一种基于在线分析诊断与报警结论精准溯源的智能优化节能系统的制作方法

1.本发明属于智能优化节能技术领域，具体涉及一种基于在线分析诊断与报警结论精准溯源的智能优化节能系统。


背景技术：

2.能源管理是对能源的生产、分配、转换和消耗的全过程进行科学的计划、组织、检查、控制和监督工作的总称。内容包括：制定正确的能源开发政策和节能政策，不断完善能源规划、能源法规，能源控制系统，安排好工业能源、生活能源的生产与经营；加强能源设备管理，提高能源利用率，实行能源定额管理，计算出能源的有效消耗及工艺性损耗的指标，层层核定各项能源消耗定额，并通过经济责任制度和奖惩制度把能源消耗定额落实到车间、班组和个人，督促企业达到耗能先进水平，定期检查耗能大的重点企业，重点项目和重点设备，不断对能源有效利用程度进行技术分析，建立健全能源管理制度，形成专业管理与群众管理相结合的能源管理网，教育职工树立节能意识，并不断加强对能源消耗的计量监督、标准监督和统计监督。
3.能源管理和节能技术中，现有国内外常见友商的能源管理类系统基本都是通过采集各类能源消耗的数据进行实时监测、统计，通过图形和表格的形式展现，让用户知晓全厂、各分厂、各车间的能耗消耗量，无法准确的分析造成能耗异常的根本原因、影响设备稳定运行的潜在因素，因此企业管理者无法主动有效的实施能源精细化管控与节能技改，以达到节能降耗、增产增效的目标，为此我们提出一种基于在线分析诊断与报警结论精准溯源的智能优化节能系统来解决现有技术中存在的问题。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于在线分析诊断与报警结论精准溯源的智能优化节能系统，以解决上述背景技术中提出现有技术中的问题。
5.为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
6.一种基于在线分析诊断与报警结论精准溯源的智能优化节能系统，包括：
7.s1、建立能耗、安全异常自动挖掘与深度追踪数据模型，包括打通节能系统能耗统计、信息查询、节能分析、分析诊断、设备管理功能模块、数据和信息之间的关联关系，实现异常问题的自动挖掘与动态展示；
8.s2、提供全生命周期多维度的报警业务闭环管理策略，针对报警事件按照单次报警、持续报警、连续报警不同维度，提供多级不同危害程度的报警信息、事件处理流程与推送机制；
9.s3、依托机器学习技术实现高价值分析诊断报告精准推送：记录用户日常使用与操作系统功能行为，分析用户关注的重点功能、重点分析对象、重点业务场景进行用户行为的深度学习与模拟。
10.优选的，s1中实现异常问题的自动挖掘与动态展示之后还包括：
11.跳转进一步分析异常问题发生的区域、日期；
12.跳转深度挖掘异常直接原因，所述异常直接原因包括异常设备原因、值班班组原因、操作人员原因；
13.提供异常特征曲线给出直观的分析诊断结论，指导用户快速定位问题及初步解决方案。
14.优选的，s2中提供多级不同危害程度的报警信息、事件处理流程与推送机制之后还包括：
15.定向推送故障信息、事件处理责任人，通过可视化的处理业务流程，实现故障的精准推送、问题及时排查，有效缩短故障的处理事件；
16.所述推送机制形式包括声光报警器、短信推送、app推送、邮件推送。
17.优选的，s3中分析用户关注的重点功能、重点分析对象、重点业务场景进行用户行为的深度学习与模拟之后还包括：
18.将系统定期生成的不同维度的高价值日报、月报进行精准的模糊匹配，及时提醒用户进行接收与确认系统定期推送生成的报告，通过高价值的报告提高用户能源管理及异常问题处理的工作效率，实现节能降耗。
19.优选的，通过产品能效分析
→
区域能效分析
→
岗位能效分析
→
对比分析，通过能效分析进行自动挖掘与深度追踪，定位能效异常原因，直接给出分析诊断结论；
20.通过全厂能耗分析
→
区域能耗分析
→
设备能耗分析，通过全局分析，逐级挖掘到区域能耗分析，最终定位影响设备能耗异常原因，结合统计报表及能耗走势特征图形直接追踪定位显示异常设备；
21.通过月度总体分析
→
具体日期分析
→
具体设备
→
特征曲线分析，定位影响设备安全运行原因，直接给出分析诊断结论；
22.提前针对具体设备和设备组设置报警阈值条件；
23.通过机器学习技术，记录用户日常使用与操作系统功能行为。
24.优选的，通过产品能效分析包括主要产品能效对标；
25.区域能效分析包括大区域、小区域能效对标；
26.岗位能效分析包括定位到班组、设备对比分析
27.对比分析包括分析异常状态对比分析定位具体设备异常时刻特征曲线。
28.优选的，设备组设置报警阈值条件包括单次报警、连续报警条件，还包括：
29.设定推送信息、事件处理人，发生报警时自动触发报警流程，根据处理人员各自的职责来对报警过程进行处理，确保报警能够及时有效的进行解决。
30.优选的，通过机器学习技术，记录用户日常使用与操作系统功能行为还包括：
31.系统分析用户关注的重点功能、重点分析对象、重点业务场景进行机器深度学习与模拟，将电费结构、节能分析、分析诊断、报警管理功能模块定期自动生成的日报、月报进行精准的匹配推送，及时提醒用户进行接收与确认系统定期推送生成的报告。
32.本发明的技术效果和优点：本发明提出的一种基于在线分析诊断与报警结论精准溯源的智能优化节能系统，与现有技术相比，具有以下优点：
33.本发明通过建立能耗、安全异常自动挖掘与深度追踪数据模型，包括打通节能系
统能耗统计、信息查询、节能分析、分析诊断、设备管理功能模块、数据和信息之间的关联关系，实现异常问题的自动挖掘与动态展示；提供全生命周期多维度的报警业务闭环管理策略，针对报警事件按照单次报警、持续报警、连续报警不同维度，提供多级不同危害程度的报警信息、事件处理流程与推送机制；
34.依托机器学习技术实现高价值分析诊断报告精准推送：记录用户日常使用与操作系统功能行为，分析用户关注的重点功能、重点分析对象、重点业务场景进行用户行为的深度学习与模拟，将系统定期生成的不同维度的高价值日报、月报进行精准的模糊匹配，及时提醒用户进行接收与确认系统定期推送生成的报告，通过高价值的报告提高用户能源管理及异常问题处理的工作效率，实现节能降耗。
35.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书以及附图中所指出的结构来实现和获得。
附图说明
36.图1为本发明的基于在线分析诊断与报警结论精准溯源的智能优化节能系统的示意图；
具体实施方式
37.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，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。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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
38.本发明提供了如图1所示的实施例：
39.一种基于在线分析诊断与报警结论精准溯源的智能优化节能系统，包括：
40.s1、建立能耗、安全异常自动挖掘与深度追踪数据模型：可以打通节能系统能耗统计、信息查询、节能分析、分析诊断、设备管理等功能模块、数据和信息之间的关联关系，实现异常问题(现象)的自动挖掘与动态展示
‑‑
跳转进一步分析异常问题发生的区域、日期
‑‑‑
跳转深度挖掘异常直接原因(异常设备、值班班组、操作人员)
‑‑‑
提供异常特征曲线给出直观的分析诊断结论，指导用户快速定位问题及初步解决方案。
41.s2、提供全生命周期多维度的报警业务闭环管理策略：针对报警事件按照单次报警、持续报警、连续报警等不同维度，提供一、二、三级不同危害程度的报警信息、事件处理流程与推送机制(声光报警器、短信推送、app推送、邮件推送等)，定向推送故障信息、事件处理责任人，通过可视化的处理业务流程，实现故障的精准推送、问题及时排查，有效缩短故障的处理事件。
42.s3、依托机器学习技术实现高价值分析诊断报告精准推送：记录用户日常使用与操作系统功能行为，分析用户关注的重点功能、重点分析对象、重点业务场景进行用户行为的深度学习与模拟，将系统定期生成的不同维度的高价值日报、月报进行精准的模糊匹配，及时提醒用户进行接收与确认系统定期推送生成的报告，通过高价值的报告提高用户能源
管理及异常问题处理的工作效率，实现节能降耗。
43.基于在线分析诊断与报警结论精准溯源的智能优化节能系统具体的技术路线包括；
44.1、通过产品能效分析(主要产品能效对标)
→
区域能效分析(大区域、小区域能效对标)
→
岗位能效分析(定位到班组、设备对比分析)
→
对比分析(异常状态对比分析定位具体设备异常时刻特征曲线)，通过能效分析进行自动挖掘与深度追踪，定位能效异常原因，直接给出分析诊断结论。
45.2、通过全厂能耗分析
→
区域能耗分析
→
设备能耗分析(定位具体设备)，通过全局分析，逐级挖掘到区域能耗分析，最终定位影响设备能耗异常原因，结合统计报表及能耗走势特征图形直接追踪定位显示异常设备。
46.3、通过月度总体分析
→
具体日期分析
→
具体设备(组)
→
特征曲线分析，定位影响设备安全运行原因，直接给出分析诊断结论。
47.4、提前针对具体设备、设备组设置报警阈值条件(含单次报警、连续报警条件)，并设定推送信息、事件处理人，发生报警时自动触发报警流程，根据处理人员各自的职责来对报警过程进行处理，确保报警能够及时有效的进行解决。
48.5、通过机器学习技术，记录用户日常使用与操作系统功能行为，系统分析用户关注的重点功能、重点分析对象、重点业务场景进行机器深度学习与模拟，将电费结构、节能分析、分析诊断、报警管理等功能模块定期自动生成的日报、月报进行精准的匹配推送，及时提醒用户进行接收与确认系统定期推送生成的报告。
49.综上所述，本发明通过建立能耗、安全异常自动挖掘与深度追踪数据模型，包括打通节能系统能耗统计、信息查询、节能分析、分析诊断、设备管理功能模块、数据和信息之间的关联关系，实现异常问题的自动挖掘与动态展示；提供全生命周期多维度的报警业务闭环管理策略，针对报警事件按照单次报警、持续报警、连续报警不同维度，提供多级不同危害程度的报警信息、事件处理流程与推送机制；
50.依托机器学习技术实现高价值分析诊断报告精准推送：记录用户日常使用与操作系统功能行为，分析用户关注的重点功能、重点分析对象、重点业务场景进行用户行为的深度学习与模拟，将系统定期生成的不同维度的高价值日报、月报进行精准的模糊匹配，及时提醒用户进行接收与确认系统定期推送生成的报告，通过高价值的报告提高用户能源管理及异常问题处理的工作效率，实现节能降耗。
51.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于在线分析诊断与报警结论精准溯源的智能优化节能系统，其特征在于，包括：s1、建立能耗、安全异常自动挖掘与深度追踪数据模型，包括打通节能系统能耗统计、信息查询、节能分析、分析诊断、设备管理功能模块、数据和信息之间的关联关系，实现异常问题的自动挖掘与动态展示；s2、提供全生命周期多维度的报警业务闭环管理策略，针对报警事件按照单次报警、持续报警、连续报警不同维度，提供多级不同危害程度的报警信息、事件处理流程与推送机制；s3、依托机器学习技术实现高价值分析诊断报告精准推送：记录用户日常使用与操作系统功能行为，分析用户关注的重点功能、重点分析对象、重点业务场景进行用户行为的深度学习与模拟。2.根据权利要求1所述的一种基于在线分析诊断与报警结论精准溯源的智能优化节能系统，其特征在于：s1中实现异常问题的自动挖掘与动态展示之后还包括：跳转进一步分析异常问题发生的区域、日期；跳转深度挖掘异常直接原因，所述异常直接原因包括异常设备原因、值班班组原因、操作人员原因；提供异常特征曲线给出直观的分析诊断结论，指导用户快速定位问题及初步解决方案。3.根据权利要求1所述的一种基于在线分析诊断与报警结论精准溯源的智能优化节能系统，其特征在于：s2中提供多级不同危害程度的报警信息、事件处理流程与推送机制之后还包括：定向推送故障信息、事件处理责任人，通过可视化的处理业务流程，实现故障的精准推送、问题及时排查，有效缩短故障的处理事件；所述推送机制形式包括声光报警器、短信推送、app推送、邮件推送。4.根据权利要求1所述的一种基于在线分析诊断与报警结论精准溯源的智能优化节能系统，其特征在于：s3中分析用户关注的重点功能、重点分析对象、重点业务场景进行用户行为的深度学习与模拟之后还包括：将系统定期生成的不同维度的高价值日报、月报进行精准的模糊匹配，及时提醒用户进行接收与确认系统定期推送生成的报告，通过高价值的报告提高用户能源管理及异常问题处理的工作效率，实现节能降耗。5.根据权利要求1所述的一种基于在线分析诊断与报警结论精准溯源的智能优化节能系统，其特征在于：智能优化节能系统还包括具体技术路线，具体技术路线包括：通过产品能效分析
→
区域能效分析
→
岗位能效分析
→
对比分析，通过能效分析进行自动挖掘与深度追踪，定位能效异常原因，直接给出分析诊断结论；通过全厂能耗分析
→
区域能耗分析
→
设备能耗分析，通过全局分析，逐级挖掘到区域能耗分析，最终定位影响设备能耗异常原因，结合统计报表及能耗走势特征图形直接追踪定位显示异常设备；
通过月度总体分析
→
具体日期分析
→
具体设备
→
特征曲线分析，定位影响设备安全运行原因，直接给出分析诊断结论；提前针对具体设备和设备组设置报警阈值条件；通过机器学习技术，记录用户日常使用与操作系统功能行为。6.根据权利要求5所述的一种基于在线分析诊断与报警结论精准溯源的智能优化节能系统，其特征在于：通过产品能效分析包括主要产品能效对标；区域能效分析包括大区域、小区域能效对标；岗位能效分析包括定位到班组、设备对比分析对比分析包括分析异常状态对比分析定位具体设备异常时刻特征曲线。7.根据权利要求6所述的一种基于在线分析诊断与报警结论精准溯源的智能优化节能系统，其特征在于：设备组设置报警阈值条件包括单次报警、连续报警条件，还包括：设定推送信息、事件处理人，发生报警时自动触发报警流程，根据处理人员各自的职责来对报警过程进行处理，确保报警能够及时有效的进行解决。8.根据权利要求7所述的一种基于在线分析诊断与报警结论精准溯源的智能优化节能系统，其特征在于：通过机器学习技术，记录用户日常使用与操作系统功能行为还包括：系统分析用户关注的重点功能、重点分析对象、重点业务场景进行机器深度学习与模拟，将电费结构、节能分析、分析诊断、报警管理功能模块定期自动生成的日报、月报进行精准的匹配推送，及时提醒用户进行接收与确认系统定期推送生成的报告。

技术总结
本发明公开了一种基于在线分析诊断与报警结论精准溯源的智能优化节能系统，本发明通过建立能耗、安全异常自动挖掘与深度追踪数据模型，包括打通节能系统能耗统计、信息查询、节能分析、分析诊断、设备管理功能模块、数据和信息之间的关联关系；提供全生命周期多维度的报警业务闭环管理策略，针对报警事件按照单次报警、持续报警、连续报警不同维度，提供多级不同危害程度的报警信息、事件处理流程与推送机制；依托机器学习技术实现高价值分析诊断报告精准推送，提醒用户进行接收与确认系统定期推送生成的报告，通过高价值的报告提高用户能源管理及异常问题处理的工作效率，实现节能降耗。耗。耗。


技术研发人员：赵世运 周勇进 付学强 张玉好
受保护的技术使用者：万洲电气股份有限公司
技术研发日：2023.01.09
技术公布日：2023/8/24