[发明专利]基于多源异构数据挖掘的综合能源园区的智能运维系统

说明书

本发明公开了一种基于多源异构数据挖掘的综合能源园区的智能运维系统，适用于园区内运维资源的智能采购及分配，其包括数据采集模块、园区数字化建模模块、数据预处理和分析模块以及智能运维模块；所述智能运维模块包括区域故障预测单元和智能采购及资源分配单元，智能采购及资源分配单元与区域故障预测单元连接。智能运维系统对综合能源园区进行数据采集、预处理及分析，并依据挖掘到的数据，采用人工智能算法建立园区智能运维模型；然后先进行区域故障预测，再由故障预测结果结合运维信息，实现园区内运维资源的智能采购及分配。本发明可实现对园区内运维资源的智能采购及分配，有效地降低了运维成本，实现资源的优化利用。

技术领域

本发明涉及综合能源管理领域，具体涉及一种基于多源异构数据挖掘的综合能源园区的智能运维系统。

背景技术

伴随着经济的快速发展，工业园区作为区域经济发展的助推器和火车头，在全国各地呈现出一种蓬勃发展之势。然而，由于园区内的设备类型繁多、故障发生的种类较多以及故障发生的概率难以被预知，给工业园区的运维管理带来一定的难度。同时也由于工业园区的运维管理的不够合理，造成了一部分运维资源的浪费。在此背景下，采用人工智能技术对园区内运维资源进行合理的采购和分配，可有效地减低园区运维成本，达到资源的合理利用。

然而目前少有研究在综合能源管理领域中应用人工智能技术，经对现有的文献发现，中国发明专利（申请号：202010561083.7）提出了一种涉及工业园区用电互联网的智能运维管控系统及方法，将当前故障分析结果、第一故障分析结果以及当前运行结果进行对比，判断当前用电是否出现故障，但该文献并未提出一种合理的运维资源采购及分配的方案，并不能实现运维资源的智能采购及分配，没有很好地减低运维的成本。

因此，本发明提出了一种基于多源异构数据挖掘的综合能源园区的智能运维系统，通过对故障数据的收集及深度挖掘，建立智能采购及分配模型，并利用智能算法求解得到对运维资源的采购方案和分配计划，有效地降低了园区运维的成本。

发明内容

本发明提供一种基于多源异构数据挖掘的综合能源园区的智能运维系统统，能够对运维对象的历史故障信息进行采集和深度挖掘，通过样本数据训练学习来预测园区内故障发生的情况，并实现园区内运维资源的智能采购及分配。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于多源异构数据挖掘的综合能源园区的智能运维系统，包括：

数据采集模块，用于采集园区要素信息、运维对象历史故障信息、园区环境气象数据以及运维信息；

园区数字化建模模块，用于根据所述的园区要素信息，建立园区数字化模型。所述园区数字化模型，将综合能源园区划分为多个运维区域，并标示出运维区域中运维服务点和运维对象的坐标，所述园区数字话建模模块与数据采集模块连接；

数据预处理和分析模块，用于对运维对象的历史故障信息、园区环境气象数据进行数据处理，所述数据预处理和分析模块与园区数字化建模模块连接；

以及智能运维模块，该智能运维模块与数据预处理和分析模块连接：

所述智能运维模块包括区域故障预测单元和智能采购及资源分配单元；

所述区域故障预测单元，是基于所述运维对象历史故障信息、园区环境气象数据，采用人工神经网络预测算法建立综合能源园区的区域故障预测模型，并对各运维区域的进行故障预测；

所述智能采购及资源分配单元与区域故障预测单元连接；所述智能采购及资源分配单元是根据各运维区域的故障预测情况，基于所述运维信息，建立运维资源智能采购及分配模型；采用智能算法求解所述运维资源智能采购及分配模型，获得运维资源的最优采购量以及对运维人员、运维配件资源的优化分配结果。