一種能源動態(tài)預(yù)測的啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種能源動態(tài)預(yù)測的啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗系統(tǒng)及監(jiān)督方法，該系統(tǒng)包括能源數(shù)據(jù)輸入單元、數(shù)據(jù)處理單元、能源預(yù)測單元、能源管理單元、能耗報警及處理單元，所述數(shù)據(jù)處理單元通過[0,1]歸一化的方法，將數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行歸一化處理，如果能源消耗不正常時，能耗報警及處理單元通過報警聲或發(fā)光二極管發(fā)出報警提示，本發(fā)明所述的一種能源動態(tài)預(yù)測的啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督方法與已有的依靠管理者經(jīng)驗(yàn)判斷的方法相比，具有使用簡單、增加了客觀評價標(biāo)準(zhǔn)的特點(diǎn)。
【專利說明】一種能源動態(tài)預(yù)測的啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種能源消耗系統(tǒng)及監(jiān)督方法，具體的涉及一種能源動態(tài)預(yù)測的啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗系統(tǒng)及監(jiān)督方法。
【背景技術(shù)】
[0002]啤酒企業(yè)歷來是能耗大戶，據(jù)統(tǒng)計，噸啤耗糧國內(nèi)企業(yè)間相差30公斤，啤酒總損失率相差5%?6%，噸啤耗水國內(nèi)平均為20噸，國際為6噸；噸啤耗電，國內(nèi)為130度，國際為110度；噸啤耗標(biāo)準(zhǔn)煤，國內(nèi)為170千克，國際為80千克。近年來，國內(nèi)啤酒工業(yè)發(fā)展迅猛，啤酒產(chǎn)量每年以20%左右的速度遞增，如何在提高產(chǎn)品的同時盡快節(jié)能降耗，提高效益，日益成為各啤酒生產(chǎn)企業(yè)和整個啤酒行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。啤酒廠主要的能源消耗為蒸汽、水、電、二氧化碳。2010年，全國啤酒產(chǎn)量為6483萬噸，按照平均噸酒成本1500元計算，全國每年生產(chǎn)啤酒的成本為872億元，按照啤酒使用能源占成本的17%計算，每年生產(chǎn)啤酒使用能源約148億元。由于全國啤酒企業(yè)普遍沒有有效的計量分析手段，所以能源浪費(fèi)情況嚴(yán)重，存在很大的節(jié)能降耗空間。
[0003]啤酒企業(yè)節(jié)能降耗問題涉及到多方面原因，應(yīng)用高效的節(jié)能設(shè)備、采用先進(jìn)的生產(chǎn)工藝、提高操作者的技能和責(zé)任心、科學(xué)的能源監(jiān)督管理，均是有效實(shí)現(xiàn)啤酒企業(yè)節(jié)能降耗的有效方法。其中，利用高效的節(jié)能設(shè)備和先進(jìn)的生產(chǎn)工藝，可以實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排，并且效果明顯，但需要投入大量資金成本；提高操作者的技能和責(zé)任心也可以實(shí)現(xiàn)啤酒企業(yè)節(jié)能降耗的目地。利用科學(xué)的能源監(jiān)督管理，可以在現(xiàn)有啤酒設(shè)備和生產(chǎn)工藝的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對能源使用、消耗的監(jiān)督作用，促進(jìn)操作者在主觀上提高技能和責(zé)任心，避免不必要的能源消耗和浪費(fèi)?？梢?，有效實(shí)施科學(xué)的能源消耗監(jiān)督管理，在不投入大量資金成本的前提下，可以實(shí)現(xiàn)能源有效利用的最大化。
[0004]傳統(tǒng)啤酒企業(yè)的能源消耗監(jiān)督方法是利用管理者的經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)各生產(chǎn)車間對能源使用情況的預(yù)測，從而判斷能源消耗量是否正常，管理者的能源預(yù)測經(jīng)驗(yàn)積累、對影響啤酒生產(chǎn)的市場銷售情況變化性等方面主觀了解的及時性，都會對能源監(jiān)督管理產(chǎn)生直接的影響，這種管理方法具有主觀性，并且影響啤酒企業(yè)能源消耗的因素眾多，各因素之間往往互相影響和制約，管理者要從眾多影響因素中判斷出能源消耗監(jiān)督的有效方法，通常具有不易性。在已有的能源預(yù)測方法中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時間序列模型、統(tǒng)計模型等進(jìn)行的能源預(yù)測，具有所需樣本多、未體現(xiàn)出動態(tài)預(yù)測的特點(diǎn)；已出現(xiàn)的利用支持向量機(jī)進(jìn)行能源預(yù)測的方法，具有所需樣本少的特點(diǎn)，但未體現(xiàn)出動態(tài)預(yù)測的特點(diǎn)。為了降低科學(xué)能源消耗監(jiān)督方法中對管理者主觀性的依賴性、增加科學(xué)能源消耗監(jiān)督的客觀評價標(biāo)準(zhǔn)以及能及時反映出能源變化的趨勢，通過利用啤酒生產(chǎn)企業(yè)的能源動態(tài)預(yù)測，實(shí)現(xiàn)為管理者進(jìn)行能源消耗監(jiān)督時提供重要的客觀參考依據(jù)，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是克服了現(xiàn)有啤酒企業(yè)能源消耗監(jiān)督中存在的過多依靠管理者對能源預(yù)測的主觀判斷性、對影響能源消耗的眾多因素變化難以及時反應(yīng)和能源預(yù)測動態(tài)性的問題，提供了一種基于能源動態(tài)預(yù)測的啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督方法。
[0006]本發(fā)明的一種能源動態(tài)預(yù)測的啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督方法，主要通過支持向量機(jī)，支持向量機(jī)利用grid-search算法尋找最佳懲罰參數(shù)c和ga_a值,分別采用多項(xiàng)式核函數(shù)、線性核函數(shù)、高斯核函數(shù)、sigmoid核函數(shù)，分別對啤酒企業(yè)的包裝車間、動力車間、釀造車間所需能源進(jìn)行預(yù)測。比較每個車間采用不同核函數(shù)時的能源預(yù)測精度，利用實(shí)現(xiàn)預(yù)測精度最高的核函數(shù)對該車間的未來能源消耗進(jìn)行預(yù)測。通過支持向量機(jī)不斷尋找和利用對能源消耗預(yù)測精度最高的核函數(shù)、不斷增加預(yù)測模型的輸入值，使得預(yù)測模型動態(tài)地變化，并且提高了預(yù)測精度，實(shí)現(xiàn)了能源的動態(tài)預(yù)測，通過預(yù)測消耗值與實(shí)際消耗值，實(shí)現(xiàn)了啤酒生產(chǎn)企業(yè)的能源消耗監(jiān)督功能，提高了生產(chǎn)車間人員的節(jié)能主觀能動性。
[0007]本發(fā)明的一種能源動態(tài)預(yù)測的啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督方法，包括以下步驟:
[0008]I)、能源消耗系統(tǒng)的構(gòu)建:能源消耗系統(tǒng)包括能源數(shù)據(jù)輸入單元、數(shù)據(jù)處理單元、能源預(yù)測單元、能源管理單元、能耗報警及處理單元，所述數(shù)據(jù)處理單元通過[0，I]歸一化的方法，將數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行歸一化處理，能源預(yù)測單元中設(shè)有支持向量機(jī)，對能源使用情況進(jìn)行預(yù)測，如果能源消耗不正常時，能耗報警及處理單元通過報警聲或發(fā)光二極管發(fā)出報警提示；
[0009]2)、統(tǒng)計數(shù)據(jù):通過人工統(tǒng)計的方式前η個月份的W(X)車間E(y)能源的實(shí)際消耗值數(shù)據(jù)輸入到能源數(shù)據(jù)輸入單元中；
[0010]3)、數(shù)據(jù)處理單元處理數(shù)據(jù):通過人工統(tǒng)計的方式將前(n-ι)個月份的W(X)車間E(y)能源的實(shí)際消耗值作為W(X)車間E(y)能源預(yù)測模型的輸入數(shù)據(jù)，該單元為EXCEL表；數(shù)據(jù)處理單元通過[0，I]歸一化的方法，將數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行歸一化處理；
[0011]4)、能源預(yù)測單元對能源使用情況進(jìn)行預(yù)測:通過支持向量機(jī)，分別將PK、LK、GK、SK作為核函數(shù)，支持向量機(jī)利用grid-search算法尋找最佳懲罰參數(shù)c和gamma值,支持向量機(jī)通過對輸入數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，得到W(X)車間E(y)能源預(yù)測模型，利用能源預(yù)測模型可以得到第η個月份的W(X)車間E(y)能源消耗預(yù)測值M(n)_W(x)_E (y)_PV,計算M(n)_W(x)_E (y) _DV，比較PK、LK、GK、SK核函數(shù)條件下產(chǎn)生的M (n) _W (χ) _E (y) _DV值的大小，找出使得M(n)_ff (x)_E (y)_DV值最小的核函數(shù)Kl ;將M(n)_ff (x)_E (y)_RV增加到預(yù)測模型的輸入數(shù)據(jù)中，支持向量機(jī)利用grid-search算法尋找最佳懲罰參數(shù)c和ga_a值,利用核函數(shù)Kl對第(n+1)月份的W(X)車間E(y)能源消耗進(jìn)行預(yù)測，得到第(n+1)月份的W(x)車間E(y)能源消耗預(yù)測值，即 M(n+l)_W(x)_E(y)_PV,STimes(n)=0 ；
[0012]5)、如果M(n+l)_W(x)_E(y)_DV ( 5%*M(n+l)_W(x)_E (y)_RV，則啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督系統(tǒng)認(rèn)為第(n+1)月份的能源消耗量處于正常范圍內(nèi)，累計次數(shù)Times(n+1)的值不變，如果 M (n+1) _ff (χ) _E (y) _DV>5%*M (n+1) _ff (x) _E (y) _RV,則累計次數(shù) Times (n+1)的值增加I次，將M(n+l)_W(X)_E(y)_RV增加為W(X)車間E(y)能源預(yù)測模型的輸入值，繼續(xù)使用核函數(shù)K1對第(n+2)月份的W(X)車間E(y)能源消耗進(jìn)行預(yù)測，支持向量機(jī)利用grid-search算法尋找最佳懲罰參數(shù)c和gamma值,得到M (n+2) _W (x) _E (y) _PV ；
[0013]6)、如果M(n+2)_W(x)_E(y)_DV ( 5%*M(n+2)_W(x)_E(y)_RV，則啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督系統(tǒng)認(rèn)為第(n+2)月份的能源消耗量處于正常范圍內(nèi)，累計次數(shù)Times(n+2)的值不變，如果 M (n+2) _ff (χ) _E (y) _DV>5%*M (n+2) _ff (x) _E (y) _RV,則累計次數(shù) Times (n+2)的值增加I次，將M(n+2)_W(X)_E(y)_RV增加為W(X)車間E(y)能源預(yù)測模型的輸入值，繼續(xù)使用核函數(shù)Kl對第(n+3)月份的W(X)車間E(y)能源消耗進(jìn)行預(yù)測，支持向量機(jī)利用grid-search算法尋找最佳懲罰參數(shù)c和gamma值,得到M(n+3)_W(x)_E (y)_PV ；
[0014]7)、如果M(n+3)_W(x)_E(y)_DV ( 5%*M(n+3)_W(x)_E (y)_RV，則啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督系統(tǒng)認(rèn)為第(n+3)月份的能源消耗量處于正常范圍內(nèi)，累計次數(shù)Times(n+3)的值不變，如果 M (n+3) _ff (χ) _E (y) _DV>5%*M (n+3) _ff (x) _E (y) _RV,則累計次數(shù) Times (n+3)的值增加I次，如果Times (n+3) < 3，則能源消耗監(jiān)督系統(tǒng)認(rèn)定W(x)車間E(y)能源消耗處于正常范圍內(nèi)，將M(n+3)_W(x)_E(y)_RV增加為W(X)車間E(y)能源預(yù)測模型的輸入值，繼續(xù)使用核函數(shù)K1對第(n+4)月份的W(X)車間E(y)能源消耗進(jìn)行預(yù)測，支持向量機(jī)利用grid-search算法尋找最佳懲罰參數(shù)c和gamma值,得到M(n+4)_W(x)_E (y)_PV ；
[0015]8)、按照步驟7)的方法判斷Times (n+4)的值,如果Times (n+4) <3,則繼續(xù)按照步驟(6)的方法判斷Times (n+5)的值，如果Times (n+5) < 3，則繼續(xù)按照步驟7)的方法判斷 Times (n+6)的值，直到 Times (n+m) ^ 3 ； [0016]9)、能耗報警及處理單元進(jìn)行報警:如果Times (n+m) ^ 3，則能源消耗監(jiān)督系統(tǒng)認(rèn)定W(X)車間E(y)能源消耗處于不正常范圍內(nèi)，啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督系統(tǒng)對W(X)車間E(y)能源消耗情況發(fā)出警報，
[0017]要求管理者到W(X)車間查看E(y)能源使用、消耗情況，排查W(X)車間人員是否存在E(y)能源浪費(fèi)的情況；
[0018]10)、將累計次數(shù)Times (n+3)的值清零，即Times (n+3) =0,同時按照步驟I)和步驟
2)的方法重新尋找最佳核函數(shù)；
[0019]其中，PK:多項(xiàng)式核函數(shù)；
[0020]LK:線性核函數(shù)；
[0021]GK:高斯核函數(shù)；
[0022]SK:sigmoid 核函數(shù)；
[0023]M(η):第η月份，η為正整數(shù)；
[0024]M(n+m):第(n+m)月份，n、m 為正整數(shù)；
[0025]W(x):x 車間；
[0026]E(y):y 能源；
[0027]PV:預(yù)測消耗值；
[0028]RV:實(shí)際消耗值；
[0029]M (n) _ff (χ) _E (y) _PV:第n月份W (x)車間的E (y)能源預(yù)測消耗值；
[0030]M (n) _ff (x) _E (y) _RV:第η月份W (χ)車間的E (y)能源實(shí)際消耗值；
[0031]M(n)_ff(x)_E(y)_DV:第η月份W(X)車間的E(y)能源預(yù)測消耗值與實(shí)際消耗值之間差值的絕對值，M (n) _ff (χ) _E (y) _DV= | M (n) _ff (χ) _Ε (y) _PV_M (η) _ff (χ) _Ε (y) _RV ；
[0032]Times (n+m):同一個月份W(X)車間的E(y)能源預(yù)測消耗值與實(shí)際消耗值之間的差值大于實(shí)際消耗值5%的前(n+m)個月份中累計次數(shù)。
[0033]啤酒生產(chǎn)企業(yè)包裝車間的能源消耗主要有生產(chǎn)耗水、生產(chǎn)耗電、生產(chǎn)耗汽、照明耗電、壓空電耗、二氧化碳電耗，動力車間的能源消耗主要有制冷耗水、制冷耗電、注塑電耗、注塑水耗、動力照明、壓空電耗、二氧化碳電耗、污水耗電、水處理耗電、采暖耗汽，釀造車間的能源消耗主要有生產(chǎn)耗水、生產(chǎn)耗電、生產(chǎn)耗汽、壓空電耗、二氧化碳電耗、糖化照明、采暖耗汽。通過W(X)和E(y)的不同組合表示不同車間的不同能源，即:W⑴_Εω為包裝車間的生產(chǎn)耗水、W(1)_E(2)為包裝車間的生產(chǎn)耗電、WW_E(3)為包裝車間的生產(chǎn)耗汽、WW_E(4)為包裝車間的照明耗電、WW_E(5)為包裝車間的壓空電耗、W(1)_E(6)為包裝車間的二氧化碳電耗、W⑵_E⑴為動力車間的制冷耗水、W⑵_E⑵為動力車間的制冷耗電、W⑵_E⑶為動力車間的注塑電耗、W⑵_E⑷為動力車間的注塑水耗、W(2)_E(5)為動力車間的動力照明、W⑵_E (6)為動力車間的壓空電耗、W⑵_E (7)為動力車間的二氧化碳電耗、W⑵_E?為動力車間的污水耗電、WK2)_E(9)為動力車間的水處理耗電、WK2)_E(IO)為動力車間的采暖耗汽、W(3)_EW為釀造車間的生產(chǎn)耗水、W⑶_E⑵為釀造車間的生產(chǎn)耗電、W(3)_E(3)為釀造車間的生產(chǎn)耗汽、W(3)_E(4)為釀造車間的壓空電耗、W(3)_E (5)為釀造車間的二氧化碳電耗、W(3)_E (6)為釀造車間的糖化照明、W(3)_E (7)為釀造車間的采暖耗汽，利用第I步至第10步所述方法，啤酒生產(chǎn)企業(yè)消耗監(jiān)督系統(tǒng)可以判斷出未來一個月包裝車間、動力車間、釀造車間的各自能源消耗量是否存在異常，為能源管理者提供客觀評價標(biāo)準(zhǔn)，同時促進(jìn)了提高車間人員節(jié)能的主觀能動性，減少由于人為原因引起的能源浪費(fèi)情況發(fā)生。
[0034]與現(xiàn)有技術(shù)相比本發(fā)明的有益效果有以下幾點(diǎn):
[0035](I)本發(fā)明所述的一種能源動態(tài)預(yù)測的啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督方法與已有的依靠管理者經(jīng)驗(yàn)判斷的方法相比，具有使用簡單、增加了客觀評價標(biāo)準(zhǔn)的特點(diǎn)。
[0036](2)本發(fā)明所述的一種能源動態(tài)預(yù)測的啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督方法與已有的利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析等能源預(yù)測方法相比，具有所需原始的能源數(shù)據(jù)樣本少、建立的能源預(yù)測模型泛化能力強(qiáng)、能源預(yù)測具有動態(tài)性、利用更新核函數(shù)和輸入數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)更高預(yù)測精度的特點(diǎn)。
[0037](3)本發(fā)明所述的一種能源動態(tài)預(yù)測的啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督方法與已有的利用支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)能源預(yù)測方法相比，具有能源預(yù)測具有動態(tài)性、利用更新核函數(shù)和輸入數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)更高預(yù)測精度的特點(diǎn)。
[0038](4)本發(fā)明所述的一種能源動態(tài)預(yù)測的啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督方法，其能源預(yù)測過程簡單，預(yù)測精度高，能源消耗監(jiān)督具有客觀評價標(biāo)準(zhǔn)，避免了不同管理者具有不同主觀判斷標(biāo)準(zhǔn)的缺陷，過程簡單、方便，速度快，步驟清晰，省時，省力。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0039]圖1是能源動態(tài)預(yù)測的啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗系統(tǒng)圖。
[0040]圖2是能源動態(tài)預(yù)測的啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督方法流程示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0041]下面結(jié)合實(shí)施例對本發(fā)明做進(jìn)一步說明:
[0042]1.參閱圖1，通過人工統(tǒng)計的方式將各月份不同能源消耗的數(shù)據(jù)輸入到能源數(shù)據(jù)輸入單元中，該單元為EXCEL表；數(shù)據(jù)處理模塊通過[0，I]歸一化的方法，將數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行歸一化處理，該模塊為matlab中的mapminmax ()函數(shù)；能源預(yù)測單元接收處理后的數(shù)據(jù)，采用支持向量機(jī)進(jìn)行能源消耗值的預(yù)測；將能源消耗預(yù)測結(jié)果和當(dāng)月實(shí)際能源消耗值同時輸入到能源管理單元中，分析能源消耗是否處于正常范圍內(nèi):若能源消耗正常，則繼續(xù)下一階段的能源消耗預(yù)測；若能源消耗不正常，則進(jìn)行能源消耗報警單元及處理單元，通過報警聲或發(fā)光二極管發(fā)出報警提示，管理人員對該能源消耗情況進(jìn)行審查。
[0043]Matlab為矩陣實(shí)驗(yàn)室。
[0044]2.參閱圖2,在能源預(yù)測單元中，通過支持向量機(jī),利用grid-search算法尋找最佳懲罰參數(shù)c和ga_a值,分別采用多項(xiàng)式核函數(shù)、線性核函數(shù)、高斯核函數(shù)、sigmoid核函數(shù)，啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督系統(tǒng)對第(n+m)月份的W(X)車間的E(y)能源進(jìn)行能源動態(tài)預(yù)測，比較每個車間采用不同核函數(shù)時的能源預(yù)測精度，利用實(shí)現(xiàn)預(yù)測精度最高的核函數(shù)對該車間的未來能源消耗進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)預(yù)測結(jié)果，若滿足評價標(biāo)準(zhǔn)(一)判斷條件，即:預(yù)測月份的W(X)車間E(y)能源預(yù)測消耗值與實(shí)際消耗值之間的差值小于或等于實(shí)際消耗值的5%。，則能源監(jiān)督系統(tǒng)認(rèn)定W(X)車間E(y)能源消耗處于正常范圍內(nèi)；若滿足評價標(biāo)準(zhǔn)(二)條件，即:預(yù)測月份的W(X)車間E(y)能源預(yù)測消耗值與實(shí)際消耗值之間的差值大于實(shí)際消耗值的5%，但該差值大于實(shí)際消耗值的5%累計次數(shù)小于3次，則能源監(jiān)督系統(tǒng)認(rèn)定W(x)車間E(y)能源消耗處于正常范圍內(nèi)；若滿足評價標(biāo)準(zhǔn)(三)條件，即:預(yù)測月份的W(X)車間E(y)能源預(yù)測消耗值與實(shí)際消耗值之間的差值大于實(shí)際消耗值的5%，并且累計次數(shù)等于或大于3次，則能源監(jiān)督系統(tǒng)認(rèn)定W(X)車間E(y)能源消耗處于不正常范圍內(nèi)，需要管理者調(diào)查W(X)車間E(y)能源的使用、消耗情況。
[0045]以包裝車間的生產(chǎn)耗水為例，說明本發(fā)明的一種能源動態(tài)預(yù)測的啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督方法。
[0046]1.統(tǒng)計某啤酒生產(chǎn)企業(yè)包裝車間在2010年I月至12月、2011年I月至12月、2012年I月至12月的共36個月的生產(chǎn)耗水?dāng)?shù)據(jù)，如表1。
[0047]單位 :噸
[0048]
【權(quán)利要求】
1.一種能源動態(tài)預(yù)測的啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督方法，其特征在于包括以下步驟: .1)、能源消耗系統(tǒng)的構(gòu)建:能源消耗系統(tǒng)包括能源數(shù)據(jù)輸入單元、數(shù)據(jù)處理單元、能源預(yù)測單元、能源管理單元、能耗報警及處理單元，所述數(shù)據(jù)處理單元通過[O，I]歸一化的方法，將數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行歸一化處理，能源預(yù)測單元中設(shè)有支持向量機(jī)，對能源使用情況進(jìn)行預(yù)測，如果能源消耗不正常時，能耗報警及處理單元通過報警聲或發(fā)光二極管發(fā)出報警提示； . 2)、統(tǒng)計數(shù)據(jù):通過人工統(tǒng)計的方式前η個月份的W(X)車間E(y)能源的實(shí)際消耗值數(shù)據(jù)輸入到能源數(shù)據(jù)輸入單元中； .3)、數(shù)據(jù)處理單元處理數(shù)據(jù):通過人工統(tǒng)計的方式將前(n-Ι)個月份的W(X)車間E(y)能源的實(shí)際消耗值作為W(X)車間E(y)能源預(yù)測模型的輸入數(shù)據(jù)，該單元為EXCEL表；數(shù)據(jù)處理單元通過[O，I]歸一化的方法，將數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行歸一化處理； .4)、能源預(yù)測單元對能源使用情況進(jìn)行預(yù)測:通過支持向量機(jī)，分別將PK、LK、GK、SK作為核函數(shù)，支持向量機(jī)利用grid-search算法尋找最佳懲罰參數(shù)c和gamma值,支持向量機(jī)通過對輸入數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，得到W(X)車間E(y)能源預(yù)測模型，利用能源預(yù)測模型可以得到第η個月份的W (X)車間E (y)能源消耗預(yù)測值M (n) _ff (x) _E (y) _PV,計算M (n) _ff (x) _E (y) _DV，比較PK、LK、GK、SK核函數(shù)條件下產(chǎn)生的M (n) _ff (x) _E (y) _DV值的大小，找出使得M (η) _W(χ)_Ε (y)_DV值最小的核函數(shù)K1 ;將M(n)_ff (x)_E (y)_RV增加到預(yù)測模型的輸入數(shù)據(jù)中，支持向量機(jī)利用grid-search算法尋找最佳懲罰參數(shù)c和ga_a值,利用核函數(shù)K1對第(n+1)月份的W(X)車間E( y)能源消耗進(jìn)行預(yù)測，得到第(n+1)月份的W(x)車間E(y)能源消耗預(yù)測值，即 M(n+l)_W(x)_E(y)_PV,設(shè) Times(n)=0 ； . 5)、如果M(n+1)_ff (χ)_E (y)_DV ( 5%*M(n+1)_ff (x)_E (y)_RV,則啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督系統(tǒng)認(rèn)為第(n+1)月份的能源消耗量處于正常范圍內(nèi)，累計次數(shù)Times(n+1)的值不變，如果 M(n+l)_W(x)_E(y)_DV>5%*M(n+l)_W(x)_E(y)_RV，則累計次數(shù) Times (n+1)的值增加I次，將M(n+l)_W(X)_E(y)_RV增加為W(X)車間E(y)能源預(yù)測模型的輸入值，繼續(xù)使用核函數(shù)Kl對第(n+2)月份的W(X)車間E(y)能源消耗進(jìn)行預(yù)測，支持向量機(jī)利用grid-search算法尋找最佳懲罰參數(shù)c和gamma值,得到M (n+2) _W (x) _E (y) _PV ；
.6)、如果M (n+2) _ff (χ) _E (y) _DV ( 5%*M (n+2) _ff (x) _E (y) _RV,則啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督系統(tǒng)認(rèn)為第(n+2)月份的能源消耗量處于正常范圍內(nèi)，累計次數(shù)Times (n+2)的值不變，如果 M (n+2) _ff (χ) _E (y) _DV>5%*M (n+2) _ff (x) _E (y) _RV,則累計次數(shù) Times (n+2)的值增加I次，將M(n+2)_W(X)_E(y)_RV增加為W(X)車間E(y)能源預(yù)測模型的輸入值，繼續(xù)使用核函數(shù)Kl對第(n+3)月份的W(X)車間E(y)能源消耗進(jìn)行預(yù)測，支持向量機(jī)利用grid-search算法尋找最佳懲罰參數(shù)c和gamma值,得到M (n+3) _W (x) _E (y) _PV ； . 7 )、如果 M (n+3) _ff (χ) _E (y) _DV ( 5%*M (n+3) _ff (x) _E (y) _RV,則啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督系統(tǒng)認(rèn)為第(n+3)月份的能源消耗量處于正常范圍內(nèi)，累計次數(shù)Times(n+3)的值不變，如果 M (n+3) _ff (χ) _E (y) _DV>5%*M (n+3) _ff (x) _E (y) _RV,則累計次數(shù) Times (n+3)的值增加I次，如果Times (n+3) < 3，則能源消耗監(jiān)督系統(tǒng)認(rèn)定W(x)車間E(y)能源消耗處于正常范圍內(nèi)，將M(n+3)_W(x)_E(y)_RV增加為W(X)車間E(y)能源預(yù)測模型的輸入值，繼續(xù)使用核函數(shù)Kl對第(n+4)月份的W(X)車間E(y)能源消耗進(jìn)行預(yù)測，支持向量機(jī)利用grid-search算法尋找最佳懲罰參數(shù)c和ga_a值,得到M(n+4)_W(x)_E (y)_PV ；8)、按照步驟7)的方法判斷Times(n+4)的值,如果Times (n+4) < 3,則繼續(xù)按照步驟(6)的方法判斷Times (n+5)的值，如果Times (n+5) < 3，則繼續(xù)按照步驟7)的方法判斷Times (n+6)的值，直到 Times (n+m ^ 3 ； 9)、能耗報警及處理單元進(jìn)行報警:如果Times(n+m) ^ 3，則能源消耗監(jiān)督系統(tǒng)認(rèn)定W(x)車間E(y)能源消耗處于不正常范圍內(nèi)，啤酒生產(chǎn)企業(yè)能源消耗監(jiān)督系統(tǒng)對W(X)車間E(y)能源消耗情況發(fā)出警報，要求管理者到W(X)車間查看E(y)能源使用、消耗情況，排查W(X)車間人員是否存在E(y)能源浪費(fèi)的情況； 10)、將累計次數(shù)Times(n+3)的值清零，即Times (n+3) =0,同時按照步驟I)和步驟2)的方法重新尋找最佳核函數(shù)； 其中，PK:多項(xiàng)式核函數(shù)；
LK:線性核函數(shù)；
GK:高斯核函數(shù)；
SK:sigmoid 核函數(shù)；
M(η):第η月份，η為正整數(shù)；
M(n+m):第(n+m)月份，n、m為正整數(shù)；
W(x):x 車間；
E(y):y 能源；
PV:預(yù)測消耗值；
RV:實(shí)際消耗值；
M (n) _ff (χ) _E (y) _PV:第n月份W (x)車間的E (y)能源預(yù)測消耗值；
M (n) _ff (x) _E (y) _RV:第η月份W (χ)車間的E (y)能源實(shí)際消耗值；M(n)_W(x)_E(y)_DV:第η月份W(X)車間的E(y)能源預(yù)測消耗值與實(shí)際消耗值之間差值的絕對值，M (n) _ff (χ) _E (y) _DV= | M (n) _ff (χ) _Ε (y) _PV_M (η) _ff (χ) _Ε (y) _RV | ；
Times (n+m):同一個月份W(x)車間的E(y)能源預(yù)測消耗值與實(shí)際消耗值之間的差值大于實(shí)際消耗值5%的前(n+m)個月份中累計次數(shù)。
【文檔編號】G06Q10/04GK103761580SQ201310753423
【公開日】2014年4月30日 申請日期:2013年12月31日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月31日
【發(fā)明者】白晶, 武海巍, 邢吉生, 牛國成, 浦鐵成, 徐宇, 楊勇 申請人:北華大學(xué), 吉林市自動化技術(shù)研究中心