專利名稱：一種面向用戶能效評估的多維仿真分析系統(tǒng)及其方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及ー種多維仿真分析系統(tǒng)，更具體的說涉及一種面向用戶能效評估的多維仿真分析系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
隨著全球能源消耗的増加，溫室氣體排放 開始日漸威脅到全球環(huán)境安全與氣候安全，限制碳排放、減緩溫室氣體排放導(dǎo)致的環(huán)境氣候惡化已經(jīng)成為重要程度超越緩解全球能源供求危機的世界性話題。我國經(jīng)濟(jì)快速增長，各項建設(shè)取得巨大成就，但也造成了巨大的資源浪費和環(huán)境破壞，這兩者之間的矛盾日趨尖銳，群眾對環(huán)境污染問題反應(yīng)強烈。這種狀況與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不合理、增長方式粗放直接相關(guān)。不加快調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)變增長方式，將會導(dǎo)致資源支撐不住，環(huán)境容納不下，社會承受不起，經(jīng)濟(jì)發(fā)展難以為繼。只有堅持節(jié)約發(fā)展、清潔發(fā)展、安全發(fā)展，才能實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展。同時，溫室氣體排放引起全球氣候變暖，備受國際社會廣泛關(guān)注。進(jìn)ー步加強節(jié)能減排工作，也是應(yīng)對全球氣候變化的迫切需要。作為處于世界能耗總量前列的我國減排的壓カ異常巨大，因為在我國60%以上的電カ是依靠燃燒煤炭發(fā)電的火力發(fā)電，我們國內(nèi)的每一度電的60%都是以排放溫室氣體惡化環(huán)境、惡化氣候為代價的。目前，我國對企業(yè)、商業(yè)、建筑、家庭等能源用戶的能效已經(jīng)有了基本的監(jiān)控，但對能耗數(shù)據(jù)的高級應(yīng)用、挖掘和評估基本沒有或者較少，分項能耗的計量更加缺少，帶有人為主觀因素的能耗拆分?jǐn)?shù)據(jù)不可靠，無法有效的發(fā)現(xiàn)用能問題，造成決策偏差。對于能耗數(shù)據(jù)的處理，也缺乏基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺，缺乏有效的分析手段，已有的ー些分析手段也只能針對個別設(shè)備、企業(yè)或者生產(chǎn)線，缺少能夠直接面對各類用戶的能效經(jīng)濟(jì)化管理和分析評估的方法，各種節(jié)能措施的實際效果無法得到客觀的反映和評價，缺乏評估手段。面向中小型企業(yè)的常用設(shè)備，如鍋爐蒸汽系統(tǒng)、水泵、風(fēng)機和空氣壓縮機等電機系統(tǒng)、照明系統(tǒng)、空調(diào)系統(tǒng)，建立了一些相應(yīng)的效率計算和節(jié)能分析模型，但各個算法、模型和系統(tǒng)之間缺乏關(guān)聯(lián)性、缺少通用型，導(dǎo)致應(yīng)用面較窄，使用復(fù)雜，專業(yè)要求性高，且無法支持整個企業(yè)、用戶或多種行業(yè)的綜合能效分析和評估，無法對今后能效標(biāo)準(zhǔn)的制定及基準(zhǔn)性數(shù)據(jù)的獲取起到支撐作用。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是，克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點，提供ー種極大提高了能效分析和評估結(jié)果的準(zhǔn)確性，適用于各類能耗用戶、能耗類型和行業(yè)領(lǐng)域的面向用戶能效評估的多維仿真分析系統(tǒng)。同時，本發(fā)明還提供一種面向用戶能效評估的多維仿真分析方法。為了解決其技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是
一種面向用戶能效評估的多維仿真分析系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)設(shè)置于各個能源用戶處，包括數(shù)據(jù)接ロ模塊、數(shù)據(jù)粗糙處理模塊、能效分析模型管理模塊和能效多維仿真分析模塊，所述數(shù)據(jù)接ロ模塊與所述數(shù)據(jù)粗糙處理模塊通信鏈接，所述數(shù)據(jù)粗糙處理模塊與所述能效分析模型管理模塊和所述能效多維仿真分析模塊通信鏈接，其中
所述能效分析模型管理模塊包括
能效模型管理単元用于面向各類能源用戶和能耗方式，管理和擴(kuò)展各類能效模型；能效模型優(yōu)化單元建立能效數(shù)據(jù)分析的模型庫，針對能效數(shù)據(jù)類型的不同，確立計算 所采用的應(yīng)用模型，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，采用人工學(xué)習(xí)推理步驟技術(shù)，對選擇的應(yīng)用模型的各項參數(shù)和系數(shù)進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化；
所述能效多維仿真分析模塊包括
多維分析単元用于通過對時域、空域、功能域三維數(shù)據(jù)的分析，對能效數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向及縱向的分析評估；
數(shù)據(jù)挖掘単元用于通過數(shù)據(jù)挖掘的方法，對大量能效數(shù)據(jù)進(jìn)行評估、分類和并聯(lián)規(guī)則挖掘；
仿真分析単元用于利用仿真技木，對用戶的能耗過程進(jìn)行仿真分析和評估；
分析插件管理単元用于管理和擴(kuò)展各類型能效仿真算法插件和分析方法插件。對本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)ー步限定為，所述能效數(shù)據(jù)粗糙處理模塊包括
信息完備性處理單元用于利用組合填入法補充缺失的數(shù)據(jù)；
數(shù)據(jù)離散化處理單元用于利用等頻離散法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使得數(shù)據(jù)符合計算的需
要；
屬性約簡處理單元用于利用直接刪除法去除冗余的信息。進(jìn)ー步的，所述數(shù)據(jù)挖掘單元包括
估計原子，用于對能效的數(shù)據(jù)根據(jù)預(yù)先設(shè)定的閾值和基準(zhǔn)性數(shù)據(jù)進(jìn)行基本估算；
分類原子，用于從能效數(shù)據(jù)中選出已經(jīng)分好類的訓(xùn)練集，根據(jù)估計的結(jié)果對能效數(shù)據(jù)進(jìn)行再次分類，在該訓(xùn)練集上運用數(shù)據(jù)挖掘分類的技木；
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘原子，用于通過簡單關(guān)聯(lián)、時序關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)等這些關(guān)聯(lián)方式，對估計、分類、以及粗糙處理后的數(shù)據(jù)，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行能效數(shù)據(jù)的深層次挖掘和分析。進(jìn)ー步的，所述并聯(lián)規(guī)則挖掘算法還包括Apriori算法、基于劃分的算法和FP —樹頻集算法。進(jìn)ー步的，所述仿真分析単元使用的仿真技術(shù)為Petri網(wǎng)仿真技木。一種面向用戶能效評估的多維仿真分析方法，包括如下步驟
(1)、系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)接ロ模塊獲得用戶的能效數(shù)據(jù)；
(2)、數(shù)據(jù)粗糙處理模塊對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到可用于進(jìn)一歩分析評估的用戶能效數(shù)
據(jù)；
(3)、利用步驟(2)中得到的用戶能效數(shù)據(jù)，結(jié)合用戶的種類、能源的類型、行業(yè)類別等特征，從能效模型管理単元中提取適合于本次分析的能效模型；
(4)、基于步驟(3)中選用的能效模型，多維分析単元對步驟(2)中得到的用戶能效數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實現(xiàn)時間域、空間域和功能域的多維尺度的能效評估；
(5)、數(shù)據(jù)挖掘単元通過數(shù)據(jù)挖掘的方法，對步驟(2)中得到的用戶能效數(shù)據(jù)進(jìn)行估計、分類和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，評估用戶能效是否超過了基準(zhǔn)性數(shù)據(jù)，識別超標(biāo)環(huán)節(jié)或生產(chǎn)步驟；(6)、利用仿真技木，對用戶的能耗過程進(jìn)行數(shù)字化和圖形化仿真分析和建摸，結(jié)合步驟(4)和步驟(5)的分析結(jié)果，對耗能環(huán)節(jié)、超標(biāo)環(huán)節(jié)或生產(chǎn)步驟、設(shè)備進(jìn)行識別和發(fā)現(xiàn)，通過Petri網(wǎng)仿真建摸，有效模擬仿真耗能過程，指導(dǎo)節(jié)能手段和方法的實施，并對節(jié)能方法的實施結(jié)果進(jìn)行仿真估算、分析和比較。對本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)ー步限定為，還包括人工學(xué)習(xí)推理步驟，對分析評估的結(jié)果進(jìn)行學(xué)習(xí)，把計算出的結(jié)果與實際觀測的結(jié)果進(jìn)行對比，如果誤差在非常小的范圍內(nèi)，說明計算結(jié)果是優(yōu)秀的；如果誤差比較大，說明計算結(jié)果比較差；系統(tǒng)把計算比較好的過程與計算比較差的過程都存于數(shù)據(jù)庫中，提供給能效模型優(yōu)化單元使用。進(jìn)ー步的，步驟(2)中數(shù)據(jù)粗 糙處理步驟分為
信息完備性處理步驟利用組合填入法，按照一定的原理或規(guī)則，對現(xiàn)有的信息進(jìn)行有效的綜合，填充數(shù)據(jù)中缺失的部分；
數(shù)據(jù)離散化處理步驟，利用粗糙集算法和等頻離散法，將某個區(qū)間的值對應(yīng)于某個
值；
屬性約簡處理步驟，通過直接刪除法，取出系統(tǒng)認(rèn)為冗余的數(shù)據(jù)。進(jìn)ー步的，步驟(5)中所述的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法包括Apriori算法、基于劃分的算法、FP-樹頻集算法。進(jìn)ー步的，步驟(6)中所述的Petri網(wǎng)仿真建模的模型包括庫所、變遷方形節(jié)點、有向弧和令牌；
仿真模型的狀態(tài)分為當(dāng)前狀態(tài)、可達(dá)狀態(tài)和不可達(dá)狀態(tài)；
仿真模型的規(guī)則為能耗轉(zhuǎn)化有方向；兩個輸入能耗或能耗活動之間不允許有能耗轉(zhuǎn)化；輸入能耗可以擁有任意數(shù)量的能耗設(shè)備単元。本發(fā)明的有益效果是本發(fā)明所述的面向用戶能效評估的多維仿真分析系統(tǒng)及其方法，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、多維分析技術(shù)和先進(jìn)的計算機仿真技術(shù)相結(jié)合，建立了能效模型庫，把能效數(shù)據(jù)和生產(chǎn)數(shù)據(jù)、運行參數(shù)相結(jié)合，并對數(shù)據(jù)分類、離散化處理，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、多維分析技木，并引進(jìn)人工智能原理進(jìn)行學(xué)習(xí)和推理，使得計算方法模型不斷優(yōu)化，對用戶能效進(jìn)行較為準(zhǔn)確的評估和分析，并結(jié)合先進(jìn)的計算機仿真技木，對用戶的耗能過程進(jìn)行較為精確的模擬和分析，極大提高了能效分析和評估結(jié)果的準(zhǔn)確性，對于節(jié)能方法的實行和結(jié)果的仿真估算有著極其重要的指導(dǎo)意義，且模型庫的建立和多維仿真分析方法的應(yīng)用使得這種方法在各類能耗用戶、能耗類型、行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)都可以使用，擺脫了以往ー種分析方法只能在特定行業(yè)特定企業(yè)特定條件下使用的缺陷，具有相當(dāng)高的推廣價值。
圖I為本發(fā)明系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意 圖2為本發(fā)明方法的流程 圖3為Petri網(wǎng)簡單能耗過程模型。
具體實施例方式實施例I
一種面向用戶能效經(jīng)濟(jì)化管理的多維仿真分析系統(tǒng)，所述系統(tǒng)的應(yīng)用結(jié)構(gòu)圖如圖I所示，所述系統(tǒng)設(shè)置于各個能源用戶處，用于對用戶的能效數(shù)據(jù)進(jìn)行多維仿真分析，實現(xiàn)對用戶能效的評估分析和經(jīng)濟(jì)化管理，本發(fā)明的主要技術(shù)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘和Petri網(wǎng)仿真技木。本系統(tǒng)用戶能效分析對象包含エ業(yè)企業(yè)，如原材料エ業(yè)、加工エ業(yè)和制造類輕エ業(yè)等；商業(yè)用戶，建筑及樓宇，家庭用戶等。所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)接ロ模塊、數(shù)據(jù)粗糙處理模塊、能效分析模型管理模塊和能效多維仿真分析模塊，所述數(shù)據(jù)接ロ模塊與所述數(shù)據(jù)粗糙處理模塊通信鏈接，所述數(shù)據(jù)粗糙處理模塊與所述能效分析模型管理模塊和所述能效多維仿真分析模塊通信鏈接。其中
所述能效數(shù)據(jù)粗糙處理模塊包括
信息完備性處理單元用于利用組合填入法補充缺失的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)離散化處理單元用于利用等頻離散法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使得數(shù)據(jù)符合計算的需要。屬性約簡處理單元用于利用直接刪除法去除冗余的信息。所述能效分析模型管理模塊包括
能效模型管理単元用于面向各類能源用戶和能耗方式，管理和擴(kuò)展各類能效模型。能效模型優(yōu)化單元建立能效數(shù)據(jù)分析的模型庫，針對能效數(shù)據(jù)類型的不同，確立計算所采用的應(yīng)用模型，并對選擇的應(yīng)用模型的各項參數(shù)和系數(shù)進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，采用人工學(xué)習(xí)推理技木，即把歷次能效分析評估的過程納入數(shù)據(jù)庫，供后續(xù)的計算使用。所述能效多維仿真分析模塊包括
多維分析単元用于通過對時域、空域、功能域三維數(shù)據(jù)的分析，對能效數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向及縱向的分析評估；其中，橫向指產(chǎn)品間、企業(yè)間、用戶間和部件間等；縱向指產(chǎn)品線內(nèi)、用戶內(nèi)、特定批次內(nèi)等。數(shù)據(jù)挖掘単元用于通過數(shù)據(jù)挖掘的方法，對大量能效數(shù)據(jù)進(jìn)行評估、分類和并聯(lián)規(guī)則挖掘。所述數(shù)據(jù)挖掘單元包括估計原子，用于對能效的數(shù)據(jù)根據(jù)預(yù)先設(shè)定的閾值和基準(zhǔn)性數(shù)據(jù)進(jìn)行基本估算。例如
エ序A能耗系數(shù)Pl=企業(yè)Iエ序A能耗值/國內(nèi)行業(yè)企業(yè)エ序A標(biāo)桿能耗值；
エ序A能耗系數(shù)P2=企業(yè)2エ序A能耗值/國內(nèi)行業(yè)企業(yè)エ序A標(biāo)桿能耗值；
對Pl，P2，多個企業(yè)或同企業(yè)不同生產(chǎn)線同種エ序的能效數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，確定中間值，對于大于中間值和小于中間值的數(shù)據(jù)分為非正常能耗，高能耗數(shù)據(jù)，對于接近I的數(shù)據(jù)為正常能耗數(shù)據(jù)，通過估計分類再進(jìn)行進(jìn)ー步的數(shù)據(jù)挖掘和分析。分類原子，用于從能效數(shù)據(jù)中選出已經(jīng)分好類的訓(xùn)練集，以及根據(jù)估計的結(jié)果對能效數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，在該訓(xùn)練集上運用數(shù)據(jù)挖掘分類的技術(shù)，建立分類模型，對于沒有分類的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。例如采用同種エ序的能效數(shù)據(jù)，生產(chǎn)同類型產(chǎn)品的能效數(shù)據(jù)，采用同種供能方式的能效數(shù)據(jù)等等。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘原子，用于通過簡單關(guān)聯(lián)、時序關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)等這些關(guān)聯(lián)方式，對估計、分類、以及粗糙處理后的數(shù)據(jù)，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行能效數(shù)據(jù)的深層次挖掘和分析。其中，
簡單關(guān)聯(lián)通過同等能耗設(shè)備、能耗單元、生產(chǎn)產(chǎn)品之間的橫向比較，簡單發(fā)現(xiàn)能耗缺陷數(shù)據(jù)，指導(dǎo)能效分析；
時序關(guān)聯(lián)通過小時、日、周、月進(jìn)行多批次數(shù)據(jù)的縱向比較，可以發(fā)現(xiàn)供能環(huán)節(jié)上的能耗缺陷，例如固定時間段上的電能諧波問題；
因果關(guān)聯(lián)對于生產(chǎn)環(huán)節(jié)、エ序、使用設(shè)備等客觀條件進(jìn)行分析，和輸出產(chǎn)品進(jìn)行因果關(guān)聯(lián)，可以有效發(fā)現(xiàn)高能耗數(shù)據(jù)和低能耗數(shù)據(jù)在客觀條件上的區(qū)別，從而分析出高能耗的客觀原因。仿真分析単元用于利用仿真技術(shù)，本發(fā)明采用的是Petri網(wǎng)仿真技木，對用戶的能耗過程進(jìn)行仿真分析和評估；Petri網(wǎng)仿真技術(shù)是ー種用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù) 分析以及數(shù)據(jù)計算的高級技術(shù)計算語言和互交式環(huán)境。 分析插件管理単元用于管理和擴(kuò)展各類型能效仿真算法插件和分析方法插件。本實施例還提供一種面向用戶能效經(jīng)濟(jì)化管理的多維仿真分析方法，所述方法的流程圖如圖2所示，具體步驟為
(I)、系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)接ロ獲得用戶的能效數(shù)據(jù)，所述能效數(shù)據(jù)包括能耗數(shù)據(jù)、產(chǎn)量數(shù)據(jù)、運行記錄等。(2)、數(shù)據(jù)粗糙處理模塊對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到可用于進(jìn)一歩分析評估的用戶能效數(shù)據(jù)。所述數(shù)據(jù)粗糙處理步驟分為
信息完備性處理步驟利用組合填入法，按照一定的原理或規(guī)則，如數(shù)據(jù)的連續(xù)性，對現(xiàn)有的信息進(jìn)行有效的綜合，填充數(shù)據(jù)中缺失的部分；
數(shù)據(jù)離散化處理步驟，利用粗糙集算法和等頻離散法，將某個區(qū)間的值對應(yīng)于某個
值；
屬性約簡處理步驟，通過直接刪除法，取出系統(tǒng)認(rèn)為冗余的數(shù)據(jù)。(3)、利用步驟(2)中得到的用戶能效數(shù)據(jù)，結(jié)合用戶的種類、能源的類型、行業(yè)類別等特征，從能效模型管理単元中提取適合于本次分析的能效模型。(4)、基于步驟(3)中選用的能效模型，多維分析単元對步驟(2)中得到的用戶能效數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實現(xiàn)時間域、空間域和功能域的多維尺度的能效評估。各尺度定義如下
時間域尺度定義為用戶可選擇的評估時窗長度，如小時、天、周、月和年度； 空間域尺度定義為用戶可選擇的物理空間，如某設(shè)備、生產(chǎn)裝置、生產(chǎn)線、某企業(yè)、某用戶等；功能域尺度定義為按用戶選擇的功能，如某產(chǎn)品、某特定批次等。多維度的能效數(shù)據(jù)評估包括橫向數(shù)據(jù)，如產(chǎn)品間、企業(yè)間、用戶間、部件間等；縱向數(shù)據(jù)，如產(chǎn)品線內(nèi)、用戶內(nèi)、特定批次內(nèi)等。(5)、數(shù)據(jù)挖掘単元通過數(shù)據(jù)挖掘的方法，對步驟(2)中得到的用戶能效數(shù)據(jù)進(jìn)行估計、分類和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，評估用戶能效是否超過了基準(zhǔn)性數(shù)據(jù)，識別超標(biāo)環(huán)節(jié)或生產(chǎn)步驟。適用的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法有Apriori算法，基于劃分的散發(fā)，F(xiàn)P-樹頻集算法等。(6)、利用仿真技木，對用戶的能耗過程進(jìn)行數(shù)字化和圖形化仿真分析和建模，結(jié)合步驟(4)和步驟(5)的分析結(jié)果，對耗能環(huán)節(jié)、超標(biāo)環(huán)節(jié)或生產(chǎn)步驟、設(shè)備進(jìn)行識別和發(fā)現(xiàn)，通過Petri網(wǎng)仿真建摸，有效模擬仿真耗能過程，指導(dǎo)節(jié)能手段和方法的實施，并對節(jié)能方法的實施結(jié)果進(jìn)行仿真估算、分析和比較。所述的Petri網(wǎng)簡單能耗過程模型如圖3所示，其中
Petri網(wǎng)能耗過程模型的元素
庫所(Place):表示輸入的能耗,原材料及消耗的能源,如電能、油、燃?xì)獾龋?br>
變遷(Transition)方形節(jié)點表示具體的能耗活動、生產(chǎn)過程等；
有向弧(Arc)是庫所和變遷之間的有向弧能耗轉(zhuǎn)化的方向；
令牌(Token ):表示代表具體的能耗設(shè)備、生產(chǎn)單元等。每ー個仿真生產(chǎn)流程(Flow)有當(dāng)前狀態(tài)，可達(dá)狀態(tài)，不可達(dá)狀態(tài)。Petri網(wǎng)能耗過程模型的規(guī)則是能耗轉(zhuǎn)化有方向；兩個輸入能耗或能耗活動之間不允許有能耗轉(zhuǎn)化；輸入能耗可以擁有任意數(shù)量的能耗設(shè)備和単元。(7)、人工學(xué)習(xí)推理步驟，對分析評估的結(jié)果進(jìn)行學(xué)習(xí)，把計算出的結(jié)果與實際觀測的結(jié)果進(jìn)行對比，如果誤差在非常小的范圍內(nèi)，說明計算結(jié)果是優(yōu)秀的；如果誤差比較大，說明計算結(jié)果比較差；系統(tǒng)把計算比較好的過程與計算比較差的過程都存于數(shù)據(jù)庫中，提供給能效模型優(yōu)化單元使用。
除上述實施例外，本發(fā)明還可以有其他實施方式。凡采用等同替換或等效變換形成的技術(shù)方案，均落在本發(fā)明要求的保護(hù)范圍。
權(quán)利要求
1.一種面向用戶能效評估的多維仿真分析系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)設(shè)置于各個能源用戶處，包括數(shù)據(jù)接ロ模塊、數(shù)據(jù)粗糙處理模塊、能效分析模型管理模塊和能效多維仿真分析模塊，所述數(shù)據(jù)接ロ模塊與所述數(shù)據(jù)粗糙處理模塊通信鏈接，所述數(shù)據(jù)粗糙處理模塊與所述能效分析模型管理模塊和所述能效多維仿真分析模塊通信鏈接，其中 所述能效分析模型管理模塊包括 能效模型管理単元用于面向各類能源用戶和能耗方式，管理和擴(kuò)展各類能效模型；能效模型優(yōu)化單元建立能效數(shù)據(jù)分析的模型庫，針對能效數(shù)據(jù)類型的不同，確立計算所采用的應(yīng)用模型，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，采用人工學(xué)習(xí)推理步驟技術(shù)，對選擇的應(yīng)用模型的各項參數(shù)和系數(shù)進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化； 所述能效多維仿真分析模塊包括 多維分析単元用于通過對時域、空域、功能域三維數(shù)據(jù)的分析，對能效數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向及縱向的分析評估； 數(shù)據(jù)挖掘単元用于通過數(shù)據(jù)挖掘的方法，對大量能效數(shù)據(jù)進(jìn)行評估、分類和并聯(lián)規(guī)則挖掘； 仿真分析単元用于利用仿真技木，對用戶的能耗過程進(jìn)行仿真分析和評估； 分析插件管理単元用于管理和擴(kuò)展各類型能效仿真算法插件和分析方法插件。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的ー種面向用戶能效評估的多維仿真分析系統(tǒng)及其方法，其特征在于，所述能效數(shù)據(jù)粗糙處理模塊包括 信息完備性處理單元用于利用組合填入法補充缺失的數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)離散化處理單元用于利用等頻離散法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使得數(shù)據(jù)符合計算的需要； 屬性約簡處理單元用于利用直接刪除法去除冗余的信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的ー種面向用戶能效評估的多維仿真分析系統(tǒng)及其方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)挖掘單元包括 估計原子，用于對能效的數(shù)據(jù)根據(jù)預(yù)先設(shè)定的閾值和基準(zhǔn)性數(shù)據(jù)進(jìn)行基本估算； 分類原子，用于從能效數(shù)據(jù)中選出已經(jīng)分好類的訓(xùn)練集，根據(jù)估計的結(jié)果對能效數(shù)據(jù)進(jìn)行再次分類，在該訓(xùn)練集上運用數(shù)據(jù)挖掘分類的技木； 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘原子，用于通過簡單關(guān)聯(lián)、時序關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)等這些關(guān)聯(lián)方式，對估計、分類、以及粗糙處理后的數(shù)據(jù)，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行能效數(shù)據(jù)的深層次挖掘和分析。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的ー種面向用戶能效評估的多維仿真分析系統(tǒng)及其方法，其特征在于，所述并聯(lián)規(guī)則挖掘算法還包括Apriori算法、基于劃分的算法和FP —樹頻集算法。
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的ー種面向用戶能效評估的多維仿真分析系統(tǒng)及其方法，其特征在于，所述仿真分析単元使用的仿真技術(shù)為Petri網(wǎng)仿真技木。
6.一種面向用戶能效評估的多維仿真分析方法，其特征在于，包括如下步驟 (1)、系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)接ロ模塊獲得用戶的能效數(shù)據(jù)； (2)、數(shù)據(jù)粗糙處理模塊對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到可用于進(jìn)一歩分析評估的用戶能效數(shù)據(jù)； (3)、利用步驟(2)中得到的用戶能效數(shù)據(jù)，結(jié)合用戶的種類、能源的類型、行業(yè)類別等特征，從能效模型管理単元中提取適合于本次分析的能效模型；(4)、基于步驟(3)中選用的能效模型，多維分析単元對步驟(2)中得到的用戶能效數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實現(xiàn)時間域、空間域和功能域的多維尺度的能效評估； (5)、數(shù)據(jù)挖掘単元通過數(shù)據(jù)挖掘的方法，對步驟(2)中得到的用戶能效數(shù)據(jù)進(jìn)行估計、分類和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，評估用戶能效是否超過了基準(zhǔn)性數(shù)據(jù)，識別超標(biāo)環(huán)節(jié)或生產(chǎn)步驟； (6)、利用仿真技木，對用戶的能耗過程進(jìn)行數(shù)字化和圖形化仿真分析和建摸，結(jié)合步驟(4)和步驟(5)的分析結(jié)果，對耗能環(huán)節(jié)、超標(biāo)環(huán)節(jié)或生產(chǎn)步驟、設(shè)備進(jìn)行識別和發(fā)現(xiàn)，通過Petri網(wǎng)仿真建摸，有效模擬仿真耗能過程，指導(dǎo)節(jié)能手段和方法的實施，并對節(jié)能方法的實施結(jié)果進(jìn)行仿真估算、分析和比較。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的ー種面向用戶能效評估的多維仿真分析方法，其特征在干，還包括人工學(xué)習(xí)推理步驟，對分析評估的結(jié)果進(jìn)行學(xué)習(xí)，把計算出的結(jié)果與實際觀測的結(jié)果進(jìn)行對比，如果誤差在非常小的范圍內(nèi)，說明計算結(jié)果是優(yōu)秀的；如果誤差比較大，說明計算結(jié)果比較差；系統(tǒng)把計算比較好的過程與計算比較差的過程都存于數(shù)據(jù)庫中，提供給能效模型優(yōu)化單元使用。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的ー種面向用戶能效評估的多維仿真分析方法，其特征在干，步驟(2)中數(shù)據(jù)粗糙處理步驟分為 信息完備性處理步驟利用組合填入法，按照一定的原理或規(guī)則，對現(xiàn)有的信息進(jìn)行有效的綜合，填充數(shù)據(jù)中缺失的部分； 數(shù)據(jù)離散化處理步驟，利用粗糙集算法和等頻離散法，將某個區(qū)間的值對應(yīng)于某個值； 屬性約簡處理步驟，通過直接刪除法，取出系統(tǒng)認(rèn)為冗余的數(shù)據(jù)。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的ー種面向用戶能效評估的多維仿真分析方法，其特征在干，步驟(5)中所述的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法包括Apriori算法、基于劃分的算法、FP-樹頻集算法。
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的ー種面向用戶能效評估的多維仿真分析方法，其特征在干，步驟(6)中所述的Petri網(wǎng)仿真建模的模型包括庫所、變遷方形節(jié)點、有向弧和令牌； 仿真模型的狀態(tài)分為當(dāng)前狀態(tài)、可達(dá)狀態(tài)和不可達(dá)狀態(tài)； 仿真模型的規(guī)則為能耗轉(zhuǎn)化有方向；兩個輸入能耗或能耗活動之間不允許有能耗轉(zhuǎn)化；輸入能耗可以擁有任意數(shù)量的能耗設(shè)備単元。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種面向用戶能效評估的多維仿真分析系統(tǒng)，所述系統(tǒng)設(shè)置于各個能源用戶處，用于對用戶的能效數(shù)據(jù)進(jìn)行多維仿真分析，實現(xiàn)對用戶能效的評估分析和經(jīng)濟(jì)化管理，本發(fā)明的主要技術(shù)為人工學(xué)習(xí)推理、數(shù)據(jù)挖掘和模糊Petri網(wǎng)仿真技術(shù)，包括數(shù)據(jù)接口模塊、數(shù)據(jù)粗糙處理模塊、能效分析模型管理模塊和能效多維仿真分析模塊，所述數(shù)據(jù)接口模塊與所述數(shù)據(jù)粗糙處理模塊通信鏈接，所述數(shù)據(jù)粗糙處理模塊與所述能效分析模型管理模塊和所述能效多維仿真分析模塊通信鏈接。本發(fā)明極大提高了能效分析和評估結(jié)果的準(zhǔn)確性，適用于各類能耗用戶、能耗類型和行業(yè)領(lǐng)域。
文檔編號G06F19/00GK102663232SQ20121006440
公開日2012年9月12日 申請日期2012年3月13日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月13日
發(fā)明者周紅衛(wèi), 姚寧, 楊健 申請人:江蘇潤和科技投資有限公司, 江蘇潤和軟件股份有限公司