[发明专利]使用回归模型的能量基础设施传感器数据校正

权利要求书

1.一种用于物理数据校正的系统，所述系统包括：

计算机数据仓库，其被配置为存储数据集，所述数据集包括由物理传感器测量的实际物理数据；以及

计算系统，其包括一个或多个计算设备，所述计算系统与所述计算机数据仓库通信并且被编程以实现：

历史数据估计器，其被配置为：

从所述计算机数据仓库检索所述实际物理数据，其中所述实际物理数据对应于第一时间间隔；

确定与所述实际物理数据相关的参数；

检索与确定的参数相关联并且对应于所述第一时间间隔的第一测量值；

使用机器学习生成检索的第一测量值到检索的实际物理数据的映射；

检索与确定的参数相关联并且对应于不同于所述第一时间间隔的第二时间间隔的第二测量值；以及

使用检索的第二测量值和生成的映射来估计所述第二时间间隔的物理数据。

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述历史数据估计器进一步被配置为：

使用检索的第一测量值和生成的映射来估计所述第一时间间隔的第二物理数据；

比较所述估计的第二物理数据与检索的实际物理数据；以及

基于所述比较确定与所述物理传感器相关联的性能基准检测。

3.根据权利要求1所述的系统，其中所述历史数据估计器进一步被配置为：

使用检索的第一测量值和生成的映射来估计所述第一时间间隔的第二物理数据；

比较所述估计的第二物理数据与检索的实际物理数据；

基于所述比较确定估计的第二物理数据与检索的实际物理数据之间的差；以及

响应于所述差大于阈值的确定而确定发生了故障。

4.根据权利要求3所述的系统，其中所述历史数据估计器进一步被配置为向用户设备发送所述故障已经发生的指示。

5.根据权利要求1所述的系统，其中所述物理传感器位于建筑物、工业过程、车辆、电网、可再生能源或常规能源中的一个中。

6.根据权利要求1所述的系统，其中所述计算机系统进一步被编程为实现数据预测器，所述数据预测器被配置为：

基于估计的物理数据生成控制序列；以及

将所述控制序列发送到控制系统，使得所述控制系统可以调节所述物理传感器的操作。

7.根据权利要求6所述的系统，其中所述控制系统是监督控制和数据采集系统。

8.根据权利要求1所述的系统，其中所述参数是一天中的小时、星期几、温度、太阳辐射或相对湿度中的至少一个。

9.根据权利要求1所述的系统，其中所述实际物理数据包括电压、电流、温度、湿度、空气流量、电力使用量、水使用量、气体使用量、占有率、光、烟雾或网络分组中的至少一个。

10.根据权利要求1所述的系统，其中所述物理传感器包括恒温器、恒湿器或公用事业仪表中的至少一个。

11.根据权利要求1所述的系统，其中所述历史数据估计器进一步被配置为使用回归模型生成所述映射。

12.根据权利要求11所述的系统，其中所述回归模型包括支持向量回归。

13.一种用于校正物理数据的方法，所述方法包括：

如由包括一个或多个计算设备的计算机系统实现的，所述计算机系统配置有特定的可执行指令，

从控制系统检索由物理传感器测量的实际物理数据，其中所述实际物理数据对应于第一时间间隔；

确定与所述实际物理数据相关的参数；

检索与确定的参数相关联的并且对应于所述第一时间间隔的第一测量值；

使用机器学习生成检索的第一测量值到检索的实际物理数据的映射；

检索与确定的参数相关联的并且对应于不同于所述第一时间间隔的第二时间间隔的第二测量值；以及

使用检索的第二测量值和生成的映射来估计所述第二时间间隔的物理数据。

14.根据权利要求13所述的方法，进一步包括：

使用检索的第一测量值和生成的映射来估计所述第一时间间隔的第二物理数据；

将估计的第二物理数据与检索的实际物理数据比较；以及

基于所述比较确定与所述物理传感器相关联的性能基准检测。