[发明专利]一种能源动态预测的啤酒生产企业能源消耗监督方法

摘要

本发明涉及一种能源动态预测的啤酒生产企业能源消耗系统及监督方法，该系统包括能源数据输入单元、数据处理单元、能源预测单元、能源管理单元、能耗报警及处理单元，所述数据处理单元通过[0,1]归一化的方法，将数据统一进行归一化处理，如果能源消耗不正常时，能耗报警及处理单元通过报警声或发光二极管发出报警提示，本发明所述的一种能源动态预测的啤酒生产企业能源消耗监督方法与已有的依靠管理者经验判断的方法相比，具有使用简单、增加了客观评价标准的特点。

主权项

一种能源动态预测的啤酒生产企业能源消耗监督方法，其特征在于包括以下步骤：1）、能源消耗系统的构建：能源消耗系统包括能源数据输入单元、数据处理单元、能源预测单元、能源管理单元、能耗报警及处理单元，所述数据处理单元通过[0,1]归一化的方法，将数据统一进行归一化处理，能源预测单元中设有支持向量机，对能源使用情况进行预测，如果能源消耗不正常时，能耗报警及处理单元通过报警声或发光二极管发出报警提示；2）、统计数据：通过人工统计的方式前n个月份的W(x)车间E(y)能源的实际消耗值数据输入到能源数据输入单元中；3）、数据处理单元处理数据：通过人工统计的方式将前（n‑1）个月份的W(x)车间E(y)能源的实际消耗值作为W(x)车间E(y)能源预测模型的输入数据，该单元为EXCEL表；数据处理单元通过[0,1]归一化的方法，将数据统一进行归一化处理；4）、能源预测单元对能源使用情况进行预测：通过支持向量机，分别将PK、LK、GK、SK作为核函数,支持向量机利用grid‑search算法寻找最佳惩罚参数c和gamma值，支持向量机通过对输入数据的学习，得到W(x)车间E(y)能源预测模型，利用能源预测模型可以得到第n个月份的W(x)车间E(y)能源消耗预测值M(n)_W(x)_E(y)_PV，计算M(n)_W(x)_E(y)_DV，比较PK、LK、GK、SK核函数条件下产生的M(n)_W(x)_E(y)_DV值的大小，找出使得M(n)_W(x)_E(y)_DV值最小的核函数K₁；将M(n)_W(x)_E(y)_RV增加到预测模型的输入数据中，支持向量机利用grid‑search算法寻找最佳惩罚参数c和gamma值，利用核函数K₁对第(n+1)月份的W(x)车间E(y)能源消耗进行预测，得到第(n+1)月份的W(x)车间E(y)能源消耗预测值，即M(n+1)_W(x)_E(y)_PV，设Times(n)=0；5）、如果M(n+1)_W(x)_E(y)_DV≤5%*M(n+1)_W(x)_E(y)_RV，则啤酒生产企业能源消耗监督系统认为第(n+1)月份的能源消耗量处于正常范围内，累计次数Times(n+1)的值不变，如果M(n+1)_W(x)_E(y)_DV>5%*M(n+1)_W(x)_E(y)_RV，则累计次数Times(n+1)的值增加1次，将M(n+1)_W(x)_E(y)_RV增加为W(x)车间E(y)能源预测模型的输入值，继续使用核函数K1对第(n+2)月份的W(x)车间E(y)能源消耗进行预测，支持向量机利用grid‑search算法寻找最佳惩罚参数c和gamma值，得到M(n+2)_W(x)_E(y)_PV；6）、如果M(n+2)_W(x)_E(y)_DV≤5%*M(n+2)_W(x)_E(y)_RV，则啤酒生产企业能源消耗监督系统认为第(n+2)月份的能源消耗量处于正常范围内，累计次数Times(n+2)的值不变，如果M(n+2)_W(x)_E(y)_DV>5%*M(n+2)_W(x)_E(y)_RV，则累计次数Times(n+2)的值增加1次，将M(n+2)_W(x)_E(y)_RV增加为W(x)车间E(y)能源预测模型的输入值，继续使用核函数K1对第(n+3)月份的W(x)车间E(y)能源消耗进行预测，支持向量机利用grid‑search算法寻找最佳惩罚参数c和gamma值，得到M(n+3)_W(x)_E(y)_PV；7）、如果M(n+3)_W(x)_E(y)_DV≤5%*M(n+3)_W(x)_E(y)_RV，则啤酒生产企业能源消耗监督系统认为第(n+3)月份的能源消耗量处于正常范围内，累计次数Times(n+3)的值不变，如果M(n+3)_W(x)_E(y)_DV>5%*M(n+3)_W(x)_E(y)_RV，则累计次数Times(n+3)的值增加1次，如果Times(n+3)＜3，则能源消耗监督系统认定W(x)车间E(y)能源消耗处于正常范围内，将M(n+3)_W(x)_E(y)_RV增加为W(x)车间E(y)能源预测模型的输入值，继续使用核函数K1对第(n+4)月份的W(x)车间E(y)能源消耗进行预测，支持向量机利用grid‑search算法寻找最佳惩罚参数c和gamma值，得到M(n+4)_W(x)_E(y)_PV；8）、按照步骤7）的方法判断Times(n+4)的值，如果Times(n+4)＜3，则继续按照步骤（6）的方法判断Times(n+5)的值，如果Times(n+5)＜3，则继续按照步骤7）的方法判断Times(n+6)的值，直到Times(n+m≥3；9）、能耗报警及处理单元进行报警：如果Times(n+m)≥3，则能源消耗监督系统认定W(x)车间E(y)能源消耗处于不正常范围内，啤酒生产企业能源消耗监督系统对W(x)车间E(y)能源消耗情况发出警报，要求管理者到W(x)车间查看E(y)能源使用、消耗情况，排查W(x)车间人员是否存在E(y)能源浪费的情况；10）、将累计次数Times(n+3)的值清零，即Times(n+3)=0，同时按照步骤1）和步骤2）的方法重新寻找最佳核函数;其中，PK：多项式核函数；      LK：线性核函数；      GK：高斯核函数；      SK：sigmoid核函数；      M(n)：第n月份，n为正整数；      M(n+m)：第（n+m）月份，n、m为正整数；      W(x)：x车间；      E(y)：y能源；      PV：预测消耗值；      RV：实际消耗值；      M(n)_W(x)_E(y)_PV：第n月份W(x)车间的E(y)能源预测消耗值；      M(n)_W(x)_E(y)_RV：第n月份W(x)车间的E(y)能源实际消耗值；      M(n)_W(x)_E(y)_DV：第n月份W(x)车间的E(y)能源预测消耗值与实际消耗值之间差值的绝对值，M(n)_W(x)_E(y)_DV=|M(n)_W(x)_E(y)_PV‑M(n)_W(x)_E(y)_RV|；      Times(n+m)：同一个月份W(x)车间的E(y)能源预测消耗值与实际消耗值之间的差值大于实际消耗值5%的前（n+m）个月份中累计次数。