一种用于智慧园区的综合能效评估方法及系统与流程

本发明涉及智慧园区能源管理，具体涉及一种用于智慧园区的综合能效评估方法及系统。

背景技术：

1、在智慧园区综合能效评估领域，常规方案通过智能电表、热量表等传感器采集结构化时序能耗数据，利用历史均值或回归分析建立固定能耗基线，并据此计算能效评分；对于供应链物流、设备运维等产生的非结构化业务文本日志，通常仅作为辅助记录或进行简单类别标记，未提取日志中蕴含的业务规模、耗能倾向等深层语义，使得业务事件与实际能耗波动在时间维度上难以精确关联。

2、实际运行中，从业务指令下发到设备能耗响应存在由控制延迟、机械惯性等因素导致的非线性异步时延，且该时延随工况动态变化。现有基于固定时间窗口和静态基线的评估方式，缺乏自动识别各业务事件对应能耗扰动起止时刻的机制，常将合理高能耗与低效异常混淆，关键业务的局部偏离易被长时均值掩盖；同时，固定基线无法跟随环境与负荷波动，难以客观刻画待机状态下的动态能耗期望。此外，不同优先级业务的能耗容忍度差异明显，现有技术未对偏离程度施加与业务权重匹配的自适应调节，也未引入非线性饱和约束以防止极端偏离导致评分发散，造成应急等场景下能效评估失真，无法真实反映核心业务保障条件下的能源利用水平。因此，亟需解决从业务文本语义出发确定能耗扰动时域边界、在该边界内基于动态基准量化局部偏离并融合业务优先级生成稳定综合评估结果的问题。

技术实现思路

1、为解决现有技术中亟需解决从业务文本语义出发确定能耗扰动时域边界、在该边界内基于动态基准量化局部偏离并融合业务优先级生成稳定综合评估结果的问题，本发明在如下的多个方面中提供方案。

2、第一方面，本发明提供一种用于智慧园区的综合能效评估方法，采用如下的技术方案：

3、获取非结构化业务文本日志及其日志生成时间戳，以及时序能耗数据；

4、利用预配置的大语言模型提取所述文本日志的语义特征生成业务语义本征映射分布向量，并通过特征映射获得启动迟滞时间阈值和影响衰减持续时间阈值，结合日志生成时间戳计算能耗受扰动的起止时刻；

5、在所述起止时刻内，提取受激能耗波动序列，基于同工况历史数据拟合动态基准，计算该受激能耗波动序列与动态基准的偏离并归一化，得到偏离指标；

6、根据所述文本日志的业务优先级确定权重，将所述业务语义本征映射分布向量、偏离指标和权重融合，经非线性饱和函数生成补偿系数；

7、获取基础能效评分，基于补偿系数对基础能效评分进行修正，获得综合能效评估结果。

8、优选地，所述获取非结构化业务文本日志及其日志生成时间戳，以及时序能耗数据，包括：

9、从智慧园区供应链物流仓储与设备运维工单分发的环境感知日志推送端口，获取预设周期评估时间窗内的跨域业务文本日志集合；

10、对所述跨域业务文本日志集合内的原始业务文本日志进行清洗预处理，剔除无效标点符号与冗余固定格式标识，得到初步清洗的非结构化业务文本日志；

11、同时，从园区配电网络和设备终端的智能电表矩阵及热量表传感器，获取包含高频物理能耗采样数据点的结构化时序能耗数据。

12、优选地，所述利用预配置的大语言模型提取所述文本日志的语义特征生成业务语义本征映射分布向量，包括：

13、将经过初步清洗的各条非机构化业务文本日志逐一输入预配置的大语言模型内部处理通道；

14、所述大语言模型通过内置词嵌入网络结构，将离散汉字词汇或英文字符序列降维投射至低维连续特征空间；

15、利用深层堆叠的多头自注意力机制结构，对不同业务专有名词之间的上下文依赖关系进行全局遍历与敏感度感知，自动聚焦并放大具有显著高耗能倾向的关键业务动作的语义权重；

16、经过深层网络特征提炼与聚合，针对每份独立文本记录生成并输出包含作业规模、波及设备层级及耗能倾向属性的结构化的业务语义本征映射分布向量。

17、优选地，所述通过特征映射获得启动迟滞时间阈值和影响衰减持续时间阈值，结合日志生成时间戳计算能耗受扰动的起止时刻，包括：

18、调用基于园区历史运维经验数据训练而成的特征映射解码机制，接收所述业务语义本征映射分布向量，通过内部多层感知神经层网络进行前向推理匹配，计算并输出异步扰动迟滞时间跨度参量；

19、所述异步扰动迟滞时间跨度参量包含启动迟滞时间阈值和影响衰减持续时间阈值；

20、将所述跨域业务文本日志在工单分发或供应链日志数据库中最初生成的所述日志生成时间戳与所述启动迟滞时间阈值相加，得到能耗受扰动起始时刻；

21、将所述能耗受扰动起始时刻与所述影响衰减持续时间阈值相加，得到能耗受扰动结束时刻；

22、由所述能耗受扰动起始时刻和所述能耗受扰动结束时刻，联合构成所述能耗受扰动的起止时刻。

23、优选地，在所述起止时刻内，提取受激能耗波动序列，包括：

24、根据所述能耗受扰动的起止时刻所界定的能耗受扰动时间区间，构建以时间戳为索引维度的自适应掩码窗口；

25、将所述自适应掩码窗口作用于所述时序能耗数据，对落入所述能耗受扰动时间区间之外的数据进行零值屏蔽处理，精准剥离并提取出仅属于所述能耗受扰动时间区间内的受激能耗波动序列。

26、优选地，所述基于同工况历史数据拟合动态基准，包括：

27、向周期性更新的底层环境感知模块发起数据索取请求，依据当前受测时间窗对应的气象参数与季节属性，提取同季节、同环境温度、同湿度气候条件且底层设备处于非业务扰动常规待机运行工况下的同等周期历史稳态负荷数据。

28、利用非参数核密度估计或多项式最小二乘法统计拟合模型，对所述同等周期历史稳态负荷数据进行处理，生成一条贴合当前气象背景的连续动态期望基准轨迹。

29、优选地，所述计算该受激能耗波动序列与动态基准的偏离并归一化，得到偏离指标，包括：

30、通过线性插值方式将所述受激能耗波动序列与所述连续动态期望基准轨迹在时间采样率上进行强制对齐；

31、针对每一个离散采样时刻点，计算受激能耗波动序列中各采样点的实际能耗测量数值与期望轨迹基准值之间的绝对差值；

32、将在整个能耗受扰动时间区间内所有离散采样点的绝对差值进行离散积分累加，得到反映绝对能量多消耗量的总偏差数值；

33、将所述总偏差数值除以同一时间段内设备原本理应消耗的总基础期望能量与防除零极小常量之和，进行归一化除法比率运算，转换为无量纲稳态基线空间偏离尺度参量作为所述偏离指标。

34、优选地，根据所述文本日志的业务优先级确定权重，包括：

35、自动读取初始化阶段预配置的业务优先级映射标签库字典；

36、通过查询与对比当前事件所隶属的类型和任务紧急标志位特征，查表匹配并计算得到唯一对应的针对当前评估事件的标量型自适应权重调节因子；

37、所述自适应权重调节因子在遇到最高级别应急任务时被锁定在最大值，在遇到最低优先级常规例行任务时被动态压制在预设经验区间范围内。

38、优选地，将所述业务语义本征映射分布向量、偏离指标和权重融合，经非线性饱和函数生成补偿系数，对基础能效评分进行修正，获得综合能效评估结果，包括：

39、将所述业务语义本征映射分布向量、所述偏离指标以及所述权重同时提取至计算显存中进行对齐；

40、将上述多维参量代入内置的非线性补偿聚合硬件运算器，通过双曲正切函数物理饱和特性的数学变换通道，对计算出的能效补偿绝对分值强制施加上限约束屏障，计算并输出动态修正补偿系数；将所述动态修正补偿系数以算术叠加方式整合至未修正的基础能效评分之上，生成园区综合动态能效表征参量，作为所述综合能效评估结果。

41、第二方面，本发明提供一种用于智慧园区的综合能效评估系统，采用如下的技术方案：数据采集模块，用于获取非结构化业务文本日志和时序能耗数据；语义提取与时空映射模块，用于利用大语言模型提取所述文本日志的语义特征生成业务语义本征映射分布向量，并通过特征映射获得启动迟滞时间阈值和影响衰减持续时间阈值，结合日志生成时间戳计算能耗受扰动的起止时刻；偏离量化模块，用于在所述起止时刻内，提取受激能耗波动序列，基于同工况历史数据拟合动态基准，计算该受激能耗波动序列与动态基准的偏离并归一化，得到偏离指标；跨模态融合与修正模块，用于根据所述文本日志的业务优先级确定权重，将所述业务语义本征映射分布向量、偏离指标和权重融合，经非线性饱和函数生成补偿系数，对基础能效评分进行修正，获得综合能效评估结果。

42、本技术具有以下技术效果：

43、1.通过利用大语言模型对非结构化业务文本日志进行语义提取，并由特征映射解码器获得异步扰动迟滞时间参量，能够将离散业务事件的发生时刻精确映射为能耗波动的物理起止时刻，实现业务语义与连续能耗的时空刚性对齐。

44、2.在上述时间窗口内，通过自适应掩码切片从全局能耗序列中剥离出受激能耗波动序列，结合同工况历史稳态数据拟合的动态期望基准，计算相对偏离并归一化获得无量纲稳态基线空间偏离尺度参量。降低了静态基线对非平稳震荡序列的统计失真概率。

45、3.将业务语义本征映射分布向量、无量纲偏离指标及基于业务优先级获得的权重因子进行跨模态交叉融合，并通过双曲正切函数的非线性饱和特性生成动态修正补偿系数。实现自适应调节补偿强度，在合理豁免高优任务带来的必要高能耗、避免误判的同时，借助饱和上限约束防止对异常损耗的过度补偿，使得最终的综合能效评估结果在兼顾核心业务保障需求下稳定客观地反映设备真实能效水平。