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龍圖騰網(wǎng)獲悉國網(wǎng)山西省電力公司營銷服務(wù)中心申請的專利結(jié)合用能數(shù)據(jù)分析的能效優(yōu)化調(diào)控方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120338448B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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)的專利申請?zhí)?專利號為：202510819930.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)結(jié)合用能數(shù)據(jù)分析的能效優(yōu)化調(diào)控方法及系統(tǒng)是由高梁方;高晉峰;李俊午;張麗;楊志萍;趙軼彥;康振寧;侯鵬鑫;肖春設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本結(jié)合用能數(shù)據(jù)分析的能效優(yōu)化調(diào)控方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種結(jié)合用能數(shù)據(jù)分析的能效優(yōu)化調(diào)控方法及系統(tǒng)，涉及能效優(yōu)化調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明通過結(jié)合用能數(shù)據(jù)分析和支持向量機模型，精準(zhǔn)捕捉設(shè)備與區(qū)域用能之間的關(guān)系，預(yù)測未來能效變化趨勢，并利用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行全局最優(yōu)化，實時調(diào)整設(shè)備的使用時長、負(fù)載率和功率等參數(shù)，優(yōu)化能效管理，提升精度和靈活性；與傳統(tǒng)靜態(tài)調(diào)控方法相比，本發(fā)明能夠動態(tài)響應(yīng)不同工況下的能效需求；通過實時采集用能數(shù)據(jù)并進(jìn)行小波濾波和歸一化處理，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性與一致性，并通過粒子群優(yōu)化減少資源浪費和運行成本，降低能源消耗和運營成本；結(jié)合PID控制器對調(diào)度過程進(jìn)行平滑控制，避免了系統(tǒng)不穩(wěn)定問題。

本發(fā)明授權(quán)結(jié)合用能數(shù)據(jù)分析的能效優(yōu)化調(diào)控方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.結(jié)合用能數(shù)據(jù)分析的能效優(yōu)化調(diào)控方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理； 通過傳感器獲取和實時采集各區(qū)域用能設(shè)備的設(shè)備用能信息，包括使用時長、負(fù)載率、功率和環(huán)境溫度；使用傳感器和智能儀表采集各個區(qū)域內(nèi)的區(qū)域用能數(shù)據(jù)，包括電力、熱能、氣體和水的消耗數(shù)據(jù)；對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行同步和濾波降噪處理，通過小波變換去除噪聲，并進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化處理； 采集設(shè)備用能信息和區(qū)域用能數(shù)據(jù)的具體過程為： 獲取安裝在各個區(qū)域的不同設(shè)備的設(shè)備用能信息，包括累計使用時長Ti（t）、負(fù)載率Li（t）、功率Pi（t）和設(shè)備環(huán)境溫度H（i）；其中i為用能設(shè)備順序編號，其中i=1,2，...，n；其中n為用能設(shè)備總數(shù)；其中t為采集時刻； 通過安裝在各個區(qū)域的傳感器與智能儀表，對不同區(qū)域的區(qū)域用能數(shù)據(jù)進(jìn)行實時采集，包括電力消耗Ej（t）、熱能消耗Qj（t）、氣體消耗Vj（t）和水消耗Wj（t）；其中j為監(jiān)控區(qū)域順序編號，其中j=1,2，...，m；其中m為監(jiān)控區(qū)域總數(shù)；其中t為采集時刻； 在用能設(shè)備順序編號i和監(jiān)控區(qū)域順序編號j之間建立從屬映射關(guān)系，若用能設(shè)備i屬于監(jiān)控區(qū)域j，則令映射關(guān)系C（i，j）=1；否則令映射關(guān)系C（i，j）=0； 步驟二、建立能效預(yù)測模型； 通過支持向量機模型分析設(shè)備用能信息與區(qū)域用能數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，建立能效預(yù)測模型；對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，利用支持向量機預(yù)測區(qū)域用能數(shù)據(jù)的未來變化趨勢； 建立支持向量機的能效預(yù)測公式： ；其中f（x）是通過支持向量機預(yù)測的輸出向量，表示區(qū)域用能數(shù)據(jù)的預(yù)測值，f（x）={，，，}； 其中為歸一化后的電力消耗；為歸一化后的熱能消耗；為歸一化后的氣體消耗；為歸一化后的水消耗； 其中xi為輸入向量，即各個設(shè)備i的設(shè)備用能信息，xi={，，，}；其中為拉格朗日乘子，表示每個支持向量的重要性，其中為核函數(shù)，用于計算輸入向量xi與當(dāng)前樣本向量x之間的相似度；其中b是偏置項，用于調(diào)整預(yù)測值的位置； 其中、、和分別為歸一化后的累計使用時長、負(fù)載率、功率和設(shè)備環(huán)境溫度； 通過對支持向量機的訓(xùn)練計算拉格朗日乘子和偏置項b的具體數(shù)值； 利用建立的基于支持向量機的設(shè)備用能信息－區(qū)域用能數(shù)據(jù)分析模型，結(jié)合實時采集的數(shù)據(jù)，對未來一段時間內(nèi)的用能數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測；通過粒子群算法對能效進(jìn)行全局最優(yōu)化分析，找出能效最優(yōu)操作方案； 步驟三、能效預(yù)測與優(yōu)化分析； 通過支持向量機模型進(jìn)行能效預(yù)測，結(jié)合實時數(shù)據(jù)對未來能效變化進(jìn)行預(yù)測；使用粒子群算法進(jìn)行能效的全局最優(yōu)化分析，找到最佳的能效調(diào)控方案； 粒子群算法的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)和粒子群算法的停止規(guī)則具體為： 建立粒子群算法的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)： ；其中β1、β2、β3和β4為各個消耗項的權(quán)重系數(shù)，且β1、β2、β3和β4的和為1；β1、β2、β3和β4的具體數(shù)值用來控制不同優(yōu)化目標(biāo)，即電力消耗、熱能消耗、氣體消耗、水消耗之間的相對重要性；調(diào)整這些系數(shù)的值，意味著改變優(yōu)化過程中對各個資源消耗的優(yōu)先級，影響最終優(yōu)化結(jié)果； 建立粒子群算法的停止規(guī)則：如果迭代次數(shù)q達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)N或優(yōu)化結(jié)果滿足優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，則終止優(yōu)化過程，輸出最后一次迭代運算中的粒子位置，作為最優(yōu)能效調(diào)控方案； 每隔預(yù)設(shè)的能效優(yōu)化調(diào)度周期T，重復(fù)步驟一到步驟三，得到各個能效優(yōu)化調(diào)度周期的最優(yōu)能效調(diào)控方案； 步驟四、能效優(yōu)化調(diào)控； 根據(jù)粒子群優(yōu)化結(jié)果制定具體的調(diào)控策略，通過PID控制器平滑調(diào)控設(shè)備的使用時長、負(fù)載率、功率和環(huán)境溫度參數(shù)；對設(shè)備的開關(guān)時長、負(fù)載率和功率進(jìn)行調(diào)度，同時調(diào)節(jié)區(qū)域內(nèi)空調(diào)設(shè)備的環(huán)境溫度，確保能效優(yōu)化方案得以有效執(zhí)行。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人國網(wǎng)山西省電力公司營銷服務(wù)中心，其通訊地址為：030032 山西省太原市小店區(qū)綜改示范區(qū)太原唐槐園區(qū)武洛街10號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。