一种基于大数据的能源采集监测系统

本发明公开了一种基于大数据的能源采集监测系统，具体涉及能源监测领域，用于解决钢铁生产中能耗异常识别与管理优化问题，是通过生产过程采集能源参数，再基于历史数据与设备运行特性，构建多维能耗特征的能源签名参考模型，为动态比对与异常检测提供精确基准；利用能耗偏离分布与负载特性的综合分析，精准识别潜在异常，通过多变量机器学习算法深度挖掘关键影响因子和根因；结合预测性调度引擎和在线优化算法，动态调整工艺参数、设备运行状态和任务排程，有效消除异常并恢复能耗平衡；进而实现了对工艺能耗的实时监测与智能化异常检测，提升了能源管理的精细化水平，提高了钢铁企业的能源利用效率和生产稳定性，同时降低了潜在的生产风险。