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申请/专利权人：江门市赛为电力科技有限公司

摘要：本发明公开了基于大数据的厂区电能管理方法、系统、存储介质及设备终端，涉及电能管理技术领域，在获取用电设备的用电量数据后构建异常度，若异常度超过异常阈值，将对应设备作为目标设备并在电子地图上标记；由训练后的区域耗电预测模型对子区域内的用电量进行预测，由预测用电数据生成负荷度，若负荷度超过预期，对各个子区域内的当前电价进行优化，获取优化后电价；监测获取目标设备的运行状态数据，由目标设备的运行状态数据构建故障度，若故障度超过预期，对各个故障设备制定维护计划并对维护频率形成约束。在部分设备用电负荷及运行负荷较高时，降低这类设备的产生故障的风险，对厂区内的生产量的稳定性形成保障。

主权项：1.基于大数据的厂区电能管理方法，其特征在于：包括，由厂区的生产状态数据构建厂区效能数据集合，由厂区效能数据集合构建能效度，若获取到的能效度不超过能效阈值，向外部发出数据采集指令；将厂区分割为若干子区域，在子区域内分析获取设备运行数据对生产量的影响程度，并通过不同子区域间的相关性，构建各个子区域内用电的需求度，以需求度对子区域进行标记，并对各个子区域内的用电配额做优化；其中，基于若干个时段内的用电数据，对同一子区域内不同设备间进行相关性分析，获取两个设备间的相关性系数，并基于相关性系数计算各个设备的中心值： ；其中，为子区域内所有设备的集合，为设备数，是设备与设备间的相关性系数；以中心值对各个设备进行标记后，在无量纲条件下构建各个子区域内用电的需求度，方式如下： ；权重系数：，；为第i个设备的中心值，为第i个设备的影响值，为设备数量；在子区域内分配的电能未使用完时，对未使用电能进行存储，并在获取用电设备的用电量数据后构建用电时的异常度，若异常度超过异常阈值，将对应设备作为目标设备并在电子地图上标记；由训练后的区域耗电预测模型对子区域内的用电量进行预测，由预测用电数据生成负荷度，若负荷度超过预期，对各个子区域内的当前电价进行优化，获取优化后电价；其中，在获取到子区域各个预测节点上的优化配额后，由负荷用电数据集合内的预测用电数据生成负荷度，在无量纲条件下依照如下方式： ；其中，为权重系数，为第个预测节点上的用电量，为用电量的配额目标值；若负荷度超过负荷度阈值，获取到各个子区域内的用电历史数据及预测数据，以降低子区域内用电的负荷度作为优化目标，使用粒子群优化算法对当前电价进行优化；监测获取目标设备的运行状态数据，由目标设备的运行状态数据构建故障度，若故障度超过预期，对各个故障设备制定维护计划并对维护频率形成约束，在维护节点上对故障设备进行维护；其中，对维护频率的约束方式如下： ；其中，为故障设备的检修次数，是第次检修到第次检修间的时间间隔，为时间间隔的平均值，为设备的故障度，为设备的异常度。

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