基于动态基准的用能异常诊断方法、装置、设备及介质与流程

本技术涉及能源管理与人工智能，尤其涉及一种基于动态基准的用能异常诊断方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、随着国家“双碳”战略的深入推进，企业对能源管理的精细化和智能化需求日益迫切。当前，制造业、能源密集型行业（如钢铁、化工、汽车制造等）普遍面临能源消耗高、浪费隐性化、节能策略滞后等问题。

2、传统能源管理多采用实时基于固定基准值或采用基于影响因子的基准库方式，针对产线、设备等用能单元实施能耗监测与超标告警。

3、然而，该方式仅能够简单识别能耗偏离情况，输出的告警信息仅具备参考指导作用，难以用于定位用能异常产生的根本原因。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种基于动态基准的用能异常诊断方法、装置、设备及介质，用以实现对用能异常的有效溯源分析。

2、第一方面，本技术实施例提供一种动态基准的用能异常诊断方法，包括：

3、识别用能单元当前所处的目标生产时段；

4、根据在所述目标生产时段期间对所述用能单元采集的多个能耗影响因子对应的实时数据，确定目标能耗基准值；

5、基于所述目标能耗基准值、所述用能单元在所述目标生产时段的实际总能耗以及生产数据进行用能异常诊断，并在所述用能单元存在用能异常时输出异常原因。

6、在一种可能的实施方式中，所述根据在所述目标生产时段期间对所述用能单元采集的多个能耗影响因子对应的实时数据，确定目标能耗基准值，包括：

7、获取与所述目标生产时段对应的预设映射关系；所述预设映射关系用于基于在所述目标生产时段期间采集的所述多个能耗影响因子对应的实时数据确定能耗基准值；

8、根据所述多个能耗影响因子对应的实时数据，采用所述预设映射关系获取所述目标能耗基准值。

9、在一种可能的实施方式中，所述基于所述目标能耗基准值、所述用能单元在所述目标生产时段的实际总能耗以及生产数据进行用能异常诊断，并在所述用能单元存在用能异常时输出异常原因，包括：

10、基于所述目标能耗基准值以及所述实际总能耗，确定所述用能单元在所述目标生产时段中是否存在能耗异常；

11、若确定所述用能单元在所述目标生产时段中存在能耗异常，则基于所述生产数据识别所述用能单元在所述目标生产时段期间存在的至少一个用能异常特征；

12、根据预构建的根因分析知识库确定并输出与每个用能异常特征匹配的异常原因。

13、在一种可能的实施方式中，所述识别所述用能单元当前所处的目标生产时段，包括：

14、识别所述用能单元当前的排产属性以及运行工况属性，并基于所述排产属性以及所述运行工况属性确定所述用能单元当前所处的目标生产时段；所述排产属性用于指示当前是否为工作日。

15、在一种可能的实施方式中，所述识别所述用能单元当前的排产属性以及运行工况属性，包括：

16、通过生产相关系统获取所述用能单元的生产日历；

17、根据所述生产日历确定所述用能单元的排产属性；

18、若所述排产属性指示所述用能单元当前处于非工作日，则根据所述生产日历确定所述运行工况属性；所述运行工况属性为非工作日待机或者非工作日停机；

19、若所述排产属性指示所述用能单元当前处于工作日，则根据所述生产日历，结合设备维保系统以及所述用能单元的状态信号，确定所述运行工况属性；所述运行工况属性为作业准备、加工、计划休息、停机执行、工作日停机、维修保养以及设备调试中的任一种。

20、一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

21、在所述用能单元处于所述目标生产时段的期间，采集所述用能单元当前所处环境的环境数据，所述环境数据包括温度和湿度；

22、和/或，

23、获取所述用能单元的生产关联数据，所述生产关联数据包括生产节拍以及生产的产品型号；

24、相应的，所述多个能耗影响因子对应的实时数据包括所述环境数据和/或所述生产关联数据。

25、在一种可能的实施方式中，所述基于所述目标能耗基准值以及所述实际总能耗，确定所述用能单元在所述目标生产时段中是否存在能耗异常，包括：

26、根据所述目标生产时段对应的考核指标以及所述目标能耗基准值，计算理论极限能耗值；

27、基于所述理论极限能耗值确定正常能耗区间；

28、若所述实际总能耗超出所述正常能耗区间，确定所述用能单元在所述目标生产时段中是否存在能耗异常。

29、在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

30、获取与每个异常原因对应的优化策略；

31、将每个异常原因以及每个异常原因对应的优化策略输入自然语言生成模型，以通过所述自然语言生成模型进行语义组织与文本生成，输出人工可读的异常分析信息和能耗优化指导内容。

32、在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

33、针对所述用能单元的全运行周期中的每个生产时段，获取所述用能单元在所述生产时段采集的所述多个能耗影响因子对应的历史数据；

34、针对对应为连续型数据的每个能耗影响因子，根据所述能耗影响因子对应的历史数据，采用轮廓系数法进行数据区间划分，得到所述能耗影响因子对应的多个数据区间；

35、将对应为连续型数据的不同能耗影响因子对应的不同数据区间，以及对应为离散型数据的不同能耗影响因子对应的不同数据取值进行交叉组合，得到多组工况组合；

36、针对每种工况组合，获取符合所述工况组合的历史数据要求的多个基准样本；所述基准样本包括所述时段对应的历史数据以及实际总能耗；

37、基于每个基准样本的实际总能耗，确定所述工况组合对应的能耗基准值；

38、根据所述生产时段对应的不同工况组合对应的能耗基准值，构建得到所述生产时段对应的所述预设映射关系。

39、第二方面，本技术实施例提供一种动态基准的用能异常诊断装置，包括：

40、时段识别模块，识别用能单元当前所处的目标生产时段；

41、基准确定模块，用于根据在所述目标生产时段期间对所述用能单元采集的多个能耗影响因子对应的实时数据，确定目标能耗基准值；

42、诊断输出模块，用于基于所述目标能耗基准值、所述用能单元在所述目标生产时段的实际总能耗以及生产数据进行用能异常诊断，并在所述用能单元存在用能异常时输出异常原因。

43、在一种可能的实施方式中，所述基准确定模块，具体用于：

44、获取与所述目标生产时段对应的预设映射关系；所述预设映射关系用于基于在所述目标生产时段期间采集的所述多个能耗影响因子对应的实时数据确定能耗基准值；

45、根据所述多个能耗影响因子对应的实时数据，采用所述预设映射关系获取所述目标能耗基准值。

46、在一种可能的实施方式中，所述诊断输出模块，包括：

47、确定单元，用于基于所述目标能耗基准值以及所述实际总能耗，确定所述用能单元在所述目标生产时段中是否存在能耗异常；

48、识别单元，用于若确定所述用能单元在所述目标生产时段中存在能耗异常，则基于所述生产数据识别所述用能单元在所述目标生产时段期间存在的至少一个用能异常特征；

49、输出单元，用于根据预构建的根因分析知识库确定并输出与每个用能异常特征匹配的异常原因。

50、在一种可能的实施方式中，所述时段识别模块，具体用于：

51、识别所述用能单元当前的排产属性以及运行工况属性，并基于所述排产属性以及所述运行工况属性确定所述用能单元当前所处的目标生产时段；所述排产属性用于指示当前是否为工作日。

52、在一种可能的实施方式中，所述时段识别模块，具体用于：

53、通过生产相关系统获取所述用能单元的生产日历；

54、根据所述生产日历确定所述用能单元的排产属性；

55、若所述排产属性指示所述用能单元当前处于非工作日，则根据所述生产日历确定所述运行工况属性；所述运行工况属性为非工作日待机或者非工作日停机；

56、若所述排产属性指示所述用能单元当前处于工作日，则根据所述生产日历，结合设备维保系统以及所述用能单元的状态信号，确定所述运行工况属性；所述运行工况属性为作业准备、加工、计划休息、停机执行、工作日停机、维修保养以及设备调试中的任一种。

57、在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：

58、数据采集模块，用于在所述用能单元处于所述目标生产时段的期间，采集所述用能单元当前所处环境的环境数据，所述环境数据包括温度和湿度；

59、和/或，

60、获取所述用能单元的生产关联数据，所述生产关联数据包括生产节拍以及生产的产品型号；

61、相应的，所述多个能耗影响因子对应的实时数据包括所述环境数据和/或所述生产关联数据。

62、在一种可能的实施方式中，所述确定单元，具体用于：

63、根据所述目标生产时段对应的考核指标以及所述目标能耗基准值，计算理论极限能耗值；

64、基于所述理论极限能耗值确定正常能耗区间；

65、若所述实际总能耗超出所述正常能耗区间，确定所述用能单元在所述目标生产时段中是否存在能耗异常。

66、在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：

67、处理模块，用于获取与每个异常原因对应的优化策略；

68、将每个异常原因以及每个异常原因对应的优化策略输入自然语言生成模型，以通过所述自然语言生成模型进行语义组织与文本生成，输出人工可读的异常分析信息和能耗优化指导内容。

69、在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：

70、构建模块，用于针对所述用能单元的全运行周期中的每个生产时段，获取所述用能单元在所述生产时段采集的所述多个能耗影响因子对应的历史数据；

71、针对对应为连续型数据的每个能耗影响因子，根据所述能耗影响因子对应的历史数据，采用轮廓系数法进行数据区间划分，得到所述能耗影响因子对应的多个数据区间；

72、将对应为连续型数据的不同能耗影响因子对应的不同数据区间，以及对应为离散型数据的不同能耗影响因子对应的不同数据取值进行交叉组合，得到多组工况组合；

73、针对每种工况组合，获取符合所述工况组合的历史数据要求的多个基准样本；所述基准样本包括所述时段对应的历史数据以及实际总能耗；

74、基于每个基准样本的实际总能耗，确定所述工况组合对应的能耗基准值；

75、根据所述生产时段对应的不同工况组合对应的能耗基准值，构建得到所述生产时段对应的所述预设映射关系。

76、第三方面，本技术实施例提供一种计算机设备，包括：存储器，处理器；

77、所述存储器存储计算机执行指令；

78、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述处理器执行如上第一方面和/或第一方面各种可能的实施方式。

79、第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上第一方面和/或第一方面各种可能的实施方式。

80、第五方面，本技术实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面和/或第一方面各种可能的实施方式。

81、本技术实施例提供的基于动态基准的用能异常诊断方法、装置、设备及介质，通过识别用能单元当前所处的目标生产时段，并结合该目标生产时段期间采集的多个能耗影响因子对应的实时数据确定目标能耗基准值，能够保障能耗基准可以随工况变化进行动态调整，从而适配当前的生产场景；进而通过基于较高适配性的目标能耗基准值、用能单元在目标生产时段的实际总能耗以及生产数据进行用能异常诊断并在用能单元存在用能异常时输出异常原因，能够达到在保障异常识别的准确性的基础上，实现对用能异常溯源分析，从而可为后续节能优化与运行决策提供可靠的依据。