摘要
本发明提供了一种基于大数据分析的运行设备能耗优化管理方法,该方法包括:通过连续获取各个运行设备组生产单个产品的能耗数据,组成序列能耗数据;将各个运行设备组的序列能耗数据作为矩阵元素,构建能耗矩阵;采用主成分分析方法获取能耗矩阵的主成分,并获取各运行设备组对主成分的贡献率;将贡献率高于预设值的运行设备组确定为异常运行设备组;将异常运行设备组的序列能耗数据输入预设的LSTM模型中,输出能耗异常特征;根据所述能耗异常特征对各运行设备组的启停进行管理。本发明解决了难以根据运行设备的能耗差异进行调度和能耗异常排查,导致能耗管理效率低的问题,通过多维度数据对比发现设备异常并及时维修,降低生产成本。
技术关键词
能耗优化管理
设备组
主成分分析方法
贡献率
峰谷电价
数据
矩阵
智能电表采集
序列
油耗传感器
耗气设备
停机策略
LSTM模型
气体流量计
流量传感器
元素
采集设备
压力传感器
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