申请/专利权人：深圳市光明顶技术有限公司

申请日：2024-01-05

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117520998B

主分类号：G06F18/2433

分类号：G06F18/2433;G06N3/045;G06N3/0464;G06V10/764;G06V10/80;G06V20/52;H05B47/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本发明提供了一种照明灯塔设备的能耗分析方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取能耗监测设备监测的照明灯塔设备的设备能耗数据以及环境感知设备的环境感知数据；根据环境感知数据对周围环境进行实时分析，得到环境分析数据；基于环境分析数据计算照明灯塔设备的能耗需求数据；基于能耗需求数据对照明灯塔设备的设备能耗数据进行能耗异常监控，并在异常时生成报警信号，将报警信号发送至对应的远程监控设备；定时获取预设检测周期内的异常监控结果，生成对应的能耗优化策略优化照明灯塔设备。本方法利用环境感知设备的数据进行能耗预测，能提前规划能源使用，避免过度能耗浪费，对异常能耗进行预警分析和优化，减少设备的异常能耗损失。

主权项：1.一种照明灯塔设备的能耗分析方法，其特征在于，所述照明灯塔设备装载有环境感知设备和能耗监测设备，所述照明灯塔设备外接有可再生能源设备和电网设备，所述照明灯塔设备的能耗分析方法包括；获取所述能耗监测设备监测的所述照明灯塔设备的设备能耗数据以及所述环境感知设备的环境感知数据；根据所述环境感知数据对所述照明灯塔设备周围环境进行实时分析，得到所述照明灯塔设备所处的环境分析数据，所述环境分析数据包括环境数值数据和环境图像数据；基于所述环境分析数据结合预设的节能策略，确定所述照明灯塔设备需提供的指挥信号，将所述环境数值数据和环境图像数据输入预设的能耗预测模型中，其中，所述能耗预测模型为多模态模型，所述多模态模型包括输入层、注意力机制层、特征融合层、分类层和输出层；通过所述输入层对所述环境数值数据进行数据预处理以及数据特征提取，得到数据特征，并对所述环境图像数据进行图像特征提取，得到图像特征；通过所述注意力机制层分别计算所述数据特征和所述图像特征的注意力权重向量；通过所述特征融合层根据所述权重向量对所述数据特征和所述图像特征进行加权融合，得到融合特征向量；通过所述分类层将所述融合特征向量线性变换映射至高维特征空间，得到线性变换结果；通过预设的激活函数对所述线性变换结果进行非线性变换，得到非线性变换结果；通过所述分类层中的全连接层根据所述非线性变换结果计算所述环境感知设备的能耗预测数据，并通过所述输出层输出所述能耗预测数据；基于所述指挥信号和所述环境感知设备的能耗预测数据计算所述照明灯塔设备的能耗需求数据；根据预设的优化算法和所述可再生能源设备的储能数据生成初始化种群，其中，所述初始化种群包括多个种群个体，各种群个体存在对应的位置信息，各种群个体分别代表对应的供电分配方案；根据预设的移动策略更新各种群个体的位置信息和迭代次数，并根据所述位置信息、设备能耗数据、所述能耗需求数据计算各种群个体对应的适应度值；判断所述迭代次数是否大于预设迭代阈值；若否，则返回根据预设的移动策略更新各种群个体的位置信息和迭代次数的步骤，直至所述迭代次数大于预设迭代阈值；若是，则确定所述多个种群个体中的最优种群个体的最优位置信息，并生成所述最优位置信息的对应的供电分配方案；根据所述最优位置信息的对应的供电分配方案对所述可再生能源设备和电网设备进行供电资源动态分配；基于所述能耗需求数据生成能耗需求曲线，并基于所述设备能耗数据生成设备能耗曲线；基于所述能耗需求曲线提取所述能耗需求数据的能耗需求特征，并基于所述设备能耗曲线提取所述设备能耗数据的设备能耗特征；对所述能耗需求特征和所述设备能耗特征进行特征比对，得到特征比对结果；根据所述特征比对结果判断所述照明灯塔设备是否能耗异常，得到异常监控结果；若所述异常监控结果为能耗异常，则生成报警信号，将所述报警信号发送至对应的远程监控设备；定时获取预设检测周期内的异常监控结果，根据所述检测周期内的异常监控结果生成对应的能耗优化策略，并根据所述能耗优化策略对所述照明灯塔设备进行能耗优化。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市光明顶技术有限公司 照明灯塔设备的能耗分析方法、装置、设备及存储介质

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