一种智慧园区的能耗数据实时监测方法

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种智慧园区的能耗数据实时监测方法，方法包括：采集电力能耗数据，并基于历史数据采用ARIMA模型进行初步预测；通过突变点检测将历史数据划分为多个分段，并计算各分段的累积变化率和变异系数，进而确定分段的变化趋势指标与趋势类型；结合当前数据与各分段的相似性，判定当前数据的变化趋势类型；随后依据趋势类型及残差信息，动态调整ARIMA模型的自回归系数与移动平均系数；最终使用调整后的模型进行预测，并通过预测值与实际值的偏差实现能耗异常监测。该方法提升了在变化复杂场景下能耗预测的准确性，提高了能耗监测的准确性。