[发明专利]一种基于回归型支持向量机确定节能效果的方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及数据预测技术领域，尤其涉及一种基于回归型支持向量机确定节能效果的方法及系统。

背景技术

目前，在很多高能耗、高排放制造企业中，操作人员的节能意识不强，还保留着以往单纯考虑生产时间最小化的观念，即赶时间、赶进度，对生产的能耗关注不够，给环境带来的非常大的压力。为了培养操作人员的节能意识，企业有必要以车间为单位对节能效果进行评估，从而警醒操作人员。企业在采用某些节能措施之后，例如购买新设备、改善工艺等等，往往是需要采用某种手段去评估节能效果，评判这些措施的节能有效性。

常用的评估节能效果的方法是利用单位产品的能耗去评估节能效果，即使用未采用节能措施的单位产品的能耗与采用节能措施后的单位产品的能耗进行对比，从而去评估节能效果。

常用的评估节能效果的方法简单易行，但存在某些缺陷，例如在6月份开始采用某种节能措施，那么，常用的评估结果效果的方法中就使用6月份的单位产品的能耗与5月份单位产品的能耗进行对比，但是这样已经忽略某些因素的影响，最明显就是天气的影响，6月份的气温是明显高于5月份的气温，这样企业花费在制冷上的能耗会明显地增多，因为很有可能5月份的车间是不需要开空调的，而6月份却需要开空调，而空调耗电多是众所周知的事，这样，使用6月份的单位产品的能耗与5月份单位产品的能耗进行对比去评估节能效果，存在能耗数据的滞后性，从而评估误差明显较大。

发明内容

本发明的目的为提出基于回归型支持向量机的节能效果评估方法及系统，从而避免能耗数据的滞后性，以减小节能效果评估的误差。为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于回归型支持向量机确定节能效果的方法，包括：

以回归型支持向量机算法计算单位产品能耗的预测值X_p；

从数据库中读取所述单位产品能耗的实际值X_t，所述单位产品能耗的预测值X_p和单位产品能耗的实际值X_t是同一时间段的单位产品能耗；

根据公式计算单位产品的节能效果η。

一种基于回归型支持向量机确定节能效果的系统，包括：

预测能耗模块，用于以回归型支持向量机算法计算单位产品能耗的预测值X_p；

获得能耗实际值模块，用于从数据库中读取所述单位产品能耗的实际值X_t，所述单位产品能耗的预测值X_p和单位产品能耗的实际值X_t是同一时间段的单位产品能耗；

评估节能效果模块，用于根据公式计算所述单位产品的节能效果η。

上述技术方案提出的一种基于回归型支持向量机确定节能效果的方法及系统，主要通过比较基于回归型支持向量机模型的单位产品能耗的预测值与同一时间段下该单位产品能耗的实际值，从而评估节能效果。该方案能够有效避免数据的滞后性，从而提高节能评估的准确性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，并不构成对本发明的限定。在附图中：

图1是本发明第一实施例中提供的基于回归型支持向量机确定节能效果的方法的实现流程图。

图2是本发明第一实施例中提供的基于回归型支持向量机确定节能效果的方法的实现流程图。

图3是本发明第二实施例中提供的基于回归型支持向量机确定节能效果的方法的实现流程图。

图4是某硫化车间的不同输入阶数的训练误差的分布图。

图5是某硫化车间的回归型支持向量机模型的训练集学习曲线。

图6是本发明第三实施例中提供的基于回归型支持向量机确定节能效果的系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明进行更加详细与完整的说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。

图1是本发明第一实施例中提供的基于回归型支持向量机确定节能效果的方法的实现流程图，该实现流程包括：

步骤101、以回归型支持向量机算法计算单位产品能耗的预测值X_p。

由于评估节能效果主要是以月或者以年为单位进行的，因此涉及的训练样本数据是属于小样本数据，应用支持回归型向量机学习算法能够计算单位产品能耗的预测值X_p。