[发明专利]基于混合能源数据的大数据分析方法与装置

说明书

本申请揭示了一种基于混合能源数据的大数据分析方法，获取预先绑定的第一样本服务器和第二样本服务器；获取第一样本传感数据组；获取第二样本传感数据组；进行绑定并标注处理，以生成标注上第一指标的样本数据，并调取深度神经网络模型，对深度神经网络模型进行训练，以得到指标预测模型；分别获取第一传感数据组和第二传感数据组，并获取第二指标；共同输入指标预测模型中进行处理，以得到预测指标数值，计算预测指标数值与第二指标的差值；若差值小于预设的阈值，则判定混合能源工厂运作正常，实现了对于伪饰数据进行分辨的目的，有利于促进碳中和的目标真正实现。

技术领域

本申请涉及到计算机领域，特别是涉及到一种基于混合能源数据的大数据分析方法与装置。

背景技术

要实现碳中和的目标，需要从两方面下手，即需要减少二氧化碳的排放以及提高二氧化碳的吸收。在二氧化碳的排放方面，能源工厂占了一部分比重。这些能源工厂例如石油化工方面的工厂（炼油厂等），电力方面的工厂（火电厂等），在生产过程中不可避免的会排放二氧化碳。为了实现碳中和，需要进行宏观调控，以整体控制这些能源工厂的二氧化碳排放量。但是，减少二氧化碳的排放，会提高能源工厂的成本，因此存在部分能源工厂修改二氧化碳排放数据，以伪饰达到二氧化碳排放指标的目的。而现有技术缺少解决这种现象的技术方案。

发明内容

本申请提出一种基于混合能源数据的大数据分析方法，包括以下步骤：

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。

进一步地，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。

进一步地，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；