[发明专利]基于混合能源数据的大数据分析方法与装置

权利要求书

1.一种基于混合能源数据的大数据分析方法，其特征在于，包括步骤：

S1、大数据分析服务器获取预先绑定的第一样本服务器和第二样本服务器；其中，第一样本服务器对应于第一能源工厂，第二样本服务器对应于第二能源工厂，第一能源工厂是第二能源工厂的上游工厂；

S2、向所述第一样本服务器发送第一样本传感数据请求报文，以获取第一样本传感数据组；其中，所述第一样本传感数据组是通过布设在第一能源工厂中的多个传感器感测得到的；

S3、向所述第二样本服务器发送第二样本传感数据请求报文，以获取第二样本传感数据组；其中，所述第二样本传感数据组是通过布设在第二能源工厂中的多个传感器感测得到的；所述第一样本传感数据组与所述第二样本传感数据组是在同一时间感测得到的，所述第一样本传感数据组与所述第二样本传感数据组能够使得第一能源工厂和第二能源工厂共同满足宏观调控下的第一指标；

S4、对第一样本传感数据组和第二样本传感数据组进行绑定并标注处理，以生成标注上所述第一指标的样本数据，并调取预设的深度神经网络模型，采用样本数据对深度神经网络模型进行训练，以得到指标预测模型；

S5、向预先绑定的第一服务器和第二服务器分别发送传感数据请求报文，以分别获取第一传感数据组和第二传感数据组，并获取当前宏观调控下的第二指标；其中，第一服务器对应于第三能源工厂，第三能源工厂的类型与第一能源工厂的类型相同，第二服务器对应于第四能源工厂，第四能源工厂的类型与第二能源工厂的类型相同，所述第三能源工厂是所述第四能源工厂的上游工厂，所述第二指标针对于第三能源工厂和第四能源工厂构成的共同体；

S6、将第一传感数据组和第二传感数据组共同输入所述指标预测模型中进行处理，以得到指标预测模型输出的预测指标数值，计算所述预测指标数值与所述第二指标的差值，并判断所述差值是否小于预设的阈值；

S7、若所述差值小于预设的阈值，则判定混合能源工厂运作正常。

2.根据权利要求1所述的基于混合能源数据的大数据分析方法，其特征在于，所述第一指标、所述第二指标、所述预测指标数值的类型均为二氧化碳排放量；所述第一样本传感数据组、所述第二样本传感数据组、所述第一传感数据组和第二传感数据组均不包括二氧化碳排放量。

3.根据权利要求2所述的基于混合能源数据的大数据分析方法，其特征在于，所述向预先绑定的第一服务器和第二服务器分别发送传感数据请求报文，以分别获取第一传感数据组和第二传感数据组，并获取当前宏观调控下的第二指标之前，包括：

S41、获取与所述第一样本传感数据组对应的第一样本二氧化碳排放量，并且获取与所述第二样本传感数据组对应的第二样本二氧化碳排放量；

S42、进行交叉标注处理，以将第一样本传感数据组标注上所述第二样本二氧化碳排放量，从而形成第一子训练数据；同时将第一样本传感数据组标注上所述第一样本二氧化碳排放量，从而形成第二子训练数据；

S43、调取预设的第一神经网络模型，并采用第一子训练数据对第一神经网络模型进行训练处理，以得到第一子预测模型；

S44、调取预设的第二神经网络模型，并采用第二子训练数据对第二神经网络模型进行训练处理，以得到第二子预测模型；其中，第一神经网络模型与第二神经网络模型相同；

所述向预先绑定的第一服务器和第二服务器分别发送传感数据请求报文，以分别获取第一传感数据组和第二传感数据组，并获取当前宏观调控下的第二指标之后，包括：

S51、将所述第一传感数据组输入所述第一子预测模型中进行处理，以得到所述第一子预测模型输出的第一预测二氧化碳排放量；

S52、将所述第二传感数据组输入所述第二子预测模型中进行处理，以得到所述第二子预测模型输出的第二预测二氧化碳排放量；

S53、进行加和处理，以将所述第一预测二氧化碳排放量加上所述第二预测二氧化碳排放量，从而得到加和值；

S54、判断所述加和值与所述第二指标之间的差异是否小于预设的阈值；

S55、若所述加和值与所述第二指标之间的差异小于预设的阈值，则生成指标预测模型处理指令，以指示将第一传感数据组和第二传感数据组共同输入所述指标预测模型中进行处理。