[0001] 本发明属于火力发电技术领域，尤其涉及一种基于SVG矢量画面的火电机组能耗实时监测及回放系统。

[0002] 在火力发电过程中，锅炉、汽轮机、发电机等设备的能耗情况直接影响电厂的经济效益和环保指标。传统的火电机组能耗监测系统通常采用二维图形或表格的形式展示能耗数据，存在以下不足:一是画面信息量有限，难以全面反映设备的能耗状态；二是画面缺乏交互性，不便于用户进行深入分析；三是缺少历史数据回放功能，无法追溯能耗异常的原因。因此，有必要开发一种功能更加强大、体验更加友好的火电机组能耗监测系统。

[0028] 下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0029] 在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

[0030] 下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。

[0031] 实施例1：

[0032] 参照图1，本实施例提供了一种基于SVG矢量画面的火电机组能耗实时监测及回放系统，包括:

[0033] 数据采集模块，用于采集火电机组各设备的能耗参数，如锅炉燃料消耗量、汽轮机主蒸汽流量、发电机功率等。该模块采用自适应采样率的多通道异步数据采集技术，根据各能耗参数的变化特性，动态调整各采集通道的采样频率，在保证数据完整性的同时减少冗余数据传输，提高采集效率。

[0034] SVG画面引擎，用于将采集到的实时能耗数据转换为矢量图形，生成直观、美观的能耗监测画面。该引擎采用基于规则的自适应布局算法，根据能耗参数的重要程度和关联性，自动生成最优的画面布局方案，提高画面的信息密度和可读性。同时，该引擎还提供了智能警告标注功能，根据预设的能耗阈值，自动标注出异常区域，并给出可能的原因分析和优化建议，方便用户快速定位和处理能耗问题。

[0035] WEB服务器，用于将SVG画面引擎生成的矢量监测画面，通过网页形式发布给客户端浏览器。该服务器采用基于WebSocket的实时双向通信机制，与客户端建立持久化的全双工通信通道。一方面，服务器可主动将新的能耗数据和告警信息实时推送给客户端，保证监测画面的实时性；另一方面，客户端也可将用户的交互操作实时反馈给服务器，实现画面缩放、平移等功能。同时，该服务器还具备智能负载均衡功能，可根据客户端的并发访问量和网络状况，动态调整服务器集群的负载分配策略，从而保证系统的高可用性和可扩展性。

[0036] 历史数据库，用于存储数据采集模块采集到的海量历史能耗数据，为能耗回放、统计分析等功能提供数据支撑。该数据库采用分层混合存储架构，将能耗数据按时间粒度分为实时层、归档层和备份层，分别采用Redis等内存数据库、InfluxDB等时序数据库以及HDFS等分布式文件系统进行存储，既满足实时数据访问的低延迟要求，又兼顾历史数据查询的高吞吐量需求。此外，该数据库还提供了自动数据生命周期管理功能，根据数据的时效性和访问频率，自动对数据进行冷热分层和淘汰归档，在提高存储利用率的同时简化了数据管理的复杂度。

[0037] 优选地，其中时序数据库为云捷时序数据库。

[0038] 回放服务模块，用于响应客户端的历史数据回放请求，从历史数据库中按时间序列抽取能耗数据，重现历史的能耗监测场景。该模块采用基于关键帧的自适应帧率控制技术，根据能耗数据的变化幅度和用户的回放速度，动态调整关键帧的选取策略，在保证回放流畅度的同时尽可能减少数据传输量。同时，该模块还提供了智能场景检索功能，用户可按照时间范围、能耗事件、设备状态等多种条件组合检索目标场景，快速定位感兴趣的历史时间点，提高数据回放的灵活性和效率。

[0039] 本实施例的系统还集成了一个数据分析模块，采用多模型融合的机器学习算法，综合分析实时和历史能耗数据，自动发现设备运行过程中的能耗模式，预测未来一段时间的能耗趋势走向，诊断能耗异常的原因，并提供节能优化的决策建议，最终形成一份多维度的能耗分析报告。该模块还具备增量学习功能，可根据用户对分析结果的反馈评价，动态调整和优化算法模型，使其不断适应新的能耗场景，持续提高分析的准确性和实用性。

[0040] 本实施例的工作流程如下:

[0041] (1)数据采集模块以自适应采样率采集火电机组各设备的能耗数据，对原始数据进行预处理后，将实时数据写入数据总线，同时定期归档至历史数据库；

[0042] (2)SVG画面引擎从数据总线读取实时能耗数据，按照自适应布局规则生成SVG矢量监测画面，并进行智能告警标注；

[0043] (3)WEB服务器将SVG监测画面通过WebSocket实时推送给客户端浏览器显示，同时将客户端的交互事件反馈给SVG画面引擎；当并发访问量增大时，WEB服务器自动调整负载均衡策略，保证画面传输的实时性和系统的可用性；

[0044] (4)当客户端请求历史数据回放时，回放服务模块收到请求后，从历史数据库中按时间序列抽取能耗数据，并采用自适应帧率控制技术传输到客户端，客户端根据服务器下发的关键帧时间戳同步回放画面；用户也可使用智能场景检索功能，快速定位目标历史时间点；

[0045] (5)数据分析模块定期从历史数据库中抽取一段时间的能耗数据，结合实时数据，综合运行多种机器学习模型，生成能耗模式、趋势预测、异常诊断、节能决策等分析结果，形成能耗分析报告；用户可对分析结果进行反馈评价，数据分析模块据此动态优化算法模型。

[0046] 实施例2：

[0047] 本实施例2在实施例1的基础上，进行技术优化，具体地，采用自适应数据压缩技术：数据采集模块在将采集到的能耗数据写入数据总线和历史数据库之前，先对数据进行自适应压缩。该技术根据能耗参数的数据类型、变化特征等，自动选择最优的压缩算法和压缩参数，在保证数据恢复质量的同时最大限度地减小数据传输和存储的开销。例如，对于变化缓慢的模拟量参数，可采用自适应差分编码和游程编码相结合的方式，而对于变化剧烈的开关量参数，则可采用自适应字典编码方式。自适应压缩技术不仅提高了数据传输和存储的效率，而且降低了系统的网络带宽和存储容量需求。

[0048] 作为一种实施方式，在本实施例中，还引入基于强化学习的自适应压缩算法选择机制，通过不断试错和反馈，自主学习不同数据特征下的最优压缩策略和参数组合，并设置算法性能评估指标，实现压缩效果的自动优化。

[0049] 实施例3：

[0050] 本实施例3在实施例1的基础上，进行技术优化，具体地，采用智能数据补全技术：在实际采集过程中，可能会出现因设备故障、网络中断等原因导致的数据缺失问题。为保证能耗监测和分析的连续性，本实施例引入了智能数据补全技术。该技术利用机器学习算法，通过分析能耗参数之间的关联性和历史变化规律，自动对缺失的数据点进行估计和填充。
例如，可结合线性回归、随机森林等算法，根据缺失点前后的数据特征和其他相关参数的状态，动态拟合出最优的估计值。智能数据补全技术提高了能耗数据的完整性和可用性，减少了数据缺失对后续分析和决策的影响。

[0051] 作为一种实施方式，在本实施例中，还采用基于生成对抗网络(GAN)的数据补全框架，通过生成器和判别器的博弈学习，自动拟合缺失数据的分布特征，并引入数据质量评估机制，对补全结果进行置信度分析，选择高置信度的数据进行后续分析，提高数据补全的精度和可靠性。

[0052] 实施例4：

[0053] 本实施例4在实施例1的基础上，进行技术优化，具体地，采用增强现实交互技术：SVG画面引擎支持将能耗监测画面与设备实景图像进行融合，形成增强现实式的交互界面。
用户通过移动终端的摄像头对准设备实物，系统自动识别设备型号和关键部件，并将实时能耗数据、告警信息等以虚拟标签的形式叠加显示在相应的部件上。用户可通过点击虚拟标签，进一步查看该部件的历史能耗趋势、异常诊断等详细信息。增强现实交互技术提供了更加直观、生动的人机交互方式，用户无需深入理解复杂的系统架构和数据模型，即可轻松掌握设备的能耗状况，大大降低了使用门槛。

[0054] 作为一种实施方式，在本实施例中，还集成基于深度学习的图像识别和目标检测算法，对设备实景图像进行智能分析，自动提取设备型号和关键部件的视觉特征，并与预先建立的特征库进行匹配，实现设备信息的精准识别和关联。

[0055] 实施例5：

[0056] 本实施例5在实施例1的基础上，进行技术优化，具体地，采用能耗预测与优化技术：数据分析模块加入了能耗预测与优化技术，可根据历史能耗数据、设备工况参数、环境因素等，建立能耗预测模型，对未来一段时间的能耗趋势进行滚动预测。预测结果可为设备运行优化提供依据，例如在能耗高峰期来临前，提前调整设备的运行参数，削减非必要的能耗开支。该模块还可利用优化算法，如粒子群优化、遗传算法等，求解设备运行参数的最优组合，在满足工艺约束的前提下最小化能耗成本。能耗预测与优化技术使系统具备主动节能增效的能力，可显著提升能源管理水平。

[0057] 作为一种实施方式，在本实施例中，还采用基于物理规律和数据驱动相结合的建模方法，综合利用设备机理知识和历史运行数据，构建多尺度、多粒度的能耗预测模型，并引入模型可解释性分析技术，对预测结果进行敏感性分析和特征重要度排序，增强预测结果的可信度和可解释性；在优化方面，可将多目标优化与强化学习相结合，自适应权衡能耗、成本、效率等多个优化目标，并通过不断探索和试错，学习最优的控制策略，生成可操作、可解释的节能优化方案。

[0058] 实施例6：

[0059] 本实施例6在实施例1的基础上，进行技术优化，具体地，采用跨平台移动访问技术：WEB服务器采用响应式设计和自适应渲染技术，支持用户通过各种移动终端访问能耗监测画面。服务器可根据移动终端的屏幕尺寸、分辨率、操作系统等参数，动态调整SVG画面的布局、缩放比例、交互方式，以适配不同的显示环境和操作习惯。同时，服务器还提供了离线缓存机制，将最近访问过的监测画面暂存在移动终端本地，即使在网络中断的情况下也可继续浏览，保证了使用体验的连续性和流畅性。跨平台移动访问技术使系统的应用场景更加灵活多样，用户可随时随地掌握设备能耗动态，及时响应异常情况。

[0060] 作为一种实施方式，在本实施例中，还引入基于用户画像和设备指纹的自适应渲染策略，综合考虑用户偏好、设备性能、网络状况等因素，动态调整画面内容和交互方式，提供个性化的访问体验；在离线缓存方面，可采用增量更新和版本管理机制，平衡缓存时效性和数据量，并引入安全沙箱和异常恢复机制，提高移动访问的安全性和鲁棒性。

[0061] 通过以上的五个实施例，进一步丰富和完善了系统的功能，从数据采集、人机交互、数据分析、移动应用等多个方面入手，显著提升了系统的实用性和创新性，代表了能耗监测与管理技术的最新发展方向。这些拓展技术的集成应用，将使本发明成为一个高度智能化、个性化、移动化的能耗监控与优化平台，为火电机组的节能降耗提供全方位的技术支撑。

[0062] 实施例7：

[0063] 参照图2，本实施例7提供了一种基于SVG矢量画面的火电机组能耗实时监测及回放方法，该方法基于上述实施例所述的系统，包括以下步骤:

[0064] 步骤1:数据采集模块以自适应采样率采集火电机组各设备的能耗数据，采用自适应数据压缩技术对原始数据进行压缩编码，在保证数据质量的同时减小传输和存储开销；然后将压缩后的实时数据写入数据总线，同时定期归档至历史数据库；当发现数据缺失时，自动触发智能数据补全流程，利用机器学习算法估计和填充缺失值，确保数据的连续性和完整性；

[0065] 步骤2:SVG画面引擎从数据总线读取实时能耗数据，按照自适应布局规则生成SVG矢量监测画面，并进行智能告警标注；当接收到用户通过增强现实交互界面发出的查询请求时，提取相关部件的历史能耗数据和诊断信息，叠加显示在设备实景图像上，实现数据与实物的无缝融合；

[0066] 步骤3:WEB服务器将SVG监测画面通过WebSocket实时推送给客户端浏览器显示，同时将客户端的交互事件反馈给SVG画面引擎；当接收到移动终端的访问请求时，自动识别终端类型，采用跨平台自适应渲染技术动态调整画面布局和交互方式，并启用离线缓存机制，确保移动环境下的流畅访问体验；当并发访问量增大时，WEB服务器自动调整负载均衡策略，保证画面传输的实时性和系统的可用性；

[0067] 步骤4:当客户端请求历史数据回放时，回放服务模块收到请求后，从历史数据库中按时间序列抽取能耗数据，并采用自适应帧率控制技术传输到客户端，客户端根据服务器下发的关键帧时间戳同步回放画面；用户也可使用智能场景检索功能，快速定位目标历史时间点；

[0068] 步骤5:数据分析模块定期从历史数据库中抽取一段时间的能耗数据，结合实时数据和外部环境参数，运行能耗预测模型，对未来一段时间的能耗趋势进行滚动预测；同时利用优化算法求解设备运行参数的最优组合，自动生成节能优化方案；然后综合以上分析结果，输出包含能耗模式、趋势预测、异常诊断、优化建议等内容的能耗分析报告，并推送给相关用户；用户可对分析结果进行反馈评价，数据分析模块据此动态调整和优化预测及优化模型。

[0069] 本实施例的方法充分利用了上述实施例中提出的各项创新技术，形成了一套完整的、智能化的能耗监测及优化解决方案。其优势体现在:

[0070] (1)采用自适应采样、数据压缩、智能补全等技术，显著提高了数据采集和传输的效率，减轻了系统的资源开销，同时保证了数据质量和完整性，为后续分析奠定了坚实基础；

[0071] (2)采用自适应布局、智能标注、增强现实交互等技术，极大丰富了监测画面的信息表现力，提供了更加直观、灵活的人机交互方式，使用户能够轻松理解和掌控设备能耗状况；

[0072] (3)采用WebSocket通信、跨平台自适应渲染、离线缓存等技术，突破了时间和空间的限制，实现了能耗信息的实时推送和移动访问，用户可随时随地、从多种终端获取所需信息，极大提升了系统的可用性和便捷性；

[0073] (4)采用自适应帧率控制、智能场景检索等技术，优化了历史数据回放的传输效率和检索体验，为用户提供了全面、流畅的历史场景再现，便于异常情况的追溯和分析；

[0074] (5)采用能耗预测和优化技术，使系统具备主动分析和决策的能力，可提前预判能耗趋势，自动生成节能方案，将被动监控转变为主动优化，充分发挥能耗数据的价值，实现能源管理向智能化、精细化的跨越。

[0075] 综上所述，本实施例提出的方法集成了多项前沿技术，实现了能耗数据采集、监测、分析、优化的全流程闭环，以数据为驱动，以智能为核心，以优化为目标，代表了能源管理模式的重大变革和创新，对于推动火电行业的节能减排、提质增效具有重要意义，展现了良好的应用前景。

[0076] 最后需要强调的是，本发明不限于上述实施方式，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。