[发明专利]一种基于5G通信的冷站能耗采集分析可信计算系统

权利要求书

1.一种基于5G通信的冷站能耗采集分析可信计算系统，其特征在于：该系统包括能耗采集模块、区块链存储模块、可信计算模块、5G通信模块、预测模块、传输监控模块、数据检测模块、感知报警模块、数据库；

所述能耗采集模块用于工作人员对冷站的能耗数据进行采集；所述区块链存储模块用于将工作人员采集的冷站能耗数据进行存储；所述可信计算模块用于提供可信计算环境进行数据的传输；所述5G通信模块用于对数据进行5G通信传输；所述预测模块用于根据大数据进行冷站能耗数据的预测；所述传输监控模块用于对数据传输过程中对传输类型进行监控；所述数据检测模块用于对传输类型和预测数据进行阈值检测；所述感知报警模块用于对不符合相关预测数据范围的数据或传输类型出现异常的数据进行报警；所述数据库用于调取相关历史数据；

所述能耗采集模块与区块链存储模块相连接；所述区块链存储模块与可信计算模块相连接；所述可信计算模块与5G通信模块相连接；所述预测模块与传输监控模块相连接；所述传输监控模块与数据检测模块相连接；所述数据检测模块与感知报警模块相连接；所述数据库与各个模块相连接；

所述预测模块进行预测传输数据量包括以下步骤：

S1、获取各级冷站的历史能耗消耗总量数据和能耗效果数据；所述能耗效果数据指各级冷站的历史能耗消耗总量所达成的服务效果；

S2、根据所述各级冷站的历史能耗消耗总量数据生成能耗消耗类型序列集；

S3、根据能耗消耗预测模型拟合所述能耗消耗类型序列集得到第一能耗消耗总量预测结果集；所述能耗消耗预测模型为GM(1,1)方法模型；

S4、根据所述历史能耗消耗总量数据和所述能耗效果数据分别确定能耗价值转化率和能耗消耗总量规划值；所述能耗消耗总量规划值为各级冷站内的能耗消耗占比；

S5、根据能耗价值转化率和能耗消耗总量规划值对所述第一能耗消耗总量预测结果集进行调整，得出预测传输数据量；

所述能耗消耗预测模型进行预测传输数据量包括以下步骤：

S3-1、调用历史数据形成原始数据结构列T₀，T₀＝{X₀(1)，X₀(2)，X₀(3)，……，X₀(n)}；

S3-2、对T₀作灰色一次累计生成处理，生成T₁，T₁＝{X₁(1)，X₁(2)，X₁(3)，……，X₁(n)}；因此T₁的白化微分方程为

S3-3、对T1作紧邻均值生成，得到Z₁＝0.5T₁(k)+0.5T₁(k-1)，记为Z₁＝{Z₁(1)，Z₁(2)，Z₁(3)，……，Z₁(n)}；进而得到矩阵B、Y；

其中，

S3-4、计算参数序列

S3-5、确定模型并根据公式：

求出T₁的模拟值为

S3-6、还原出T₀的模拟值即即为第一能耗消耗总量预测结果，记为D；

S3-7、根据历史能耗消耗总量数据和能耗效果数据进行计算能耗价值转化率和能耗消耗总量规划值，其中，能耗消耗总量规划值中，IT设备记为w₁；制冷设备记为w₂；供配电设备记为w₃；照明及其他设备记为w₄；

其中，w₁+w₂+w₃+w₄＝1；

能耗价值转化率记为h，根据公式：

h＝s*m₁；

其中，s为冷站服务效果范围；m₁为相关系数值；

S3-8、根据能耗价值转化率和能耗消耗总量规划值对所述第一能耗消耗总量预测结果进行调整，调整公式：

L＝(w₁m₂+w₂m₃+w₃m₄+w₄m₅+sm₁)*D；

其中，m₂-m₅为消耗量D下的数据量转换相关系数值，得出最终预测传输数据量结果，记为L。