[发明专利]构建设备能效曲线模型的方法、装置、介质及电子设备

说明书

本发明公开了一种构建设备能效曲线模型的方法、装置、可读介质及电子设备，该方法包括：周期性采集目标设备的运行数据；其中运行数据包括第一输出功率及其对应的第一能效转化率；将运行数据加入运行数据时间序列；当运行数据时间序列中的运行数据的个数达到设定数值时，删除运行数据时间序列中排在首位的运行数据；响应外部触发，以运行数据时间序列中各个运行数据为训练数据进行高斯过程的训练，得到与目标设备相对应的超参数；利用超参数及各个运行数据确定出与目标设备对应的能效曲线模型。本发明提供的技术方案可以适用于各种不同类型的设备，且得到的能效曲线模型能够更为准确的反映目标设备的实际运行状态。

技术领域

本发明涉及能源领域，尤其涉及构建设备能效曲线模型的方法、装置、介质及电子设备。

背景技术

设备的能效曲线能够反映设备的输出功率和能效转换率之间的关系，运维人员可根据能效曲线完成对相应设备的运行情况进行调整和优化。

目前，对于能源站内的大量设备，通常需要根据各个设备的设备类型，采用不同的参数化模型对不同设备的能效曲线模型进行建模得到每一个设备分别对应的能效曲线模型；同时，设备运行时的实际能效受到运行时间和环境因素的影响，因此构建的能效曲线模型可能不能较为准确的反映目标设备的实际运行状态。

发明内容

本发明提供了一种构建设备能效曲线模型的方法、装置、可读介质及电子设备，可以适用于各种不同类型的设备，且得到的能效曲线模型能够更为准确的反映目标设备的实际运行状态。

第一方面，本发明提供了一种构建设备能效曲线模型的方法，包括：

周期性采集目标设备的运行数据；其中，所述运行数据包括第一输出功率及其对应的第一能效转化率；

将所述运行数据加入运行数据时间序列；

当所述运行数据时间序列中的所述运行数据的个数达到设定数值时，删除所述运行数据时间序列中排在首位的所述运行数据；

响应外部触发，以所述运行数据时间序列中各个所述运行数据为训练数据进行高斯过程的训练，得到与所述目标设备相对应的超参数；

利用所述超参数及各个所述运行数据确定出与所述目标设备对应的能效曲线模型。

优选地，

所述外部触发包括：第二输出功率；

在所述利用所述超参数及各个所述运行数据确定出与所述目标设备对应的能效曲线模型之后，进一步包括：

利用所述能效曲线模型确定出与所述第二输出功率相对应的第一预测能效转化率。

优选地，

所述确定出与所述目标设备对应的能效曲线模型，进一步包括：记录所述能效曲线模型的构建时间点；

还包括：

在每采集到一个当前运行数据时，检测采集所述当前运行数据的当前时间点与所述构建时间点之间的时间差是否为预设固定时长的整数倍数，如果是，则利用采集的所述当前运行数据检测所述能效曲线模型是否准确；

当检测到所述能效曲线模型不准确时，发送所述外部触发。

优选地，

所述利用采集的所述当前运行数据检测所述能效曲线模型是否准确，包括：

利用所述能效曲线模型确定出与所述当前运行数据携带的第三输出功率相对应的第二预测能效转化率；

检测所述当前运行数据携带的第三能效转化率与所述第二预测能效转化率的相对误差是否小于预设相对误差阈值，如果是，则确定所述能效曲线模型准确，如果否，则确定所述能效曲线模型不准确。