[发明专利]一种基于神经网络的智慧能源节能方法及系统在审
| 申请号： | 201510526523.4 | 申请日： | 2015-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN105045096A | 公开（公告）日： | 2015-11-11 |
| 发明（设计）人： | 林雪山 | 申请（专利权）人： | 福建恒天晨光节能服务有限公司 |
| 主分类号： | G05B13/02 | 分类号： | G05B13/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 智慧 能源 节能 方法 系统 | ||
1.一种基于神经网络的智慧能源节能方法，其特征在于，包括：
获取底层硬件的能耗数据，并将所述能耗数据发送至智慧能源管理平台；
所述智慧能源管理平台根据底层硬件的所述能耗数据，利用经过训练的BP神经网络得到能耗数据的近似最优解，根据所述近似最优解和预先设置的负载阈值，确定节能优化策略；
根据所述节能优化策略，调节底层硬件的控制参数，以优化底层硬件的能耗。
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的智慧能源节能方法，其特征在于，底层硬件包括传感器、执行装置、计量仪表。
3.根据权利要求1所述的基于神经网络的智慧能源节能方法，其特征在于，所述将所述能耗数据发送至智慧能源管理平台，包括：
对所述能耗数据进行压缩；
将所述压缩后的能耗数据，通过IEEE1888数据通道加密发送至智慧能源管理平台。
4.根据权利要求1所述的基于神经网络的智慧能源节能方法，其特征在于，根据底层硬件的所述能耗数据，利用经过训练的BP神经网络得到能耗数据的近似最优解的步骤之前，包括：
将获取的底层硬件的所述能耗数据作为LM算法的输入，对BP神经网络进行训练。
5.一种基于神经网络的智慧能源节能系统，其特征在于，包括：
接入网关，用于获取底层硬件的能耗数据，并将所述能耗数据发送至智慧能源管理平台；
智慧能源管理平台，用于接收底层硬件的所述能耗数据，利用经过训练的BP神经网络得到能耗数据的近似最优解，根据所述近似最优解和预先设置的负载阈值，确定节能优化策略；向所述接入网关发送所述节能优化策略；
接入网关还用于接收所述节能优化策略，根据所述节能优化策略，调节底层硬件的控制参数，以优化底层硬件的能耗。
6.根据权利要求5所述的基于神经网络的智慧能源节能系统，其特征在于，还包括底层硬件，所述底层硬件包括传感器、执行装置、计量仪表。
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