一种基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法及应用

1.本发明属于能源评估领域，尤其涉及一种基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法及应用。


背景技术：

2.目前：随着化石能源存量的越来越少以及过往使用化石能源导致的越来越恶劣的自然环境，清洁能源技术成为了当前发展的主流。清洁能源应用于建筑系统，满足建筑供电、供暖、制冷等能源需求，可有效的减少对常规燃料的需求和灰、渣、二氧化硫以及氮氧化物等污染物排放量，具有较高的环境效益。但是清洁能源并非绝对的清洁，其在运行过程中也会产生一定的环境影响，如设备运行所消耗的电力、柴油、汽油等产生的污染输出。
3.因此，面对清洁能源供能系统的同样需要对能源系统进行评估，在评价过程中，单纯的评估清洁能源对环境产生的效益或评估清洁能源对环境造成的负面影响，往往带有一定的片面性，基于此，通过对比清洁能源系统与传统能源供应系统的环境影响，探寻清洁能源系统的相对环境效益，能够更为准确的评估清洁能源系统的“环境效益”。
4.通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
5.(1)目前来说，单纯的评估清洁能源对环境产生的效益或评估清洁能源对环境造成的负面影响，往往带有一定的片面性。
6.(2)目前的技术方面还没有建立一个有效的清洁能源供能系统的评估体系，可以更为准确的评估清洁能源系统的“环境效益”。
7.(3)就技术而言，在大数据时代，如何建立基于大数据的清洁能源评估体系，使评价结果更为准确。


技术实现要素：

8.针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法及应用。
9.本发明是这样实现的，一种基于大数据的清洁能源供能系统，所述基于大数据的清洁能源供能系统包括：
10.性能数据采集单元，与数据传输单元连接，用于收集清洁能源供能系统在运行期间的性能数据，包括输入清洁能源供能系统的系统参数数据、接入设备参数数据，还包括输出清洁能源供能系统的能源输出量数据、能源分配量数据；在运行期间，性能数据采集单元中的监控服务器实时监控系统数据改变情况，一旦监测到有数据的产生和/或改变，监控服务器就采集产生和/或改变的数据；
11.数据传输单元，与环境数据采集单元、性能数据采集单元、分类单元相连接，用于对性能数据采集单元的采集数据进行数据传输，数据传输单元将性能数据采集单元所采集的数据进行打包，并标注数据标签，数据传输单元将带有数据标签的数据包通过无线通信技术传输至分类单元进行分类；
12.分类单元，与数据传输单元、评估单元相连接，所述分类单元用于确定清洁能源供能系统在运行期间产生的环境影响类型，分类单元通过数据传输单元获取到性能数据采集单元的性能数据，将性能数据进行标注后使用分类方法对性能数据产生的环境影响类型进行分类；
13.评估单元，与分类单元相连接，用于从所述分类单元接收数据，代入内置于评估单元的数据库及计算库，经过计算分析得到清洁能源供能系统对环境影响的评估，通过数据传输单元将分类结果传输至评估单元，评估单元对分类结果进行相应处理后使用评估方法对其评估；
14.供能单元，与评估单元、数据存储单元相连接，用于使用供能评估程序根据评估单元的评估结果确定供能方式、供能时间、供能类型以及预计供能总量，所述供能评估程序是训练好的深度卷积神经网络，将评估结果输入网络中，网络经过计算即可得到相应结果；
15.数据存储单元，与评估单元、供能单元相连接，用于对评估单元产生的数据以及分类单元传输至评估单元的数据进行存储，采用sql服务数据库进行数据的存储，获取到数据后，数据存储单元中的sql服务器将数据打包传输至后台数据库中，后台数据库自动生成存储数据的sql语句，将数据存入sql数据库中。
16.进一步，所述分类单元引入决策树cart分类模型，训练非线性的离散特征向量，调整参数优化模型，并利用模型确定能源系统运行期产生的环境影响类型。
17.本发明的另一目的在于提供一种基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法，所述基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法包括如下步骤：
18.步骤一：利用性能数据采集单元统计清洁能源功能系统输入输出数据；
19.步骤二：将采集到的数据传输到分类单元；
20.步骤三：基于cart分类模型，确定能源系统运行期产生的环境影响类型；
21.步骤四：将能源系统涉及的环境影响因子归入步骤三确定的环境影响类型，并计算各类型环境影响潜值；
22.步骤五：对计算的各类环境影响潜值进行标准化处理，得到各类环境影响潜值的标准化数值；
23.步骤六：对环境影响潜值标准化数值进行加权评估，并计算出其总环境影响负荷，对各清洁能源系统进行环境影响评价。
24.进一步，所述步骤四中的清洁能源供能系统的环境影响因子包括co2、so2、nox、co、煤、石油、天然气和电力。
25.进一步，所述步骤四计算各类型环境影响潜值的方法是，通过将每类环境影响涵盖的各环境影响因子数值与各自的换算因子相乘并进行加和求得，计算公式为：
[0026][0027]
其中，mi为能源系统第i类环境影响潜值，w
ij
为第j种环境影响因子对第i类环境影响潜值的换算因子，ej为第j种环境影响因子的数值，n为与i类环境影响相关的环境影响因子种类总数。
[0028]
进一步，所述步骤五中需要对各类环境影响潜值进行标准化处理，计算公式为：
[0029]
si＝mi/(t
×
ni)
[0030]
其中，si为标准化后的第i类环境影响潜值，mi为能源系统第i类环境影响潜值，t为能源系统的服务年限，ni为第i类环境影响的人均环境影响潜值。
[0031]
进一步，所述步骤六对环境影响潜值标准化数值进行加权评估，并计算出其总环境影响负荷，加权评估计算公式为：
[0032][0033]
其中，yi为某能源系统的第i项环境影响潜值的标准化数值，wi第i项环境影响的权重系数。
[0034]
本发明的另一目的在于提供一种实现所述基于大数据的清洁能源供能系统的信息数据处理终端。
[0035]
本发明的另一目的在于提供一种实现所述基于大数据的清洁能源供能系统的移动设备。
[0036]
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述基于大数据的清洁能源供能系统。
[0037]
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明公开了一种基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法，在以往的技术中，单纯的评估清洁能源对环境产生的效益或评估清洁能源对环境造成的负面影响，往往带有一定的片面性。因此，本发明建立一个有效的清洁能源供能系统的评估体系，可以更为准确的评估清洁能源系统的“环境效益”，同时融入了机器学习与深度学习的内容，并结合cart分类算法与加权评估方法使其评价结果更为准确；发明可以定量、客观的分析不同清洁能源系统的各类型环境影响，探寻各能源系统主要环境影响，通过对比清洁能源系统与传统能源系统间的环境影响差异，评估清洁能源系统的相对环境效益。
附图说明
[0038]
图1是本发明实施例提供的基于大数据的清洁能源供能系统示意图；
[0039]
图2是本发明实施例提供的基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法的基本示意图；
[0040]
图3是本发明实施例提供的基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法的结构示意图；
具体实施方式
[0041]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0042]
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法及应用，下面结合附图对本发明作详细的描述。
[0043]
主要方案和效果描述部分：
[0044]
如图1所示，所述基于大数据的清洁能源供能系统包括：
[0045]
性能数据采集单元，与数据传输单元连接，用于收集清洁能源供能系统在运行期
间的性能数据，包括输入清洁能源供能系统的系统参数数据、接入设备参数数据，还包括输出清洁能源供能系统的能源输出量数据、能源分配量数据；在运行期间，性能数据采集单元中的监控服务器实时监控系统数据改变情况，一旦监测到有数据的产生和/或改变，监控服务器就采集产生和/或改变的数据；
[0046]
数据传输单元，与环境数据采集单元、性能数据采集单元、分类单元相连接，用于对性能数据采集单元的采集数据进行数据传输，数据传输单元将性能数据采集单元所采集的数据进行打包，并标注数据标签，数据传输单元将带有数据标签的数据包通过无线通信技术传输至分类单元进行分类；
[0047]
分类单元，与数据传输单元、评估单元相连接，所述分类单元用于确定清洁能源供能系统在运行期间产生的环境影响类型，分类单元通过数据传输单元获取到性能数据采集单元的性能数据，将性能数据进行标注后使用分类方法对性能数据产生的环境影响类型进行分类；
[0048]
评估单元，与分类单元相连接，用于从所述分类单元接收数据，代入内置于评估单元的数据库及计算库，经过计算分析得到清洁能源供能系统对环境影响的评估，通过数据传输单元将分类结果传输至评估单元，评估单元对分类结果进行相应处理后使用评估方法对其评估；
[0049]
供能单元，与评估单元、数据存储单元相连接，用于使用供能评估程序根据评估单元的评估结果确定供能方式、供能时间、供能类型以及预计供能总量，所述供能评估程序是训练好的深度卷积神经网络，将评估结果输入网络中，网络经过计算即可得到相应结果；
[0050]
数据存储单元，与评估单元、供能单元相连接，用于对评估单元产生的数据以及分类单元传输至评估单元的数据进行存储，采用sql服务数据库进行数据的存储，获取到数据后，数据存储单元中的sql服务器将数据打包传输至后台数据库中，后台数据库自动生成存储数据的sql语句，将数据存入sql数据库中。
[0051]
进一步，所述分类单元引入决策树cart分类模型，训练非线性的离散特征向量，调整参数优化模型，并利用模型确定能源系统运行期产生的环境影响类型。
[0052]
如图2所示，所述基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法包括如下步骤：
[0053]
步骤一：利用性能数据采集单元统计清洁能源功能系统输入输出数据；
[0054]
步骤二：将采集到的数据传输到分类单元；
[0055]
步骤三：基于cart分类模型，确定能源系统运行期产生的环境影响类型；
[0056]
步骤四：将能源系统涉及的环境影响因子归入步骤三确定的环境影响类型，并计算各类型环境影响潜值；
[0057]
步骤五：对计算的各类环境影响潜值进行标准化处理，得到各类环境影响潜值的标准化数值；
[0058]
步骤六：对环境影响潜值标准化数值进行加权评估，并计算出其总环境影响负荷，对各清洁能源系统进行环境影响评价。
[0059]
进一步，所述步骤四中的清洁能源供能系统的环境影响因子包括co2、so2、nox、co、煤、石油、天然气和电力。
[0060]
进一步，所述步骤四计算各类型环境影响潜值的方法是，通过将每类环境影响涵盖的各环境影响因子数值与各自的换算因子相乘并进行加和求得，计算公式为：
[0061][0062]
其中，mi为能源系统第i类环境影响潜值，w
ij
为第j种环境影响因子对第i类环境影响潜值的换算因子，ej为第j种环境影响因子的数值，n为与i类环境影响相关的环境影响因子种类总数。
[0063]
进一步，所述步骤五中需要对各类环境影响潜值进行标准化处理，计算公式为：
[0064]
si＝mi/(t
×
ni)
[0065]
其中，si为标准化后的第i类环境影响潜值，mi为能源系统第i类环境影响潜值，t为能源系统的服务年限，ni为第i类环境影响的人均环境影响潜值。
[0066]
进一步，所述步骤六对环境影响潜值标准化数值进行加权评估，并计算出其总环境影响负荷，加权评估计算公式为：
[0067][0068]
其中，yi为某能源系统的第i项环境影响潜值的标准化数值，wi第i项环境影响的权重系数。
[0069]
如图3所示，是本发明实施例中基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法的架构示意图。本实施例的基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法包括一个或多个处理器以及至少两个存储器。其中，图3中以一个处理器和两个存储器为例。
[0070]
处理器1，存储器1和存储器2可以通过总线或者其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。
[0071]
存储器1和存储器2作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储易失性软件程序和非易失性计算机可执行程序。处理器1通过运行存储在存储器1中的非易失性软件程序和指令对存储器2中数据库中数据进行处理，从而执行基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法并将数据库中数据所对应的数据存储于存储器2中。
[0072]
存储器1和存储器2可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器2可选包括相对于处理器1和存储器1的远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器1和存储器1。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0073]
将本发明应用实施例提供的基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法应用于计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法的步骤。
[0074]
将本发明应用实施例提供的基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法应用于信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现所述基于大数据的清洁能源供能系统的评估系统。
[0075]
本发明在工作时：首先，使用性能数据采集单元进行系统内部的性能数据收集，传输至数据传输单元进行打包标注，打包标注后的性能数据传输至分类单元，使用cart分类算法对性能数据进行分类，得到产生的环境影响类型，将分类结果传输至评估单元进行评
估，使用加权评估得到环境影响评估，环境影响评估结果传输至供能模块进而确定供能方式、供能时间、供能类型以及预计供能总量，最后使用数据存储单元进行系统内部的数据存储，方便日后调用查询。
[0076]
本发明实施例在研发或者使用过程中取得了一些积极效果，和现有技术相比的确具备很大的优势，本发明实施例提供的基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法，使用三个能源系统进行实验，三个能源系统的环境影响的排序为：燃煤锅炉》地热梯级利用》地源热泵，从而说明在三种能源系统中，地源热泵系统的环境效益最高，其次为地热梯级利用，两种清洁能源系统相比于传统燃煤锅炉供热系统具有明显的相对环境效益。
[0077]
在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上；术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”、“前端”、“后端”、“头部”、“尾部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0078]
应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
[0079]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于大数据的清洁能源供能系统，其特征在于，所述基于大数据的清洁能源供能系统包括：性能数据采集单元，与数据传输单元连接，用于收集清洁能源供能系统在运行期间的性能数据，包括输入清洁能源供能系统的系统参数数据、接入设备参数数据，还包括输出清洁能源供能系统的能源输出量数据、能源分配量数据；在运行期间，性能数据采集单元中的监控服务器实时监控系统数据改变情况，一旦监测到有数据的产生和/或改变，监控服务器就采集产生和/或改变的数据；数据传输单元，与环境数据采集单元、性能数据采集单元、分类单元相连接，用于对性能数据采集单元的采集数据进行数据传输，数据传输单元将性能数据采集单元所采集的数据进行打包，并标注数据标签，数据传输单元将带有数据标签的数据包通过无线通信技术传输至分类单元进行分类；分类单元，与数据传输单元、评估单元相连接，所述分类单元用于确定清洁能源供能系统在运行期间产生的环境影响类型，分类单元通过数据传输单元获取到性能数据采集单元的性能数据，将性能数据进行标注后使用分类方法对性能数据产生的环境影响类型进行分类；评估单元，与分类单元相连接，用于从所述分类单元接收数据，代入内置于评估单元的数据库及计算库，经过计算分析得到清洁能源供能系统对环境影响的评估，通过数据传输单元将分类结果传输至评估单元，评估单元对分类结果进行相应处理后使用评估方法对其评估；供能单元，与评估单元、数据存储单元相连接，用于使用供能评估程序根据评估单元的评估结果确定供能方式、供能时间、供能类型以及预计供能总量，所述供能评估程序是训练好的深度卷积神经网络，将评估结果输入网络中，网络经过计算即可得到相应结果；数据存储单元，与评估单元、供能单元相连接，用于对评估单元产生的数据以及分类单元传输至评估单元的数据进行存储，采用sql服务数据库进行数据的存储，获取到数据后，数据存储单元中的sql服务器将数据打包传输至后台数据库中，后台数据库自动生成存储数据的sql语句，将数据存入sql数据库中。2.如权利要求1所述的基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法及应用，其特征在于，所述分类单元引入决策树cart分类模型，训练非线性的离散特征向量，调整参数优化模型，并利用模型确定能源系统运行期产生的环境影响类型。3.一种基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法，其特征在于，所述基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法包括如下步骤：步骤一：利用性能数据采集单元统计清洁能源功能系统输入输出数据；步骤二：将采集到的数据传输到分类单元；步骤三：基于cart分类模型，确定能源系统运行期产生的环境影响类型；步骤四：将能源系统涉及的环境影响因子归入步骤三确定的环境影响类型，并计算各类型环境影响潜值；步骤五：对计算的各类环境影响潜值进行标准化处理，得到各类环境影响潜值的标准化数值；步骤六：对环境影响潜值标准化数值进行加权评估，并计算出其总环境影响负荷，对各
清洁能源系统进行环境影响评价。4.如权利要求3所述的基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法，其特征在于，所述步骤四中的清洁能源供能系统的环境影响因子包括co2、so2、nox、co、煤、石油、天然气和电力。5.如权利要求3所述的基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法，其特征在于，所述步骤四计算各类型环境影响潜值的方法是，通过将每类环境影响涵盖的各环境影响因子数值与各自的换算因子相乘并进行加和求得，计算公式为：其中，m
i
为能源系统第i类环境影响潜值，w
ij
为第j种环境影响因子对第i类环境影响潜值的换算因子，e
j
为第j种环境影响因子的数值，n为与i类环境影响相关的环境影响因子种类总数。6.如权利要求3所述的基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法，其特征在于，所述步骤五中需要对各类环境影响潜值进行标准化处理，计算公式为：s
i
＝m
i
/(t
×
n
i
)其中，s
i
为标准化后的第i类环境影响潜值，m
i
为能源系统第i类环境影响潜值，t为能源系统的服务年限，n
i
为第i类环境影响的人均环境影响潜值。7.如权利要求3所述的基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法，其特征在于，所述步骤六对环境影响潜值标准化数值进行加权评估，并计算出其总环境影响负荷，加权评估计算公式为：其中，y
i
为某能源系统的第i项环境影响潜值的标准化数值，w
i
第i项环境影响的权重系数。8.一种实现权利要求1～2任意一项所述基于大数据的清洁能源供能系统的信息数据处理终端。9.一种实现权利要求1～2任意一项所述基于大数据的清洁能源供能系统的移动设备。10.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1～2任意一项所述基于大数据的清洁能源供能系统。

技术总结
本发明属于技术领域，公开了一种基于大数据的清洁能源供能系统的评估方法及应用，所述基于大数据的清洁能源供能系统包括性能数据采集单元，用于收集清洁能源供能系统在运行期间的性能数据；数据传输单元；分类单元，用于确定清洁能源供能系统在运行期间产生的环境影响类型；评估单元，用于得到清洁能源供能系统对环境影响的评估；供能单元，用于使用供能评估程序根据评估单元的评估结果确定供能信息；数据存储单元，用于对数据进行存储。本发明可以定量、客观、较为准确的分析不同清洁能源系统的各类型环境影响，探寻各能源系统主要环境影响，通过对比清洁能源系统与传统能源系统间的环境影响差异，评估清洁能源系统的相对环境效益。效益。效益。


技术研发人员：袁凌 张继心 杨金钢 孙峙峰
受保护的技术使用者：吉林建筑大学
技术研发日：2023.05.22
技术公布日：2023/8/16