技术领域
[0001] 本发明涉及用电管理技术领域，尤其涉及一种智能化用电管理系统。
相关背景技术
[0002] 电作为一种重要的能源形式，广泛应用于现代社会的各个领域，从家庭照明、通讯设备到工业生产、交通运输，都离不开电的支持，电能的广泛应用极大地促进了社会生产力的提高和人们生活质量的改善，在倡导节能减排的今天，电能的浪费问题逐渐凸显出来，随着电力需求的不断增长，传统的用电管理方式大多依赖于人工巡检和定时开关，这种方式效率低下，且难以实时掌握用电设备的运行状态，导致能源浪费严重，随着物联网技术的不断发展，智能化程度逐渐提高，用电设备的智能化管理已成为关键环节；
[0003] 现有技术中，虽然有一些智能用电管理系统，但在实时性、准确性、灵活性方面仍存在不足，无法满足日益增长的用电管理需求。
[0004] 为解决上述问题，本申请中提出一种智能化用电管理系统。
具体实施方式
[0054] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
[0055] 如图1所示，本发明提出的本发明提出的一种智能化用电管理系统，包括：
[0056] 数据采集模块：负责实时采集用电设备的电流、电压、功率参数，并将数据传送至数据分析模块；
[0057] 数据分析模块：接收数据采集模块传来的数据，运用统计分析对用电设备的运行状态进行分析，判断是否存在能源浪费现象，并将分析结果传送至设备控制模块和预警模块；
[0058] 设备控制模块：根据数据分析模块的分析结果，对用电设备进行智能控制，以实现节能降耗；
[0059] 用户界面模块：提供操作界面，用户可通过该界面查看用电设备的实时运行状态、历史数据，并根据需要进行手动控制；
[0060] 预警模块：当数据分析模块检测到异常或能源浪费现象时，预警模块会发出预警信号，提醒用户或管理人员及时采取措施；
[0061] 存储模块：负责存储用电设备的实时数据、历史数据、分析结果以及预警记录，供后续分析和学习使用；
[0062] 通信模块：实现系统与其他设备或系统的通信，将预警信息发送至远程监控中心，接收远程控制指令；
[0063] 学习优化模块：根据存储模块中的数据，运用深度学习算法对用电管理策略进行持续优化，提高系统的智能化水平和节能效果。
[0064] 具体实施例中，数据采集模块与数据分析模块连接，数据分析模块分别与设备控制模块、用户界面模块连接，设备控制模块与用户界面模块连接，设备控制模块还通过电气接口或网络通信接口与用电设备连接，根据分析结果对用电设备进行智能控制；用户界面模块与预警模块连接，预警模块与存储模块连接，存储模块分别与数据分析模块、学习优化模块连接，存储模块通过内部总线或网络通信接收来自数据分析模块的实时数据、历史数据和分析结果，以及来自学习优化模块的更新策略，进行数据的存储和管理；通信模块分别与各模块连接，通信模块作为系统的通信接口，通过外部网络接口或其他通信协议实现系统与其他设备或系统的通信，如发送预警信息至远程监控中心、接收远程控制指令。
[0065] 具体实施例中，数据采集模块包括：
[0066] 传感器单元：负责直接测量用电设备的电流、电压、功率物理量，并将其转换为可处理的数字信号；
[0067] 数据采集接口单元：连接传感器单元与系统内部总线或网络通信，确保数据的准确传输；
[0068] 数据预处理单元：对采集到的原始数据进行初步处理，如滤波、校准，以提高数据质量。
[0069] 具体实施例中，数据分析模块包括：
[0070] 数据接收单元：接收数据采集模块传来的数据；
[0071] 统计分析单元：运用统计学方法对数据进行处理，提取关键指标和趋势；
[0072] 机器学习单元：应用机器学习算法对大量历史数据进行分析，识别能源浪费的模式和规律；
[0073] 结果输出单元：将分析结果以特定的格式输出，供其他模块使用。
[0074] 需要说明的是：在统计分析单元中，采用时间序列分析、回归分析、聚类分析或主成分分析。
[0075] 在机器学习单元中，采用的算法如下：
[0076] 监督学习算法：如决策树、随机森林、梯度提升机、支持向量机SVM，用于分类或回归问题；
[0077] 无监督学习算法：K‑Means聚类、DBSCAN、层次聚类，用于发现数据中的隐藏模式；
[0078] 异常检测算法：孤立森林、基于距离的异常检测，用于识别能源浪费的异常行为。
[0079] 具体实施例中，设备控制模块包括：
[0080] 控制指令生成单元：根据数据分析模块的分析结果，生成相应的控制指令；
[0081] 控制接口单元：通过电气接口或网络通信接口与用电设备相连，发送控制指令；
[0082] 设备状态监测单元：实时监测用电设备的运行状态，确保控制指令的有效执行。
[0083] 具体实施例中，用户界面模块包括：
[0084] 界面显示单元：以图形化或文本化的方式展示用电设备的实时运行状态、历史数据信息；
[0085] 用户输入单元：接收用户的操作指令，如查看数据、设置参数、手动控制；
[0086] 用户反馈处理单元：对用户输入进行处理，并将指令发送至相应的模块。
[0087] 具体实施例中，预警模块包括：
[0088] 预警条件判断单元：根据数据分析模块的分析结果，判断是否存在异常或能源浪费现象；
[0089] 预警信号生成单元：当满足预警条件时，生成相应的预警信号；
[0090] 预警信号输出单元：将预警信号以声音、光闪、文本方式输出，提醒用户或管理人员。
[0091] 具体实施例中，存储模块包括：
[0092] 数据存储单元：负责存储用电设备的实时数据、历史数据、分析结果以及预警记录；
[0093] 数据管理单元：对存储的数据进行管理和维护，如备份、恢复、查询。
[0094] 具体实施例中，通信模块包括：
[0095] 通信接口单元：与外部设备或系统建立通信连接；
[0096] 数据发送单元：将系统内部的数据，预警信息发送至外部设备或系统；
[0097] 数据接收单元：接收外部设备或系统发送的数据，如远程控制指令。
[0098] 具体实施例中，学习优化模块包括：
[0099] 数据学习单元：从存储模块中读取历史数据，运用深度学习等算法进行学习；
[0100] 策略优化单元：根据学习结果，对用电管理策略进行优化和调整；
[0101] 策略输出单元：将优化后的策略输出至设备控制模块或其他相关模块。
[0102] 需要说明的是：
[0103] 在数据学习单元中，推荐采用如下算法：
[0104] 循环神经网络RNN：长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU，适用于处理序列数据和时间序列预测；
[0105] 卷积神经网络CNN：结合一维卷积可以处理时间序列数据，同时对于图像数据也有很好的处理能力；
[0106] 强化学习：如Q‑learning、策略梯度方法，可以与环境进行交互并根据反馈进行优化。
[0107] 本系统工作原理：数据采集模块实时捕获用电设备的电流、电压、功率关键参数，并将这些数据传输给数据分析模块，数据分析模块接收数据后，运用统计分析方法评估用电设备的运行状态，识别潜在的能源浪费现象，并将分析结果同步至设备控制模块和预警模块，设备控制模块基于分析结果智能调整用电设备的运行策略，实现节能降耗；同时，用户界面模块为用户提供直观的操作界面，允许用户查看设备的实时状态、历史数据，并进行手动控制，预警模块在检测到异常或能源浪费时，会触发预警信号，提醒用户或管理人员采取相应措施，所有采集的数据、分析结果和预警记录均被存储模块妥善保存，以供后续分析和学习使用，通信模块确保系统与其他设备或远程监控中心之间的顺畅通信，传递预警信息和接收远程控制指令，最终，学习优化模块基于存储模块中的丰富数据，利用深度学习算法不断优化用电管理策略，进一步提升系统的智能化节能效果。
[0108] 应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。
