一种基于大数据能源监测方法及系统与流程

本发明涉及能源管理与监控，尤其涉及一种基于大数据能源监测方法及系统。

背景技术：

1、随着能源需求的持续增长和能源结构的不断优化，能源系统的复杂性和动态性日益增加，传统的能源监测与管理技术已难以满足现代能源系统的精细化要求。在当前的技术背景下，能源系统通常涉及多种能源形式的协同，如电能、热能和燃气等，其分布式、多节点特性以及环境条件的动态变化进一步增加了系统管理的难度。传统的能源监测方法通常依赖于固定监测点的数据采集和静态分析技术，难以对复杂能源系统中的动态变化和突发事件进行实时响应和精准调控。

2、现有的能源管理技术多集中于单一能源类型的数据分析和优化控制，较少涉及多种能源形式之间的协同与耦合关系。对于分布式能源系统中的能量分配问题，传统方法通常基于线性优化或静态规划，这些方法无法适应能源系统中负载变化迅速、能源传输损耗动态波动以及环境条件实时变化的需求。同时，现有技术对环境因素的考虑通常仅限于简单的线性相关分析，忽视了环境变量与能源使用之间的复杂非线性关系，例如温湿度、光照强度、风速等因素对能源消耗的非线性影响，这限制了系统的调控效率和预测能力。

3、在事件响应方面，传统能源管理系统往往缺乏对突发事件的有效检测和响应机制。现有的异常检测技术多基于固定阈值或静态规则，难以适应能源系统中突发事件的复杂性和多样性，例如由于设备故障、极端天气或供需失衡引起的突发负载波动。此外，这些技术通常仅对已发生的异常事件进行被动处理，缺乏主动的异常检测能力和动态响应机制，导致能源系统在异常状态下的恢复速度较慢，运行效率低下。

4、在能源调控策略生成方面，现有技术通常基于历史数据的单一分析，缺乏对未来场景的智能化预测和调控能力。虽然部分方法尝试引入模拟仿真技术，但现有的仿真技术多集中于固定条件下的静态场景生成，难以针对复杂的动态环境和多种负载条件生成多样化的场景。生成的调控策略难以覆盖正常、异常和高负载等多种运行条件，导致能源系统的运行稳定性和适应性不足。

5、此外，在数据分析与决策算法方面，现有方法对大数据技术的应用主要集中于简单的数据统计和线性回归模型，未能充分利用大数据技术中的先进算法实现能源分配的精准优化和复杂场景的动态预测。同时，对于节点间能量流动的非线性特性和多节点协同关系的研究较为局限，现有技术难以通过能量映射函数精准反映节点特性、路径效率和传输损耗的复杂关系，进一步制约了能源系统的传输优化和资源分配效率。

6、现有技术在数据可视化和交互功能方面也存在较大不足。传统的能源监测平台多采用二维平面图形展示能源流动和节点状态，缺乏对能量传输路径、节点负载及调控策略的直观展示能力。对于复杂能源系统的决策者而言，这种单一的静态展示形式难以提供足够的参考信息，从而限制了对能源系统调控效果的评估与策略调整的效率。

7、因此，如何提供一种基于大数据能源监测方法及系统是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的一个目的在于提出一种基于大数据能源监测方法及系统，本发明充分利用了大数据分析技术、生成式学习模型及非线性优化算法，系统性地实现了能源系统的动态监测、智能预测、调控优化与突发事件响应。通过多模态数据的深度融合和基于大数据驱动的上下文多臂老虎机算法，本发明能够动态平衡能源供需、优化传输路径并调整能源流动，全面提升了能源管理的实时性、调控精准性及系统稳定性，显著增强了能源系统对复杂环境条件和异常情况的适应能力。该方法广泛适用于分布式能源网络及多能源协同系统，具有极高的实用价值。

2、根据本发明实施例的一种基于大数据能源监测方法，包括如下步骤：

3、s1、部署多模态传感器网络采集能源流动数据和环境数据，构建原始数据集；

4、s2、对所述原始数据集进行预处理，包括剔除异常值、时空维度对齐、多模态整合以及分布式存储技术优化数据存储结构，获得基础数据集；

5、s3、基于所述基础数据集构建动态能量平衡协同模块，通过基于大数据驱动的上下文多臂老虎机算法实时优化能源分配，生成能源分配方案；

6、s4、基于所述能源分配方案建立自适应场景生成模块，利用历史数据训练生成式学习模型，构建正常、异常和高负载条件下的典型场景，输出场景调控方案；

7、s5、基于所述场景调控方案，搭建非线性能源映射与传输优化模块，构建能量映射函数，优化能源传输路径并调整能量流动；

8、s6、开发多维环境耦合感知模块整合环境数据与能源数据，利用大数据分析技术构建环境因素与能源使用的关联模型；

9、s7、构建事件触发型微调响应模块，结合实时监测数据和历史异常事件数据，利用基于大数据分类和聚类的异常检测算法识别突发事件；

10、s8、根据所述突发事件触发动态响应机制，并构建能量动态场景交互与可视化模块，生成实时三维可视化图景，展示能量流动路径、节点负载和调整效果。

11、可选的，所述s3具体包括：

12、s31、基于所述基础数据集构建动态能量平衡协同模块，将能源系统建模为多节点网络，其中每个节点表示能源生成、存储或消费的关键点；每条边eij表示节点ni和节点nj之间的能量流动关系，边权重反映能量流动的效率与损耗，结合历史数据生成节点和边的动态特征矩阵；

13、s32、提取上下文信息，所述上下文信息包括节点特征、环境特征和能量流动关系，构建上下文特征向量ct＝{xt,et,envt}，其中xt表示时间步t时刻的节点特征，et表示时间步t时刻的环境特征，envt表示时间步t时刻的能量流动关系；

14、s33、定义基于上下文的奖励函数r(a,t)，评估动作a在时间步t时刻的分配效果：

15、

16、其中，η(t)表示能源利用效率，s(t)表示节点负载平衡度，u(t)表示环境适配性，l(t)表示能量传输损耗，ecomp(t)表示分配方案复杂度成本，exp表示指数函数，κ表示调节系数，ω表示复杂度权重参数；

17、s34、基于大数据驱动的上下文多臂老虎机算法构造动作空间a＝{a1,a2,…,am}，每个动作ai表示一种能源分配策略，选择最优动作a*：

18、

19、其中，表示动作a的历史平均奖励，γ表示衰减因子，λ表示上下文探索因子，n(a)表示动作a的选择次数；

20、s35、根据选择的最优动作a*调整多节点网络中节点的分配策略，包括重新分配节点间的能源流动路径和优化高负载节点的能量优先级；

21、s36、监测调整后的节点状态和系统整体性能，将节点实时状态反馈到基础数据集中，更新上下文特征向量ct，通过基于大数据驱动的上下文多臂老虎机算法重新迭代优化，最终生成能源分配方案。

22、可选的，所述s4具体包括：

23、s41、基于所述能源分配方案构建自适应场景生成模块，提取能源分配方案中的时间序列特征、空间特征和节点间的分配权重，结合历史数据中的能源使用特征、负载分布特征和环境数据，形成多维数据集；

24、s42、对所述多维数据集进行处理，将多维数据集中的数据分为正常条件、异常条件和高负载条件三个类别；每个类别具体包括节点能耗趋势维度、网络负载状态维度和环境动态变化维度，提取能源分配的特征数据，生成训练样本集；

25、s43、引入历史高负载条件下的实际能源分配策略和异常条件下的能源流动记录，利用历史数据训练生成式学习模型，所述生成式学习模型包括编码器和解码器结构，所述编码器将历史数据特征压缩至潜在特征空间，保留关键信息并去除冗余；所述解码器从潜在特征空间中重建目标场景数据，使得生成场景与实际情况相符；

26、s44、结合条件信息优化生成式学习模型，基于不同的条件约束，生成与正常、异常和高负载条件匹配的典型场景数据；

27、s45、利用生成式学习模型生成的典型场景数据设计场景调控方案；对于正常场景，输出稳定运行状态下的能源使用策略；对于异常场景，提供能源再分配建议；对于高负载场景，生成负载均衡策略，避免单节点过载引发失衡；

28、s46、输出生成的场景调控方案，所述场景调控方案具体包括调控策略、节点间能源分配比例和预期负载状态描述。

29、可选的，所述s5具体包括：

30、s51、基于所述场景调控方案构建非线性能源映射与传输优化模块，提取能源系统中节点的生成、消耗和传输特性，包括节点负载状态、传输路径效率以及节点间的耦合强度，生成动态关系数据集；

31、s52、基于动态关系数据集定义非线性能源映射函数，用于描述能源在传输过程中的效率与损耗关系，其中输入为节点特征矩阵和传输路径特征矩阵，输入为节点间的传输效率矩阵和损耗矩阵，用于优化能源传输路径并调整能量流动；

32、s53、基于历史能源使用数据和传输路径性能数据，对所述能源映射函数进行建模，建立节点特征、路径特性与传输效率的关系：

33、

34、其中，eij表示从节点i到节点j的能量传输效率，lij表示从节点i到节点j的能量消耗，ni表示节点i的特征信息，nj表示节点j的特征信息，θ1、θ2和θ2表示指数参数，se表示场景调控方案的全局参数，pij表示节点i到节点j间的传输路径特征，αe表示传输效率的缩放系数，βe表示节点和路径特征对效率影响的衰减系数，γe表示全局参数对效率影响的权重系数，δl表示节点特征对损耗的影响系数，λl表示路径特征对损耗的调节系数，ηl表示路径特征的调制因子，exp表示指数函数；

35、s54、基于所述能源映射函数优化能源传输路径并调整能量流动，计算各路径的优先级，优先选择传输效率高且损耗低的路径组合，生成最优路径表；

36、s55、对所述最优路径表进行动态更新，结合节点的实时状态和环境条件，通过滑动窗口方法捕获节点和路径的能量波动特征，动态调整传输路径的优先级；

37、s56、基于更新后的最优路径表调整能源系统中的传输方案，所述传输方案具体包括重新分配节点间的能量流动方向、调整传输速率和优化节点负载分布，最终优化能源传输路径并调整能量流动。

38、可选的，所述s6具体包括：

39、s61、基于已处理的环境数据和能源数据，利用多维环境耦合感知模块构建融合数据结构，定义环境特征维度和能源使用维度，生成初步关联数据集；

40、s62、对所述初步关联数据集进行数据挖掘，提取环境数据对能源使用的关键影响因子，构建多变量特征向量并进行降维和特征工程处理，保留对能源使用影响显著的变量，去除冗余数据；

41、s63、基于历史数据采用层次建模方法构建环境因素与能源使用的关联模型，所述层次建模方法包括环境因子层、动态关系层和输出层；所述环境因子层用于提取环境特征对能源使用的单因子贡献；所述动态关系层用于捕捉环境因子间的交互作用和对能源使用的动态影响；所述输出层用于输出能源使用量的预测值；

42、s64、利用大数据分析技术对关联模型进行训练，通过逐步优化关联模型参数，并结合环境变量的动态变化权重和历史数据的能量分配比例调整关联模型；

43、s65、实时分析当前环境数据，结合关联模型的预测能力，生成未来时间段的能源使用趋势数据，形成基于环境变量动态变化的能源需求趋势；

44、s66、将预测的能源需求趋势反馈至能源系统，形成基于环境数据的调控策略建议，输出优化后的能源分配方案。

45、可选的，所述s7具体包括：

46、s71、构建事件触发型微调响应模块，基于历史异常事件数据和实时监测数据，生成异常事件数据集devent＝{d1,d2,…,dn}，每个数据点di包括时间戳、异常类型、节点状态和能源使用特性，并对异常事件数据集进行时间序列补全和噪声剔除；

47、s72、提取事件特征向量fevent＝{f1,f2,…,fm}，其中每个特征向量fj包括节点负载变化趋势、能源流动状态、环境变化参数和异常持续时间，通过标准化方法将特征映射至统一特征空间，生成用于分类和聚类的输入数据集；

48、s73、利用大数据分类算法进行异常事件的初步检测，采用监督学习模型结合上下文信息构建动态分类函数：

49、

50、其中，c(di)表示数据点di是否属于异常类别，fevent(t)表示时间t的事件特征向量，m表示事件特征向量维度，表示特征权重参数，wj表示特征权重矩阵，bj表示特征偏置量，σ表示激活函数，ξ表示历史异常影响权重，exp表示指数函数，κ表示正则化参数，∥fevent(t)∥表示事件特征向量的范数，θc表示时间衰减参数，r(di,τ)表示时间τ时刻异常事件的影响因子；

51、s74、结合大数据聚类算法对检测结果进行细化分析，采用密度聚类算法对分类后的异常数据点进行聚类，将事件特征相似的数据点聚合，输出异常事件簇gevent＝{g1,g2,…,gk}，每个簇gk表示一类相似异常事件；

52、s75、基于分类和聚类的综合结果，计算事件异常评分并输出突发事件集合。

53、根据本发明实施例的一种基于大数据能源监测系统，包括如下模块：

54、数据采集与预处理模块，用于数据采集和预处理，生成基础数据集；

55、动态能量平衡协同模块，用于通过上下文多臂老虎机算法优化能源分配，生成能源分配方案；

56、自适应场景生成模块，用于利用生成式学习模型构建正常、异常和高负载场景，输出场景调控方案；

57、非线性能源映射与传输优化模块，用于构建能量映射函数，优化能源传输路径并调整能量流动；

58、多维环境耦合感知模块，用于整合环境数据与能源数据，构建环境因素与能源使用的关联模型，预测能源需求趋势；

59、事件触发型微调响应模块，用于结合实时监测数据和历史异常事件数据，利用分类和聚类算法识别突发事件并触发响应；

60、能量动态场景交互与可视化模块，用于提供实时三维可视化图景，展示能源流动路径、节点负载和调控效果。

61、本发明的有益效果是：

62、首先，本发明通过数据采集与预处理模块和动态能量平衡协同模块，构建了能够反映能源系统实时状态和环境条件的基础数据集，并利用上下文多臂老虎机算法实现了多节点分布式能源系统的动态能量平衡。上下文多臂老虎机算法结合节点特性、环境特性及能量流动关系，根据实时供需波动生成最优分配方案，不仅提高了能源利用效率，还有效降低了传输损耗和节点负载不平衡的风险，相较于传统的静态优化方法具有更高的实时性与灵活性。

63、其次，自适应场景生成模块和非线性能源映射与传输优化模块的引入使本发明在场景预测和能源传输优化方面具备了显著优势。自适应场景生成模块利用生成式学习模型，构建正常、异常和高负载条件下的典型场景，并基于这些场景输出精细化的调控方案，从而为能源系统的前瞻性调控提供科学依据。非线性能源映射与传输优化模块通过构建能量映射函数揭示了节点特性、路径效率与传输损耗之间的复杂非线性关系，并动态调整能源传输路径，进一步提升了能源传输效率和系统运行的整体协调性。

64、此外，多维环境耦合感知模块与事件触发型微调响应模块显著增强了系统对环境变化与突发事件的适应能力。多维环境耦合感知模块通过整合环境数据与能源数据，构建环境因素与能源使用的关联模型，结合大数据分析技术精准预测未来能源需求趋势，使能源系统能够主动适应外部环境变化并优化调控策略。事件触发型微调响应模块结合分类与聚类算法，实时识别突发事件类型并触发动态响应机制，通过优化节点状态和能量分配策略缩短异常处理时间，提高了能源系统的鲁棒性与应急响应能力。

65、最后，本发明通过能量动态场景交互与可视化模块，为能源管理提供了实时三维可视化图景。相比于传统的二维静态展示，该模块能够直观展示能源流动路径、节点负载及调控策略效果，为决策者提供了交互式操作平台，有助于提高调控策略调整的效率与准确性。