一种基于人工智能控制物联网设备的建筑节能系统的制作方法

1.本发明涉及建筑物节能控制技术领域，尤其涉及一种基于人工智能控制物联网设备的建筑节能系统。


背景技术：

2.随着社会的发展和科技的进步，建筑的能耗越来越高。为了减少能源浪费，提高能源利用效率，需采取一些有效的节能措施。建筑能耗在社会总能耗中的比重越来越大。全世界建筑物能源消耗占全社会能源消耗总量的40％，是工业能耗的1.5倍，而建筑总能耗中超过三分之二使用在了空间供暖(37％)、供热水(12％)、空间制冷(10％)以及照明(9％)上。因此，在目前建筑节能工作要求精细化管理的大背景下，对建筑能耗预测精确度的要求也不断提高。
3.现有技术中传统的建筑运维管理方式已不能满足需求，同时需要人工进行监控和调控，基于人工对建筑物能耗的预测难以实现对建筑内部各个设备的精准控制。
4.因此，本领域人员亟需寻找一种新的技术方案来解决上述的问题。


技术实现要素：

5.针对现有技术中的技术问题，本发明提供一种基于人工智能控制物联网设备的建筑节能系统，通过预测算法对周期采集的电能消耗量和效能值预测下一采集周期内的电能消耗量和能耗设备的效能值，并建立建筑物预测电能消耗量和预测效能值的关联模型，物联网平台基于关联模型下发指令对能耗设备进行控制；从而实现综合设备的效能情况、电量消耗预测情况以及效能预测情况，在维持效能的情况下，自动控制能耗设备减少电量消耗，具有更好的建筑节能效果。
6.一种基于人工智能控制物联网设备的建筑节能系统，包括：
7.物联网平台、能耗设备、能耗采集设备、效能采集设备、能耗控制系统和数据库系统，其中：
8.物联网平台用于数据的接收与下发，对能耗设备的节能控制，物理网平台与数据库系统连接，数据库系统用于将物联网平台接收的数据进行存储；
9.能耗采集设备与物联网平台连接，能耗采集设备用于周期性的采集能耗设备的电能消耗量，并将电能消耗量传输至物联网平台；
10.效能采集设备与物联网平台连接，效能采集设备用于周期性的采集建筑物内可评价能耗设备的效能值，效能采集设备的数据采集周期与能耗采集设备一致；
11.能耗控制系统与物联网平台连接，用于通过预测算法对周期采集的电能消耗量和效能值预测下一采集周期内的电能消耗量和能耗设备的效能值，并建立建筑物预测电能消耗量和预测效能值的关联模型，物联网平台基于关联模型下发指令对能耗设备进行控制。
12.进一步的，能耗设备包括设置在建筑物内的制冷制热系统、照明系统、加湿系统及耗电电器设备，能耗设备通过物联网网关与物联网平台连接，物联网网关为能耗设备提供
网络链路、连接管理、协议转换和设备管理服务，物联网网关在能耗设备接入后将接入时间、设备类型和设备额定功率数据通过网络链路传输至物联网平台。
13.进一步的，能耗采集设备用于采集制冷制热系统、照明系统、加湿系统及耗电电器设备的电能消耗量，效能采集设备包括温度传感器、湿度传感器、照度传感器以及与耗电电器设备效能进行采集的传感器设备，物联网网关用于对能耗采集设备及效能采集设备提供连接管理、网络链路、协议转换、数据分析、数据过滤及设备管理服务。
14.进一步的，对周期采集的电能消耗量预测下一采集周期内的电能消耗量的预测算法包括，对设备类型、采集时间、采集日期、设备运行参数进行特征提取，生成输入特征向量x1，以周期采集的电能消耗量作为输出标签值y1，将数据库系统存储的过往周期采集的电能消耗量、采集日期、采集时间和设备运行参数数据进行按照比例划分为电能消耗量训练集、电能消耗量验证集和电能消耗量测试集，建立电能消耗量预测线性模型，电能消耗量预测线性模型公式为：
[0015][0016]
其中，w1为权重向量，b1为偏置，通过电能消耗量预测的线性模型对电能消耗量训练集进行训练，拟合得到权重向量w1和偏置b1，使用电能消耗量测试集对每个设备的线性模型进行评估，通过电能消耗量验证集根据模型评估结果调整权重向量w1和偏置b1，当评估结果正确率满足设定要求时，将电能消耗量预测线性模型用于下一周期内的电量消耗量预测，并确定该建筑用电能消耗量的规律性。
[0017]
进一步的，用于通过预测算法对周期采集的电能消耗量和效能值预测下一采集周期内的能耗设备的效能值的算法还包括，对设备电能消耗量、采集日期、采集时间和设备运行参数进行特征提取，生成输入特征向量x2，以效能数值为输出标签值y2，将数据库系统存储的过往周期采集的电能消耗量、采集日期、采集时间和设备运行参数数据进行按照比例划分为效能值训练集、效能值验证集和效能值测试集，建立效能预测线性模型，效能预测线性模型公式为：
[0018][0019]
其中，w2为权重向量，b2为偏置，通过效能值预测的线性模型对效能值训练集进行训练，拟合得到权重向量w2和偏置b2，使用效能值测试集对每个设备的线性模型进行评估，通过效能值验证集根据模型评估结果调整权重向量w2和偏置b2，当评估结果正确率满足设定要求时，将效能值线性模型用于下一周期内的效能值预测，并确定该建筑的能耗设备效能值的规律性。
[0020]
进一步的，能耗控制系统在建立电能消耗量预测线性模型和效能预测线性模型之前，能耗控制系统根据采集日期、采集时间剔除能耗采集设备和效能采集设备中的相同数据和无效数据，并对通过线性插值填充能耗采集设备和效能采集设备中的缺失值，物理网平台将处理后的周期采集的能耗采集设备和效能采集设备储存至数据库系统。
[0021]
进一步的，建立建筑物预测电能消耗量和预测效能值的关联模型包括，将单一能耗设备的电量消耗量预测值与能耗设备效能值形成映射关系，能耗控制系统设定电能消耗量系数μ1，效能系数μ2，其中电能消耗量系数μ1，效能系数μ2均大于1，将采集周期t划分为监控周期t/n，n为划分率，能耗采集设备和效能采集设备按照监控周期t/n进行采样并将数据
上传至物理网平台，当实时电能消耗量大于时，实时效能维持在时，能耗控制系统通讯物理网平台下发能耗控制指令以减小能耗设备用电量。
[0022]
进一步的，物联网平台连接有警示装置，警示装置用于能耗设备故障报警和能耗预警，在电量超过预期电量消耗量时发出警报，并向物联网平台传输超标信息。
[0023]
进一步的，物联网平台还用于展示能耗设备运行状态和参数、能耗采集设备和效能采集设备采集的历史数据以及能耗设备的电量消耗量预测值和效能预测值。
[0024]
本发明的基于人工智能控制物联网设备的建筑节能系统，通过预测算法对周期采集的电能消耗量和效能值预测下一采集周期内的电能消耗量和能耗设备的效能值，并建立建筑物预测电能消耗量和预测效能值的关联模型，物联网平台基于关联模型下发指令对能耗设备进行控制；从而实现综合设备的效能情况、电量消耗预测情况以及效能预测情况，在维持效能的情况下，自动控制能耗设备减少电量消耗，具有更好的建筑节能效果。
附图说明
[0025]
为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0026]
图1为本发明一种基于人工智能控制物联网设备的建筑节能系统的结构示意图。
具体实施方式
[0027]
下面将结合本发明中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通的技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明的保护范围。
[0028]
本发明实施例包括一种基于人工智能控制物联网设备的建筑节能系统，包括：
[0029]
物联网平台、能耗设备、能耗采集设备、效能采集设备、能耗控制系统和数据库系统，其中：
[0030]
物联网平台用于数据的接收与下发，对能耗设备的节能控制，物理网平台与数据库系统连接，数据库系统用于将物联网平台接收的数据进行存储；数据库系统采用mongodb数据库，数据结构非常松散，可以存储比较复杂的数据类型；物联网平台可以将数据传输至web平台或app中对数据进行展示，同时可以接收web平台或app的操作指令，并将操作指令下发至能耗设备和效能采集设备。
[0031]
能耗采集设备与物联网平台连接，能耗采集设备用于周期性的采集能耗设备的电能消耗量，并将电能消耗量传输至物联网平台；
[0032]
效能采集设备与物联网平台连接，效能采集设备用于周期性的采集建筑物内可评价能耗设备的效能值，效能采集设备的数据采集周期与能耗采集设备一致，数据采集周期可以通过在物联网平台进行设置，预设值以小时为单位；
[0033]
能耗控制系统与物联网平台连接，用于通过预测算法对周期采集的电能消耗量和
效能值预测下一采集周期内的电能消耗量和能耗设备的效能值，并建立建筑物预测电能消耗量和预测效能值的关联模型，物联网平台基于关联模型下发指令对能耗设备进行控制；从而实现综合设备的效能情况、电量消耗预测情况以及效能预测情况，在维持效能的情况下，自动控制能耗设备减少电量消耗，具有更好的建筑节能效果。
[0034]
具体的，能耗设备包括设置在建筑物内的制冷制热系统、照明系统、加湿系统及耗电电器设备，能耗设备通过物联网网关与物联网平台连接，物联网网关为能耗设备提供网络链路、连接管理、协议转换和设备管理服务，物联网网关在能耗设备接入后将接入时间、设备类型和设备额定功率数据通过网络链路传输至物联网平台；能耗采集设备用于采集制冷制热系统、照明系统、加湿系统及耗电电器设备的电能消耗量，效能采集设备包括温度传感器、湿度传感器、照度传感器以及与耗电电器设备效能进行采集的传感器设备，物联网网关用于对能耗采集设备及效能采集设备提供连接管理、网络链路、协议转换、数据分析、数据过滤及设备管理服务；物理网平台通过mqtt协议与物联网网关进行通信，物联网网关从不同的能耗设备、能耗采集设备、效能采集设备接入网络的协议转换、将下层的标准格式的数据统一封装，将上层下发的数据包解析成能耗设备、能耗采集设备、效能采集设备可以识别的信令和控制指令；根据能耗设备接入的时间，物联网平台对接入后的能耗设备数据进行接收，当数据存量达到设定的经过日期后，通讯能耗控制系统建立电能消耗量预测线性模型和效能预测线性模型。
[0035]
具体的，对周期采集的电能消耗量预测下一采集周期内的电能消耗量的预测算法包括，对设备类型、采集时间、采集日期、设备运行参数进行特征提取，生成输入特征向量x1，以周期采集的电能消耗量作为输出标签值y1，将数据库系统存储的过往周期采集的电能消耗量、采集日期、采集时间和设备运行参数数据进行按照比例划分为电能消耗量训练集、电能消耗量验证集和电能消耗量测试集，建立电能消耗量预测线性模型，电能消耗量预测线性模型公式为：
[0036][0037]
其中，w1为权重向量，b1为偏置，通过电能消耗量预测的线性模型对电能消耗量训练集进行训练，拟合得到权重向量w1和偏置b1，使用电能消耗量测试集对每个设备的线性模型进行评估，通过电能消耗量验证集根据模型评估结果调整权重向量w1和偏置b1，当评估结果正确率满足设定要求时，将电能消耗量预测线性模型用于下一周期内的电量消耗量预测，并确定该建筑用电能消耗量的规律性。
[0038]
具体的，用于通过预测算法对周期采集的电能消耗量和效能值预测下一采集周期内的能耗设备的效能值的算法还包括，对设备电能消耗量、采集日期、采集时间和设备运行参数进行特征提取，生成输入特征向量x2，以效能数值为输出标签值y2，将数据库系统存储的过往周期采集的电能消耗量、采集日期、采集时间和设备运行参数数据进行按照比例划分为效能值训练集、效能值验证集和效能值测试集，建立效能预测线性模型，效能预测线性模型公式为：
[0039][0040]
其中，w2为权重向量，b2为偏置，通过效能值预测的线性模型对效能值训练集进行训练，拟合得到权重向量w2和偏置b2，使用效能值测试集对每个设备的线性模型进行评估，
通过效能值验证集根据模型评估结果调整权重向量w2和偏置b2，当评估结果正确率满足设定要求时，将效能值线性模型用于下一周期内的效能值预测，并确定该建筑的能耗设备效能值的规律性。
[0041]
具体的，能耗控制系统在建立电能消耗量预测线性模型和效能预测线性模型之前，能耗控制系统根据采集日期、采集时间剔除能耗采集设备和效能采集设备中的相同数据和无效数据，并对通过线性插值填充能耗采集设备和效能采集设备中的缺失值，物理网平台将处理后的周期采集的能耗采集设备和效能采集设备储存至数据库系统。
[0042]
具体的，建立建筑物预测电能消耗量和预测效能值的关联模型包括，将单一能耗设备的电量消耗量预测值与能耗设备效能值形成映射关系，能耗控制系统设定电能消耗量系数μ1，效能系数μ2，其中电能消耗量系数μ1，效能系数μ2均大于1，将采集周期t划分为监控周期t/n，n为划分率，能耗采集设备和效能采集设备按照监控周期t/n进行采样并将数据上传至物理网平台，当实时电能消耗量大于时，实时效能维持在时，能耗控制系统通讯物理网平台下发能耗控制指令以减小能耗设备用电量，n取60，即以每分钟为单位进行实时数据采集，当实时电能消耗量大于每分钟的预测本周期的每分钟平均消耗量时，能耗控制系统控制能耗设备降低能耗，同时尽量将效能维持在一定数值，进而实现在维持效能的情况下，自动控制能耗设备减少电量消耗，具有更好的建筑节能效果。
[0043]
具体的，物联网平台连接有警示装置，警示装置用于能耗设备故障报警和能耗预警，在电量超过预期电量消耗量时发出警报，并向物联网平台传输超标信息。
[0044]
具体的，物联网平台还用于展示能耗设备运行状态和参数、能耗采集设备和效能采集设备采集的历史数据以及能耗设备的电量消耗量预测值和效能预测值，便于建筑物使用人员对能耗设备、电量消耗值和效能值得实时监控。
[0045]
以上借助具体实施例对本发明做了进一步描述，但是应该理解的是，这里具体的描述，不应理解为对本发明的实质和范围的限定，本领域内的普通技术人员在阅读本说明书后对上述实施例做出的各种修改，都属于本发明所保护的范围。

技术特征：
1.一种基于人工智能控制物联网设备的建筑节能系统，其特征在于，包括：物联网平台、能耗设备、能耗采集设备、效能采集设备、能耗控制系统和数据库系统，其中：所述物联网平台用于数据的接收与下发，对能耗设备的节能控制，所述物理网平台与数据库系统连接，所述数据库系统用于将物联网平台接收的数据进行存储；所述能耗采集设备与物联网平台连接，所述能耗采集设备用于周期性的采集能耗设备的电能消耗量，并将电能消耗量传输至物联网平台；所述效能采集设备与物联网平台连接，所述效能采集设备用于周期性的采集建筑物内可评价能耗设备的效能值，所述效能采集设备的数据采集周期与能耗采集设备一致；所述能耗控制系统与物联网平台连接，用于通过预测算法对周期采集的电能消耗量和效能值预测下一采集周期内的电能消耗量和能耗设备的效能值，并建立建筑物预测电能消耗量和预测效能值的关联模型，物联网平台基于关联模型下发指令对能耗设备进行控制。2.根据权利要求1中所述的一种基于人工智能控制物联网设备的建筑节能系统，其特征在于，所述能耗设备包括设置在建筑物内的制冷制热系统、照明系统、加湿系统及耗电电器设备，所述能耗设备通过物联网网关与物联网平台连接，所述物联网网关为能耗设备提供网络链路、连接管理、协议转换和设备管理服务，所述物联网网关在能耗设备接入后将接入时间、设备类型和设备额定功率数据通过网络链路传输至所述物联网平台。3.根据权利要求2中所述的一种基于人工智能控制物联网设备的建筑节能系统，其特征在于，所述能耗采集设备用于采集制冷制热系统、照明系统、加湿系统及耗电电器设备的电能消耗量，所述效能采集设备包括温度传感器、湿度传感器、照度传感器以及与耗电电器设备效能进行采集的传感器设备，所述物联网网关用于对能耗采集设备及效能采集设备提供连接管理、网络链路、协议转换、数据分析、数据过滤及设备管理服务。4.根据权利要求1中所述的一种基于人工智能控制物联网设备的建筑节能系统，其特征在于，所述对周期采集的电能消耗量预测下一采集周期内的电能消耗量的预测算法包括，对设备类型、采集时间、采集日期、设备运行参数进行特征提取，生成输入特征向量x1，以周期采集的电能消耗量作为输出标签值y1，将数据库系统存储的过往周期采集的电能消耗量、采集日期、采集时间和设备运行参数数据进行按照比例划分为电能消耗量训练集、电能消耗量验证集和电能消耗量测试集，建立电能消耗量预测线性模型，所述电能消耗量预测线性模型公式为：其中，w1为权重向量，b1为偏置，通过电能消耗量预测的线性模型对电能消耗量训练集进行训练，拟合得到权重向量w1和偏置b1，使用电能消耗量测试集对每个设备的线性模型进行评估，通过电能消耗量验证集根据模型评估结果调整权重向量w1和偏置b1，当评估结果正确率满足设定要求时，将电能消耗量预测线性模型用于下一周期内的电量消耗量预测，并确定该建筑用电能消耗量的规律性。5.根据权利要求4中所述的一种基于人工智能控制物联网设备的建筑节能系统，其特征在于，用于通过预测算法对周期采集的电能消耗量和效能值预测下一采集周期内的能耗设备的效能值的算法还包括，对设备电能消耗量、采集日期、采集时间和设备运行参数进行
特征提取，生成输入特征向量x2，以效能数值为输出标签值y2，将数据库系统存储的过往周期采集的电能消耗量、采集日期、采集时间和设备运行参数数据进行按照比例划分为效能值训练集、效能值验证集和效能值测试集，建立效能预测线性模型，所述效能预测线性模型公式为：其中，w2为权重向量，b2为偏置，通过效能值预测的线性模型对效能值训练集进行训练，拟合得到权重向量w2和偏置b2，使用效能值测试集对每个设备的线性模型进行评估，通过效能值验证集根据模型评估结果调整权重向量w2和偏置b2，当评估结果正确率满足设定要求时，将效能值线性模型用于下一周期内的效能值预测，并确定该建筑的能耗设备效能值的规律性。6.根据权利要求5中所述的一种基于人工智能控制物联网设备的建筑节能系统，其特征在于，所述能耗控制系统在建立电能消耗量预测线性模型和效能预测线性模型之前，所述能耗控制系统根据采集日期、采集时间剔除能耗采集设备和效能采集设备中的相同数据和无效数据，并对通过线性插值填充能耗采集设备和效能采集设备中的缺失值，所述物理网平台将处理后的周期采集的能耗采集设备和效能采集设备储存至数据库系统。7.根据权利要求5中所述的一种基于人工智能控制物联网设备的建筑节能系统，其特征在于，所述建立建筑物预测电能消耗量和预测效能值的关联模型包括，将单一能耗设备的电量消耗量预测值与能耗设备效能值形成映射关系，所述能耗控制系统设定电能消耗量系数μ1，效能系数μ2，其中电能消耗量系数μ1，效能系数μ2均大于1，将采集周期t划分为监控周期t/n，n为划分率，所述能耗采集设备和效能采集设备按照监控周期t/n进行采样并将数据上传至物理网平台，当实时电能消耗量大于时，实时效能维持在时，能耗控制系统通讯物理网平台下发能耗控制指令以减小能耗设备用电量。8.根据权利要求1中所述的一种基于人工智能控制物联网设备的建筑节能系统，其特征在于，所述物联网平台连接有警示装置，所述警示装置用于能耗设备故障报警和能耗预警，在电量超过预期电量消耗量时发出警报，并向物联网平台传输超标信息。9.根据权利要求1中所述的一种基于人工智能控制物联网设备的建筑节能系统，其特征在于，所述物联网平台还用于展示能耗设备运行状态和参数、能耗采集设备和效能采集设备采集的历史数据以及能耗设备的电量消耗量预测值和效能预测值。

技术总结
本发明涉及建筑物节能控制技术领域，具体公开了一种基于人工智能控制物联网设备的建筑节能系统，物联网平台用于数据的接收与下发，对能耗设备的节能控制，能耗采集设备用于周期性的采集能耗设备的电能消耗量；效能采集设备用于周期性的采集建筑物内可评价能耗设备的效能值，能耗控制系统与物联网平台连接，用于通过预测算法对周期采集的电能消耗量和效能值预测下一采集周期内的电能消耗量和能耗设备的效能值，并建立建筑物预测电能消耗量和预测效能值的关联模型，物联网平台基于关联模型下发指令对能耗设备进行控制。本发明的实现在维持效能的情况下，自动控制能耗设备减少电量消耗，具有更好的建筑节能效果。具有更好的建筑节能效果。具有更好的建筑节能效果。


技术研发人员：方科 施磊
受保护的技术使用者：壹品慧数字科技（上海）有限公司
技术研发日：2023.06.30
技术公布日：2023/10/5