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龍圖騰網(wǎng)獲悉天津市創(chuàng)聯(lián)科技股份有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于大數(shù)據(jù)的能源采集監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120104965B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510171004.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)的能源采集監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是由佘芝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于大數(shù)據(jù)的能源采集監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的能源采集監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，具體涉及能源監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，用于解決鋼鐵生產(chǎn)中能耗異常識(shí)別與管理優(yōu)化問(wèn)題，是通過(guò)生產(chǎn)過(guò)程采集能源參數(shù)，再基于歷史數(shù)據(jù)與設(shè)備運(yùn)行特性，構(gòu)建多維能耗特征的能源簽名參考模型，為動(dòng)態(tài)比對(duì)與異常檢測(cè)提供精確基準(zhǔn)；利用能耗偏離分布與負(fù)載特性的綜合分析，精準(zhǔn)識(shí)別潛在異常，通過(guò)多變量機(jī)器學(xué)習(xí)算法深度挖掘關(guān)鍵影響因子和根因；結(jié)合預(yù)測(cè)性調(diào)度引擎和在線優(yōu)化算法，動(dòng)態(tài)調(diào)整工藝參數(shù)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和任務(wù)排程，有效消除異常并恢復(fù)能耗平衡；進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對(duì)工藝能耗的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與智能化異常檢測(cè)，提升了能源管理的精細(xì)化水平，提高了鋼鐵企業(yè)的能源利用效率和生產(chǎn)穩(wěn)定性，同時(shí)降低了潛在的生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)的能源采集監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于大數(shù)據(jù)的能源采集監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、特征建模模塊、異常檢測(cè)模塊、關(guān)聯(lián)分析模塊和調(diào)度優(yōu)化模塊； 數(shù)據(jù)采集模塊：利用提前布置好的傳感器，實(shí)時(shí)對(duì)應(yīng)項(xiàng)能源相關(guān)參數(shù)并上傳至大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，輸出的數(shù)據(jù)集被傳遞到數(shù)據(jù)處理模塊； 數(shù)據(jù)處理模塊：對(duì)上傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一格式轉(zhuǎn)換和噪聲信號(hào)去除，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，并按時(shí)間點(diǎn)和工序編號(hào)進(jìn)行索引存儲(chǔ)，輸出的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集傳遞至特征建模模塊； 特征建模模塊：基于歷史數(shù)據(jù)和設(shè)備運(yùn)行特性，提取各工藝環(huán)節(jié)的多維能耗特征，構(gòu)建能源簽名參考模型作為正常能耗狀態(tài)的基準(zhǔn)，輸出的能源簽名參考模型傳遞至異常檢測(cè)模塊；具體的： 將趨勢(shì)特征和波動(dòng)特征合并形成多維能耗特征向量，通過(guò)密度聚類(lèi)算法對(duì)多維能耗特征向量的多維分布進(jìn)行劃分，提取密度最高簇的中心點(diǎn)作為各工藝環(huán)節(jié)的典型能耗狀態(tài)，并對(duì)其計(jì)算特征范圍上下限，形成帶有邊界條件的能源簽名參考模型，作為實(shí)時(shí)比對(duì)的正常能耗基準(zhǔn)； 異常檢測(cè)模塊：持續(xù)接收實(shí)時(shí)能耗數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)多維能耗狀態(tài)的偏離分布和負(fù)載集中特性的綜合評(píng)估，與能源簽名參考模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)比對(duì)，識(shí)別超出正常能耗范圍的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，檢測(cè)到的異常數(shù)據(jù)傳遞至關(guān)聯(lián)分析模塊； 異常檢測(cè)模塊包括以下內(nèi)容： 從能源簽名參考模型中提取每個(gè)工藝環(huán)節(jié)的典型能耗狀態(tài)中心值和能耗特征邊界，作為比對(duì)基準(zhǔn)；對(duì)于實(shí)時(shí)能耗數(shù)據(jù)集，逐點(diǎn)加載至比對(duì)模塊，針對(duì)每一時(shí)間點(diǎn)的實(shí)時(shí)能耗狀態(tài)向量，執(zhí)行能耗偏離對(duì)稱(chēng)性指數(shù)和瞬時(shí)負(fù)載能耗壓縮率指數(shù)的計(jì)算和處理； 能耗偏離對(duì)稱(chēng)性指數(shù)通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)能耗狀態(tài)向量的偏離量進(jìn)行對(duì)稱(chēng)性分析，衡量各維度能耗數(shù)據(jù)的偏離是否均衡分布；具體而言，能耗偏離對(duì)稱(chēng)性指數(shù)在計(jì)算過(guò)程中將能耗偏離量分解為絕對(duì)值和平方值兩個(gè)維度：平均絕對(duì)偏離量反映偏離幅度的整體水平，而均方偏離量的平方根強(qiáng)調(diào)偏離量大的維度的貢獻(xiàn)；兩者之間差值的絕對(duì)值用于刻畫(huà)各維度偏離量的分布特性，即能耗偏離對(duì)稱(chēng)性指數(shù)； 瞬時(shí)負(fù)載能耗壓縮率指數(shù)旨在分析實(shí)時(shí)能耗數(shù)據(jù)在負(fù)載分布上的集中程度，揭示能耗狀態(tài)向量是否存在異常的負(fù)載集聚現(xiàn)象；計(jì)算中，首先通過(guò)歸一化處理將實(shí)時(shí)能耗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有相對(duì)權(quán)重意義的標(biāo)準(zhǔn)負(fù)載值，確保各維度數(shù)據(jù)在統(tǒng)一量綱下進(jìn)行比較；隨后，瞬時(shí)負(fù)載能耗壓縮率指數(shù)通過(guò)計(jì)算負(fù)載值的極差與整體負(fù)載總量的比值，量化負(fù)載集中程度，同時(shí)引入對(duì)數(shù)函數(shù)以增強(qiáng)對(duì)負(fù)載極值比值的敏感性，從而識(shí)別極端負(fù)載分布引發(fā)的異常特征； 將能耗偏離對(duì)稱(chēng)性指數(shù)和瞬時(shí)負(fù)載能耗壓縮率指數(shù)加權(quán)求和，形成綜合比對(duì)參數(shù)，用于綜合評(píng)估實(shí)時(shí)能耗數(shù)據(jù)的異常程度；設(shè)定綜合比對(duì)閾值，當(dāng)綜合比對(duì)參數(shù)大于綜合比對(duì)閾值時(shí)，判定對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)存在能耗異常；記錄異常數(shù)據(jù)點(diǎn)的信息，并將其存入異常數(shù)據(jù)日志； 關(guān)聯(lián)分析模塊：對(duì)檢測(cè)到的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行深度關(guān)聯(lián)分析，結(jié)合設(shè)備狀態(tài)和生產(chǎn)參數(shù)，運(yùn)用多變量機(jī)器學(xué)習(xí)算法確定異常的根本原因并分類(lèi)存檔，輸出的異常分類(lèi)存檔和根因分析結(jié)果傳遞至調(diào)度優(yōu)化模塊； 調(diào)度優(yōu)化模塊：利用預(yù)測(cè)性調(diào)度引擎和在線能耗優(yōu)化算法評(píng)估調(diào)整方案的執(zhí)行效果，通過(guò)調(diào)整關(guān)鍵工藝溫度、切換備用燃料供應(yīng)管線并下發(fā)生產(chǎn)線作業(yè)順序調(diào)整指令，實(shí)現(xiàn)能耗異常的即時(shí)消除并確保生產(chǎn)及爐溫平衡。

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