本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)管理監(jiān)測，具體為老舊小區(qū)節(jié)能改造綠色低碳監(jiān)測系統(tǒng)。

背景技術：

1、老舊小區(qū)通常存在設施老舊等問題，導致能源浪費嚴重，對于老舊小區(qū)的節(jié)能改造和碳排放監(jiān)測是實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要措施之一，可以優(yōu)化能源的利用效率，降低不必要的資源消耗，不僅能減輕居民的經濟負擔，也能提高整個地區(qū)的資源利用效率，隨著智能技術的發(fā)展，老舊小區(qū)的碳排放監(jiān)測可以與物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)分析等技術結合，形成智能監(jiān)控和管理系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)實時監(jiān)測與分析，社區(qū)管理者可以更科學地調配資源，優(yōu)化管理策略，實現(xiàn)管理效率與經濟效益的提升；

2、現(xiàn)有技術往往將如供電、供水和供氣一類的項目分開碳排放監(jiān)測，缺乏多維度分析與跨系統(tǒng)的整合能力，難以綜合分析各類能源的使用情況，降低了節(jié)能潛力的挖掘，并大多只分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)的異常處，缺乏對未來周期和節(jié)能改造導致的異常碳排放的分析，使數(shù)據(jù)在當下具有局限性，導致被“偽正常”設備影響最終改造策略，一些處于正常運行狀態(tài)的設備可能掩蓋潛在的節(jié)能機會，難以對若干耗能設備在未來的能耗趨勢進行有效預測和干預；

3、且缺少自適應能力，不易根據(jù)實際運行數(shù)據(jù)動態(tài)調整和優(yōu)化，導致后續(xù)節(jié)能改造措施效果不佳。

技術實現(xiàn)思路

1、(一)解決的技術問題

2、針對現(xiàn)有技術所存在的上述缺點，本發(fā)明提供了老舊小區(qū)節(jié)能改造綠色低碳監(jiān)測系統(tǒng)，能夠有效地解決現(xiàn)有技術的問題。

3、(二)技術方案

4、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術方案予以實現(xiàn)，

5、本發(fā)明公開了老舊小區(qū)節(jié)能改造綠色低碳監(jiān)測系統(tǒng)，包括：

6、中央管控模塊，用于部署管控內網，進行各功能模塊與單元的指令編輯與遞交；

7、數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集預設若干周期內的待改造區(qū)域供電、供氣和供水設備的實際耗能系數(shù)以及運行設置屬性；

8、閾值設置模塊，用于基于待改造供電、供氣、供水設備的初始運行設置，定義標準耗能系數(shù)閾值；

9、模型構建模塊，用于構建并訓練耗能預測模型，基于若干設備的當前耗能系數(shù)與當前運行設置屬性為輸入，輸出若干設備在未來若干周期內的預測耗能系數(shù)；

10、判斷標記模塊，用于將數(shù)據(jù)采集模塊所采集若干個周期的實際耗能系數(shù)和預測耗能系數(shù)分別與標準耗能系數(shù)閾值比較；

11、損失計算模塊，用于基于判斷標記模塊標準耗能系數(shù)閾值下的比較結果，標記違背標準閾值的耗能系數(shù)及其關聯(lián)設備，基于被標記耗能系數(shù)，分別輸出被標記設備的實際碳排放損失系數(shù)與預測碳排放損失系數(shù)；

12、改造分析單元，用于提取實際碳排放損失系數(shù)與預測碳排放損失系數(shù)關聯(lián)的被標記設備，計算未來改造碳排放，獲取改造碳排放損失系數(shù)；

13、權重設置模塊，用于預設實際、預測和改造碳排放損失系數(shù)權重，將當前實際、預測和改造碳排放損失系數(shù)對應進行加權計算，獲取若干設備的碳排放總損失；

14、匯總模塊，用于匯總所有設備的碳排放總損失數(shù)據(jù)，生成可視化報告遞交至中央管控模塊。

15、更進一步地，所述中央管控模塊通過無線網絡交互連接有反饋模塊，所述反饋模塊用于接收下一周期數(shù)據(jù)采集模塊所采集的實際耗能系數(shù)或人工主動寫入的耗能系數(shù)，并遞交閾值設置模塊進行判斷，當判斷為違背閾值設置模塊閾值時，則跳轉至損失計算模塊計算實際碳排放損失系數(shù)，將當前實際碳排放損失系數(shù)與上一周期預測碳排放系數(shù)進行比對，計算差值作為模型構建模塊耗能預測模型的調整參照系數(shù)。

16、更進一步地，所述模型構建模塊中的耗能預測模型通過回歸分析算法進行構建，表達式為：

17、

18、式中，ei,t+k代表設備i在未來k周期的預測耗能系數(shù)，po代表模型的截距項，m代表用于預測的自變量的數(shù)量，pj代表對應于每個自變量xi,j,t的回歸系數(shù)，xi,j,t代表設備i在時間t上第j個自變量的值，n代表影響耗能的其他外部因素的數(shù)量，y代表對應于每個外部因素zi,l,t的回歸系數(shù),zi,l,t代表設備i在時間t上第l個外部因素的值，ei,j,t代表誤差項。

19、更進一步地，所述模型構建模塊中的耗能預測模型訓練過程為：

20、步驟1：通過數(shù)據(jù)采集模塊獲取每個設備在不同時間段的實際耗能系數(shù)，記錄設備的類型、運行模式和設定參數(shù)，采集氣候條件、時間因素和社會經濟因素，均轉化為模型可讀格式，形成訓練集；

21、步驟2：選擇與設備能耗關系密切的特征自變量；

22、步驟3：使用訓練集通過最小二乘法確定對應回歸系數(shù)，并持續(xù)接受參數(shù)優(yōu)化；

23、步驟4：將訓練好的能耗預測模型投入實時預測計算，接收預測結果的評估反饋添加至訓練集。

24、更進一步地，所述判斷標記模塊在比較運行階段，基于比較結果觸發(fā)跳轉，判斷比較結果不存在違背標準閾值狀態(tài)時，跳轉至閾值設置模塊和模型構建模塊運行，判斷比較結果存在違背標準閾值狀態(tài)時，跳轉至損失計算模塊運行，判斷標記模塊向損失計算模塊反饋比較結果階段，同步對數(shù)據(jù)來源閾值設置模塊和模型構建模塊一并反饋。

25、更進一步地，所述中央管控模塊通過無線網絡交互連接有存儲模塊，所述存儲模塊用于接收各功能模塊的采集數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)，進行分類存儲，支持云端備份與外部存儲介質的讀取與寫入。

26、更進一步地，所述改造分析單元下級設置有子模塊，所述子模塊包括提取模塊、索引模塊和定義模塊，所述提取模塊與索引模塊通過無線網絡交互連接，所述索引模塊與定義模塊通過無線網絡交互連接，其中：

27、提取模塊，用于提取被判斷標記模塊標記為違反閾值的設備列表，為每個設備創(chuàng)建標簽；

28、索引模塊，用于將提取模塊生成的標簽作為關鍵字，在內部網絡中查詢獲取標簽關聯(lián)設備的歷史碳排放損失數(shù)據(jù)，在互聯(lián)網中查詢標簽關聯(lián)設備的網絡碳排放損失數(shù)據(jù)；

29、定義模塊，用于獲取索引模塊所得歷史和網絡碳排放損失數(shù)據(jù)，基于設備類型和運行時間整合關聯(lián)違反閾值的設備的碳排放損失數(shù)據(jù)，將整合后的關聯(lián)碳排放損失數(shù)據(jù)輸出。

30、更進一步地，所述提取模塊的標記內容包括：設備的當前狀態(tài)、運行屬性、標記原因和標記時間，所述標記內容產生后，同步跳轉至中央管控模塊請求獲取存儲權限。

31、更進一步地，所述權重設置模塊在實際、預測和改造碳排放損失系數(shù)權重的預設過程中，保留歷史預設數(shù)據(jù)，當耗能系數(shù)誤差符合允許誤差范圍的同類型設備進行加權計算時，則直接跳轉至歷史預設數(shù)據(jù)進行應用。

32、更進一步地，所述中央管控模塊與數(shù)據(jù)采集模塊、閾值設置模塊和模型構建模塊通過無線網絡交互連接，所述判斷標記模塊與閾值設置模塊、模型構建模塊和損失計算模塊通過無線網絡交互連接，所述損失計算模塊與改造分析單元通過無線網絡交互連接，所述權重設置模塊與損失計算模塊、改造分析單元和匯總模塊通過無線網絡交互連接。

33、(三)有益效果

34、采用本發(fā)明提供的技術方案，與已知的現(xiàn)有技術相比，具有如下有益效果，

35、1、通過構建耗能預測模型，分析歷史數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)及外部環(huán)境變量，生成深入的洞察報告，動態(tài)更新預測結果和調整策略，以適應不斷變化的運行環(huán)境，對未來周期的耗能趨勢進行準確預測，及時調整改造策略，降低被“偽正?！痹O備的影響，通過多維度分析機制，不僅能夠識別數(shù)據(jù)異常，還能夠挖掘潛在的節(jié)能機會，提升節(jié)能效率。

36、2、通過實時數(shù)據(jù)采集和分析搭建判斷標記機制，當監(jiān)測指標超出設定范圍時，能迅速識別故障，提前預警，避免資源浪費和潛在損失，通過匯總分析各項數(shù)據(jù)，生成定期報告和監(jiān)測圖表，將數(shù)據(jù)反饋到改造策略中，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的決策過程，通過反饋控制機制，系統(tǒng)監(jiān)控各項指標，并在運行過程中實時調整參數(shù)，確保最佳節(jié)能效果。

37、3、通過對未來改造碳排放損失的分析，可以幫助管理人員識別潛在的節(jié)能潛力和減排路徑，為改造方案提供可行性分析，通過對碳排放損失的量化分析，可以幫助小區(qū)在實施節(jié)能改造時明確經濟效益，從而明智地配置資金和資源。