当数据流量增加至设定阈值时，网络层自动启动负载均衡功能，动态调整各模块的数据传输带宽；

26、将数据传输的路径、时间和内容摘要记录在日志中，以便在系统发生故障时进行溯源分析。

27、作为本发明所述的基于多模态大模型的能源大数据智能系统的一种优选方案，其中：所述数据采集层在用户界面层接收并展示应用层传输的能效优化方案和异常预警信息，所述展示方式包括图表和仪表板，方便用户查看能源使用情况；

28、用户界面层接收用户输入的反馈信息，允许用户对系统生成的控制指令进行手动调整或提供操作建议；

29、将用户反馈信息通过网络层传输至应用层，应用层依据用户反馈调整控制参数，生成更新后的控制指令并发送至能源设备。

30、本发明的另外一个目的是提供一种基于多模态大模型的能源大数据智能系统的设计方法，解决了现有能源数据智能管理系统中不同模态数据难以统一处理、数据质量差异性高、难以精准预测能耗需求和及时响应异常情况的问题。

31、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于多模态大模型的能源大数据智能系统的设计方法，包括：数据采集层从能源设备和传感器中实时采集多模态数据，进行统一的格式化和清洗操作，转化为标准化的综合能源数据视图；

32、模型层接收综合数据视图，基于深度学习框架集成多模态数据构建分析模型，并进行训练，使模型具备能效预测和异常检测功能；

33、应用层接收分析模型输出的结果，将能效预测和异常信息转化为控制指令，通过安全层传输至目标设备，实现能源系统的智能调节；

34、采集层动态获取新增数据，结合用户反馈，更新模型层的参数和应用层控制逻辑。

35、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述基于多模态大模型的能源大数据智能方法的步骤。

36、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述基于多模态大模型的能源大数据智能方法的步骤。

37、本发明的有益效果：本发明提供的基于多模态大模型的能源大数据智能系统通过多模态大模型技术，能够综合处理来自不同来源和多种类型的能源数据，实现对能源使用情况的全面分析。系统应用深度学习与机器学习算法，具备执行能源需求预测、识别能源浪费、检测异常使用模式的能力，从而提升数据分析的准确性和及时性。同时，模型具备自我学习和持续优化的特性，使系统能够在实际应用中动态适应并提升性能。通过对历史数据和实时数据的综合分析，系统有效提高了能源消耗预测的准确性，优化了能源的采购和分配策略，从而实现企业成本节约。此外，本发明在提高能源效率的同时，

38、减少碳排放，支持了可持续发展目标；并且系统能够预测设备故障与维护需求，降低停机风险、延长设备寿命，为企业的能源管理决策提供可靠支持。