[发明专利]一种基于物联网的楼宇供暖节能预测分析终端

摘要

本发明属于供暖技术领域，公开了一种基于物联网的楼宇供暖节能预测分析终端，所述基于物联网的楼宇供暖节能预测分析终端包括：太阳能供电模块、温度检测模块、中央控制模块、加热模块、大数据计算模块、数据存储模块、显示模块。本发明通过太阳能供电模块可以利用太阳能进行供暖，大大节约资源，节能环保；同时通过大数据处理模块可以集中大数据资源进行对供暖节能数据进行快速处理，及时进行反馈数据变化信息，更加有效的控制能源，提升能源利用率。

主权项

1.一种基于物联网的楼宇供暖节能预测分析终端，其特征在于，所述基于物联网的楼宇供暖节能预测分析终端包括：太阳能供电模块，与中央控制模块连接，用于通过太阳能电池板将太阳能转化为电能给楼宇提供供暖能源；温度检测模块，与中央控制模块连接，用于通过温度传感器检测供暖温度；温度检测模块的检测信号y(t)表示为：y(t)＝x(t)+n(t)；其中，x(t)为数字调制信号，n(t)为服从标准SαS分布的脉冲噪声，x(t)的解析形式表示为：其中，N为采样点数，a_n为发送的信息符号，在MASK信号中，a_n＝0，1，2，…，M‑1，M为调制阶数，a_n＝e^j2πε/M，ε＝0,1,2,…,M‑1，g(t)表示矩形成型脉冲，T_b表示符号周期，f_c表示载波频率，载波初始相位是在[0,2π]内均匀分布的随机数；数字调制信号x(t)的分数低阶模糊函数表示为：其中，τ为时延偏移，f为多普勒频移，0＜a,b＜α/2，x*(t)表示x(t)的共轭，当x(t)为实信号时，x(t)＜p＞＝|x(t)|＜p＞sgn(x(t))；当x(t)为复信号时，[x(t)]＜p＞＝|x(t)|p‑1x*(t)；中央控制模块，与太阳能供电模块、温度检测模块、加热模块、大数据计算模块、数据存储模块、显示模块连接，用于调度各个模块正常工作；加热模块，与中央控制模块连接，用于通过加热电炉进行加热；大数据计算模块，与中央控制模块连接，用于通过大数据计算资源对检测数据进行处理；具体包括：1)基于Hadoop构建包含关系型数据库数据、温度检测模块数据和中央控制模块数据的大数据分析平台，转到步骤2)；2)、在MapReduce框架下运用Apriori关联规则挖掘算法，在大数据分析平台中进行分析和挖掘，得到楼宇供暖温度影响因素，转到步骤3)；3)结合楼宇供暖温度影响因素和楼宇供暖流量历史数据，构建神经网络模型BP，产生神经网络模型BP的初始权值，转到步骤4)；4)、对神经网络模型BP的权值和阈值进行动态改进，获得动态神经网络模型DBP，产生动态神经网络模型DBP的权值和阈值，转到步骤5)；5)、运用自适应免疫遗传AIGA算法优化动态神经网络模型DBP，获得预测模型AIGA‑DBP，根据预测模型AIGA‑DBP计算楼宇供暖流量预测值，转到步骤6)；6)、判断楼宇供暖流量预测值与楼宇供暖流量期望值的误差是否满足设定的条件，若是，转到步骤7)；否则重新执行到步骤5)；7)、输出楼宇供暖流量预测值，结束；数据存储模块，与中央控制模块连接，用于将采集的数据存储为大数据库；显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器进行显示检测数据信息。