基于节能降碳智慧能源的综合优化运行方法及系统

摘要

本发明涉及智慧能源优化技术领域，尤其涉及一种基于节能降碳智慧能源的综合优化运行方法及系统。所述方法包括以下步骤：对智慧能源系统进行数据监测采集处理和潜在影响检测分析，得到节能潜在影响因子以及降碳潜在影响因子；根据节能潜在影响因子进行调配优化调整，并根据降碳潜在影响因子进行降碳优化调整，以得到节能调配优化数据以及能源降碳优化数据；对节能调配优化数据以及能源降碳优化数据进行特征关联分析以建立能源综合优化运行模型；通过能源综合优化运行模型对智慧能源运行数据进行能源优化预测处理，以得到能源优化运行预测结果；根据能源优化运行预测结果执行相应的综合优化运行策略。本发明能够实现节能降碳的综合优化。

权利要求

1.一种基于节能降碳智慧能源的综合优化运行方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对智慧能源系统进行数据监测采集处理，得到智慧能源运行数据；对智慧能源运行数据进行潜在影响检测分析，得到节能潜在影响因子以及降碳潜在影响因子；步骤S1包括以下步骤：步骤S11：通过集成多模态传感器对智慧能源系统进行数据监测融合处理，得到智慧能源初始信息数据；

步骤S12：利用区块链技术建立分布式数据采集网络，并利用分布式数据采集网络对智慧能源初始信息数据进行分布式采集处理，得到智慧能源分布运行数据；

步骤S13：通过在分布式数据采集网络部署边缘计算节点，并在边缘计算节点对智慧能源分布运行数据进行实时数据预处理，得到智慧能源运行数据；

步骤S14：对智慧能源运行数据进行影响因素挖掘分析，得到智慧能源影响因素；

步骤S15：利用智慧能源影响因素对智慧能源运行数据进行节能影响检测分析，得到节能潜在影响因子；步骤S15包括以下步骤：步骤S151：对智慧能源影响因素进行节能影响识别分析，得到节能相关影响因素；

步骤S152：对智慧能源运行数据进行能源消耗时空差异分析，得到能源消耗差异数据；

步骤S153：根据能源消耗差异数据对节能相关影响因素进行因素细化分析，得到节能影响细化因素；

步骤S154：利用节能影响程度计算公式对节能影响细化因素进行评估检测计算，得到因素节能影响程度；步骤S154中的节能影响程度计算公式具体为：；

式中，E(xi)为第i个节能影响细化因素xi的因素节能影响程度，n为节能影响细化因素的数量，xi为第i个节能影响细化因素，ai为第i个节能影响细化因素的积分范围下限，bi为第i个节能影响细化因素的积分范围上限，P(xi)为在第i个节能影响细化因素影响下的节能功率，Pmax(xi)为在第i个节能影响细化因素影响下的最大节能功率，α1为节能功率的影响控制参数，α2为节能功率的影响衰减参数，T(xi)为在第i个节能影响细化因素影响下的节能温度，Tmax(xi)为在第i个节能影响细化因素影响下的最大节能温度，β1为节能温度的影响控制参数，β2为节能温度的影响衰减参数，μ为因素节能影响程度的修正值；

步骤S155：根据预设的因素节能影响阈值对因素节能影响程度进行筛选判断，当因素节能影响程度没有超过预设的因素节能影响阈值时，则将该因素节能影响程度对应的节能影响细化因素剔除；当因素节能影响程度超过预设的因素节能影响阈值时，则对该因素节能影响程度对应的节能影响细化因素进行潜在因子识别分析，得到节能潜在影响因子；

步骤S16：利用智慧能源影响因素对智慧能源运行数据进行降碳影响检测分析，得到降碳潜在影响因子；

步骤S2：对智慧能源运行数据进行能源使用监测分析，得到能源使用状况数据；对能源使用状况数据进行节能调配分析，得到节能调配初始数据；根据节能潜在影响因子对节能调配初始数据进行调配优化调整，以得到节能调配优化数据；步骤S2包括以下步骤：步骤S21：对智慧能源运行数据进行能源流动可视化，得到智慧能源运行流图；

步骤S22：对智慧能源运行流图进行行为模式识别分析，得到智慧能源行为模式；

步骤S23：根据智慧能源行为模式对智慧能源运行数据进行能源使用检测分析，得到能源使用状况数据；

步骤S24：对能源使用状况数据进行流动网络建模处理，得到能源使用流动网络；

步骤S25：对能源使用流动网络中的各个能源节点进行能源使用负载分析，得到能源使用负载状况数据；

步骤S26：根据能源使用负载状况数据对能源使用状况数据进行节能负载调配分析，得到节能调配初始数据；

步骤S27：根据节能潜在影响因子对节能调配初始数据进行调配优化调整，以得到节能调配优化数据；步骤S27包括以下步骤：步骤S271：通过节能调配初始数据对智慧能源系统进行节能仿真预演处理，得到节能仿真结果数据；

步骤S272：利用节能效果程度值计算公式对节能仿真结果数据进行效果计算，得到节能仿真效果程度值；

其中，节能效果程度值计算公式如下所示：

；

式中，C为节能仿真效果程度值，t1为效果计算的起始时间，t2为效果计算的终止时间，t为效果计算的积分时间变量，ρ(t)为节能仿真结果数据在时间t处的节能仿真效率系数，θ为节能仿真结果数据在实施节能仿真预演之前的初始能源消耗，为节能仿真结果数据在实施节能仿真预演之后的能源消耗，δ(t)为节能仿真结果数据在时间t处的节能平衡因子，N为在节能仿真预演过程中节能措施的数量，Rj(t)为在时间t处第j个节能措施的能源消耗控制参数，σj(t)为在时间t处第j个节能措施的节能影响因子，mj(t)为在时间t处第j个节能措施的节能幅度因子， 为在时间t处第j个节能措施的节能效率因子，ε为节能仿真效果程度值的修正值；

步骤S273：根据节能仿真效果程度值对节能仿真结果数据进行节能差异评估分析，得到节能仿真低效数据以及节能仿真高效数据；

步骤S274：根据节能潜在影响因子对节能仿真低效数据以及节能仿真高效数据进行分层次调整处理，得到节能仿真调整数据；步骤S274包括以下步骤：步骤S2741：对节能潜在影响因子进行节能挖掘分析，得到节能潜在影响调整空间；

步骤S2742：根据节能潜在影响调整空间对节能仿真低效数据以及节能仿真高效数据进行第一层次调整处理，得到节能低效调整数据以及节能高效调整数据；

步骤S2743：利用节能高效调整数据对节能潜在影响调整空间进行节能深入学习，得到节能深层影响调整空间；

步骤S2744：根据节能深层影响调整空间对节能低效调整数据进行第二层次调整处理，得到低效深层调整数据；

步骤S2745：对低效深层调整数据以及节能高效调整数据进行弹性融合调整，得到节能仿真调整数据；

步骤S275：利用节能仿真调整数据对节能调配初始数据进行协同优化处理，得到节能调配优化数据；

步骤S3：对智慧能源运行数据进行碳排放评估分析，得到碳排放水平评估数据；对碳排放水平评估数据进行能源降碳处理，得到能源降碳初始数据；根据降碳潜在影响因子对能源降碳初始数据进行降碳优化调整，以得到能源降碳优化数据；步骤S3包括以下步骤：步骤S31：对智慧能源运行数据进行碳排放监测分析，得到能源碳排放监测数据；

步骤S32：对能源碳排放监测数据进行热点可视化分析，得到能源碳排放热点分布图；

步骤S33：对能源碳排放热点分布图进行水平评估分析，得到碳排放水平评估数据；

步骤S34：对碳排放水平评估数据进行能源降碳处理，得到能源降碳初始数据；

步骤S35：根据降碳潜在影响因子对能源降碳初始数据进行降碳优化识别分析，得到潜在因子降碳优化策略；

步骤S36：通过潜在因子降碳优化策略对能源降碳初始数据进行动态调整处理，以得到能源降碳优化数据；

步骤S4：对节能调配优化数据以及能源降碳优化数据进行特征关联分析，得到节能降碳优化特征；根据节能降碳优化特征建立能源综合优化运行模型；步骤S4包括以下步骤：步骤S41：对节能调配优化数据以及能源降碳优化数据进行特征工程提取分析，得到节能调配优化特征以及能源降碳优化特征；

步骤S42：对节能调配优化特征以及能源降碳优化特征进行动态特征挖掘分析，得到节能优化动态特征以及降碳优化动态特征；

步骤S43：对节能优化动态特征以及降碳优化动态特征进行关联挖掘分析，得到节能降碳关联关系；

步骤S44：根据节能降碳关联关系对节能优化动态特征以及降碳优化动态特征进行特征融合分析，得到节能降碳优化特征；

步骤S45：根据节能降碳优化特征建立能源综合优化运行模型；

步骤S5：通过能源综合优化运行模型对智慧能源运行数据进行能源优化预测处理，以得到能源优化运行预测结果；根据能源优化运行预测结果执行相应的综合优化运行策略。

2.一种基于节能降碳智慧能源的综合优化运行系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于节能降碳智慧能源的综合优化运行方法，该基于节能降碳智慧能源的综合优化运行系统包括：影响因子检测分析模块，用于对智慧能源系统进行数据监测采集处理，得到智慧能源运行数据；并对智慧能源运行数据进行潜在影响检测分析，从而得到节能潜在影响因子以及降碳潜在影响因子；

节能优化调整模块，用于对智慧能源运行数据进行能源使用监测分析，得到能源使用状况数据；对能源使用状况数据进行节能调配分析，得到节能调配初始数据；根据节能潜在影响因子对节能调配初始数据进行调配优化调整，以得到节能调配优化数据；

降碳优化调整模块，用于对智慧能源运行数据进行碳排放评估分析，得到碳排放水平评估数据；对碳排放水平评估数据进行能源降碳处理，得到能源降碳初始数据；根据降碳潜在影响因子对能源降碳初始数据进行降碳优化调整，以得到能源降碳优化数据；

综合优化模型构建模块，用于对节能调配优化数据以及能源降碳优化数据进行特征关联分析，得到节能降碳优化特征；根据节能降碳优化特征建立能源综合优化运行模型；

模型预测处理模块，用于通过能源综合优化运行模型对智慧能源运行数据进行能源优化预测处理，以得到能源优化运行预测结果；根据能源优化运行预测结果执行相应的综合优化运行策略。

说明书

基于节能降碳智慧能源的综合优化运行方法及系统

技术领域

[0001] 本发明涉及智慧能源优化技术领域，尤其涉及一种基于节能降碳智慧能源的综合优化运行方法及系统。

背景技术

[0002] 随着社会发展和能源需求的不断增长，能源使用效率和碳排放已成为全球关注的焦点。传统的智慧能源系统存在能源浪费和高碳排放等问题，需要综合优化运行以实现节能降碳。而现有的智慧能源系统通常侧重于监控和数据采集，缺乏对节能降碳的深度综合优化。

发明内容

[0003] 基于此，本发明有必要提供一种基于节能降碳智慧能源的综合优化运行方法，以解决至少一个上述技术问题。

[0004] 为实现上述目的，一种基于节能降碳智慧能源的综合优化运行方法，包括以下步骤：

[0005] 步骤S1：对智慧能源系统进行数据监测采集处理，得到智慧能源运行数据；并对智慧能源运行数据进行潜在影响检测分析，得到节能潜在影响因子以及降碳潜在影响因子；

[0006] 步骤S2：对智慧能源运行数据进行能源使用监测分析，得到能源使用状况数据；对能源使用状况数据进行节能调配分析，得到节能调配初始数据；根据节能潜在影响因子对节能调配初始数据进行调配优化调整，以得到节能调配优化数据；

[0007] 步骤S3：对智慧能源运行数据进行碳排放评估分析，得到碳排放水平评估数据；对碳排放水平评估数据进行能源降碳处理，得到能源降碳初始数据；根据降碳潜在影响因子对能源降碳初始数据进行降碳优化调整，以得到能源降碳优化数据；

[0008] 步骤S4：对节能调配优化数据以及能源降碳优化数据进行特征关联分析，得到节能降碳优化特征；根据节能降碳优化特征建立能源综合优化运行模型；

[0009] 步骤S5：通过能源综合优化运行模型对智慧能源运行数据进行能源优化预测处理，以得到能源优化运行预测结果；根据能源优化运行预测结果执行相应的综合优化运行策略。

[0010] 本发明首先通过对智慧能源系统进行数据监测采集处理，以获取智慧能源系统的运行数据，这有益于实时了解智慧能源系统的能源使用情况、效率以及碳排放等关键信息。随后，对这些数据进行潜在影响检测分析，能够从中识别出潜在的节能和碳减排机会，这一步骤的效果在于提供了数据支持，帮助系统管理者和工程师更好地了解系统的当前状态，并意识到潜在的性能改进空间。其次，通过对智慧能源运行数据进行能源使用监测分析，能够提供对实际能源使用情况的深入了解，这有助于识别能源浪费和低效率的领域。并通过对分析得到的能源使用状况数据进行节能调配分析，生成的节能调配初始数据能够为系统运营提供了指导，以优化资源分配并降低能源消耗。同时，通过考虑节能潜在影响因子，优化调整节能调配初始数据，以获得更有效的节能调配策略，这将提高系统的能源效率并降低能源成本，是系统运行的关键性优势。然后，通过对智慧能源运行数据进行碳排放评估分析，能够提供有关系统环境影响的重要信息，这有助于系统管理者了解系统的碳排放水平，从而遵循可持续性和环保的目标。并通过对碳排放水平评估数据进行能源降碳处理，生成的能源降碳初始数据能够提供减少碳排放的出发点。通过降碳潜在影响因子的考虑，这些生成的能源降碳初始数据得以调整和优化，以制定更具针对性的碳减排策略，更有效地减少碳排放。接下来，通过对节能调配优化数据以及能源降碳优化数据进行特征关联分析，有助于确定节能和碳减排优化的关键特征和相互关系，这有益于建立综合优化运行模型，该模型可以综合考虑多个因素，包括能源效率、碳排放、成本等，以实现系统的综合优化运行。
通过这个模型，系统管理者可以制定更具战略性和综合性的决策，以实现长期性的效益，提高系统的整体性能。最后，通过已建立好的能源综合优化运行模型对智慧能源运行数据进行能源优化预测处理，能够提供智慧能源系统未来优化运行的预测结果，这有助于提前规划和预测系统的性能，从而使系统能够更具响应性和灵活性地应对变化的需求和环境。根据这些预测结果，可以执行相应的综合优化运行策略，以实现最大的节能和降低碳排放来减少效益，降低运营成本，提高系统的可持续性，从而能够实现节能降碳的深度综合优化。

[0011] 优选地，本发明还提供了一种基于节能降碳智慧能源的综合优化运行系统，用于执行如上所述的基于节能降碳智慧能源的综合优化运行方法，该基于节能降碳智慧能源的综合优化运行系统包括：

[0012] 影响因子检测分析模块，用于对智慧能源系统进行数据监测采集处理，得到智慧能源运行数据；并对智慧能源运行数据进行潜在影响检测分析，从而得到节能潜在影响因子以及降碳潜在影响因子；

[0013] 节能优化调整模块，用于对智慧能源运行数据进行能源使用监测分析，得到能源使用状况数据；对能源使用状况数据进行节能调配分析，得到节能调配初始数据；根据节能潜在影响因子对节能调配初始数据进行调配优化调整，以得到节能调配优化数据；

[0014] 降碳优化调整模块，用于对智慧能源运行数据进行碳排放评估分析，得到碳排放水平评估数据；对碳排放水平评估数据进行能源降碳处理，得到能源降碳初始数据；根据降碳潜在影响因子对能源降碳初始数据进行降碳优化调整，以得到能源降碳优化数据；

[0015] 综合优化模型构建模块，用于对节能调配优化数据以及能源降碳优化数据进行特征关联分析，得到节能降碳优化特征；根据节能降碳优化特征建立能源综合优化运行模型；

[0016] 模型预测处理模块，用于通过能源综合优化运行模型对智慧能源运行数据进行能源优化预测处理，以得到能源优化运行预测结果；根据能源优化运行预测结果执行相应的综合优化运行策略。

[0017] 综上所述，本发明提供了一种基于节能降碳智慧能源的综合优化运行系统，该基于节能降碳智慧能源的综合优化运行系统由影响因子检测分析模块、节能优化调整模块、降碳优化调整模块、综合优化模型构建模块以及模型预测处理模块组成，能够实现本发明所述任意一种基于节能降碳智慧能源的综合优化运行方法，用于联合各个模块上运行的计算机程序之间的操作实现一种节能降碳智慧能源的综合优化运行方法，系统内部结构互相协作，通过综合考虑节能检测以及降碳检测，以获取相应的节能潜在影响因子和降碳潜在影响因子，节能潜在影响因子和降碳潜在影响因子能够为后续的智慧能源系统的节能优化和降碳优化过程提供基础保障，然后，将节能优化和降碳优化相结合构建一个合适的能源综合优化运行模型，该模型可以精确预测和优化智慧能源系统的运行，并提供有效的能源管理策略，这有益于最大程度地节省能源和降低碳排放，从而实现了智慧能源系统的经济运行和最大程度的碳排放降低，这样能够大大减少重复工作和人力投入，能够快速有效地提供更准确、更高效的智慧能源综合优化过程，从而简化了基于节能降碳智慧能源的综合优化运行系统的操作流程。

附图说明

[0018] 通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

[0019] 图1为本发明基于节能降碳智慧能源的综合优化运行方法的步骤流程示意图；

[0020] 图2为图1中步骤S1的详细步骤流程示意图；

[0021] 图3为图2中步骤S15的详细步骤流程示意图。

具体实施方式

[0022] 下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的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。

[0023] 此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。

[0024] 应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。

[0025] 为实现上述目的，请参阅图1至图3，本发明提供了一种基于节能降碳智慧能源的综合优化运行方法，所述方法包括以下步骤：

[0026] 步骤S1：对智慧能源系统进行数据监测采集处理，得到智慧能源运行数据；并对智慧能源运行数据进行潜在影响检测分析，得到节能潜在影响因子以及降碳潜在影响因子；

[0027] 步骤S2：对智慧能源运行数据进行能源使用监测分析，得到能源使用状况数据；对能源使用状况数据进行节能调配分析，得到节能调配初始数据；根据节能潜在影响因子对节能调配初始数据进行调配优化调整，以得到节能调配优化数据；

[0028] 步骤S3：对智慧能源运行数据进行碳排放评估分析，得到碳排放水平评估数据；对碳排放水平评估数据进行能源降碳处理，得到能源降碳初始数据；根据降碳潜在影响因子对能源降碳初始数据进行降碳优化调整，以得到能源降碳优化数据；

[0029] 步骤S4：对节能调配优化数据以及能源降碳优化数据进行特征关联分析，得到节能降碳优化特征；根据节能降碳优化特征建立能源综合优化运行模型；

[0030] 步骤S5：通过能源综合优化运行模型对智慧能源运行数据进行能源优化预测处理，以得到能源优化运行预测结果；根据能源优化运行预测结果执行相应的综合优化运行策略。

[0031] 本发明实施例中，请参考图1所示，为本发明基于节能降碳智慧能源的综合优化运行方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述基于节能降碳智慧能源的综合优化运行方法的步骤包括：

[0032] 步骤S1：对智慧能源系统进行数据监测采集处理，得到智慧能源运行数据；并对智慧能源运行数据进行潜在影响检测分析，得到节能潜在影响因子以及降碳潜在影响因子；

[0033] 本发明实施例通过集成多模态传感器（如能源生产、传输、存储等传感器）对智慧能源系统进行监测处理，以监测智慧能源系统中的各种类型数据，如能源消耗、环境条件、设备状态等数据，并将从不同传感器获得的数据整合到一个统一的数据集中，从而得到智慧能源运行数据。然后，通过使用数据挖掘和数据分析模型对智慧能源运行数据进行分析，以探索智慧能源运行数据中的对能源消耗和碳排放的影响因子，最终得到节能潜在影响因子以及降碳潜在影响因子。

[0034] 步骤S2：对智慧能源运行数据进行能源使用监测分析，得到能源使用状况数据；对能源使用状况数据进行节能调配分析，得到节能调配初始数据；根据节能潜在影响因子对节能调配初始数据进行调配优化调整，以得到节能调配优化数据；

[0035] 本发明实施例通过使用数据可视化工具，如图表、图形和流程图，将智慧能源运行数据可视化成智慧能源运行的流程图，以显示能源的流动路径和关键节点，并通过分析绘制的流程图，以分析识别智慧能源运行流图中的能源行为模式、流动趋势和关键特征，包括正常运行、高负荷时段、异常事件等，并通过使用模式识别算法来自动识别和分类不同的行为模式，来确定实际的能源消耗情况，从而得到能源使用状况数据。然后，通过分析能源使用状况数据制定负载优化策略，包括能源转移、设备调整、运行调度等策略，根据负载优化策略调整能源使用状况数据的相关配置，以减少能源浪费和提高智慧能源系统的能源使用效率，以得到节能调配初始数据。最后，通过使用节能潜在影响因子对节能调配初始数据进行进一步的调配优化分析，以分析获取更优的能源优化配置策略，根据能源优化配置策略对节能调配初始数据进行节能调配的优化和调整，最终得到节能调配优化数据。

[0036] 步骤S3：对智慧能源运行数据进行碳排放评估分析，得到碳排放水平评估数据；对碳排放水平评估数据进行能源降碳处理，得到能源降碳初始数据；根据降碳潜在影响因子对能源降碳初始数据进行降碳优化调整，以得到能源降碳优化数据；

[0037] 本发明实施例通过使用碳排放监测设备监测智慧能源运行数据中的排放数据，以监测评估智慧能源系统的碳排放水平情况，从而得到碳排放水平评估数据。然后，通过分析碳排放水平评估数据来确定降碳的目标和要求，即希望达到的碳排放水平，并根据降碳的目标和要求制定相应的降碳策略，包括减少能源消耗、采用低碳技术等，根据降碳策略对碳排放水平评估数据进行降碳处理，以减少智慧能源系统的碳排放，从而得到能源降碳初始数据。最后，通过使用降碳潜在影响因子对能源降碳初始数据进行分析，以根据技术改进、政策制定、经济激励等多方面因素进一步分析能源降碳初始数据降碳的优化机会，并根据分析得到的降碳优化机会制定相应的优化策略对能源降碳初始数据进行相应的调整，以更深入地减少碳排放，最终得到能源降碳优化数据。

[0038] 步骤S4：对节能调配优化数据以及能源降碳优化数据进行特征关联分析，得到节能降碳优化特征；根据节能降碳优化特征建立能源综合优化运行模型；

[0039] 本发明实施例首先通过对节能调配优化数据以及能源降碳优化数据进行清洗，以处理其中的缺失值、异常值和重复数据，并通过使用时频域分析方法对清洗后的数据进行处理，从中提取出与节能优化以及降碳优化相关的特征信息，包括统计特征、时间序列特征以及频域特征等，然后，通过使用加权平均、PCA（主成分分析）等方法将相关特征合并为一个新的特征，从而得到节能降碳优化特征。最后，通过按照预设的划分比例7：2：1将节能降碳优化特征划分为训练集、验证集和测试集，并根据划分结果利用随机森林算法进行模型训练、验证和测试以构建一个能够准确实现能源综合优化的模型，最终得到能源综合优化运行模型。

[0040] 步骤S5：通过能源综合优化运行模型对智慧能源运行数据进行能源优化预测处理，以得到能源优化运行预测结果；根据能源优化运行预测结果执行相应的综合优化运行策略。

[0041] 本发明实施例通过使用已建立好的能源综合优化运行模型对智慧能源运行数据进行预测处理，以预测智慧能源系统未来优化运行的结果，从而得到能源优化运行预测结果，最后，根据能源优化运行预测结果执行相应的综合优化运行策略（包括能源消耗优化操作策略以及碳排放优化操作策略），以实现节能和碳减排的目标。

[0042] 本发明首先通过对智慧能源系统进行数据监测采集处理，以获取智慧能源系统的运行数据，这有益于实时了解智慧能源系统的能源使用情况、效率以及碳排放等关键信息。随后，对这些数据进行潜在影响检测分析，能够从中识别出潜在的节能和碳减排机会，这一步骤的效果在于提供了数据支持，帮助系统管理者和工程师更好地了解系统的当前状态，并意识到潜在的性能改进空间。其次，通过对智慧能源运行数据进行能源使用监测分析，能够提供对实际能源使用情况的深入了解，这有助于识别能源浪费和低效率的领域。并通过对分析得到的能源使用状况数据进行节能调配分析，生成的节能调配初始数据能够为系统运营提供了指导，以优化资源分配并降低能源消耗。同时，通过考虑节能潜在影响因子，优化调整节能调配初始数据，以获得更有效的节能调配策略，这将提高系统的能源效率并降低能源成本，是系统运行的关键性优势。然后，通过对智慧能源运行数据进行碳排放评估分析，能够提供有关系统环境影响的重要信息，这有助于系统管理者了解系统的碳排放水平，从而遵循可持续性和环保的目标。并通过对碳排放水平评估数据进行能源降碳处理，生成的能源降碳初始数据能够提供减少碳排放的出发点。通过降碳潜在影响因子的考虑，这些生成的能源降碳初始数据得以调整和优化，以制定更具针对性的碳减排策略，更有效地减少碳排放。接下来，通过对节能调配优化数据以及能源降碳优化数据进行特征关联分析，有助于确定节能和碳减排优化的关键特征和相互关系，这有益于建立综合优化运行模型，该模型可以综合考虑多个因素，包括能源效率、碳排放、成本等，以实现系统的综合优化运行。
通过这个模型，系统管理者可以制定更具战略性和综合性的决策，以实现长期性的效益，提高系统的整体性能。最后，通过已建立好的能源综合优化运行模型对智慧能源运行数据进行能源优化预测处理，能够提供智慧能源系统未来优化运行的预测结果，这有助于提前规划和预测系统的性能，从而使系统能够更具响应性和灵活性地应对变化的需求和环境。根据这些预测结果，可以执行相应的综合优化运行策略，以实现最大的节能和降低碳排放来减少效益，降低运营成本，提高系统的可持续性，从而能够实现节能降碳的深度综合优化。

[0043] 优选地，步骤S1包括以下步骤：

[0044] 步骤S11：通过集成多模态传感器对智慧能源系统进行数据监测融合处理，得到智慧能源初始信息数据；

[0045] 步骤S12：利用区块链技术建立分布式数据采集网络，并利用分布式数据采集网络对智慧能源初始信息数据进行分布式采集处理，得到智慧能源分布运行数据；

[0046] 步骤S13：通过在分布式数据采集网络部署边缘计算节点，并在边缘计算节点对智慧能源分布运行数据进行实时数据预处理，得到智慧能源运行数据；

[0047] 步骤S14：对智慧能源运行数据进行影响因素挖掘分析，得到智慧能源影响因素；

[0048] 步骤S15：利用智慧能源影响因素对智慧能源运行数据进行节能影响检测分析，得到节能潜在影响因子；

[0049] 步骤S16：利用智慧能源影响因素对智慧能源运行数据进行降碳影响检测分析，得到降碳潜在影响因子。

[0050] 作为本发明的一个实施例，参考图2所示，为图1中步骤S1的详细步骤流程示意图，在本实施例中步骤S1包括以下步骤：

[0051] 步骤S11：通过集成多模态传感器对智慧能源系统进行数据监测融合处理，得到智慧能源初始信息数据；

[0052] 本发明实施例通过集成多模态传感器（如能源生产、传输、存储等传感器）对智慧能源系统进行监测处理，以监测智慧能源系统中的各种类型数据，如能源消耗、环境条件、设备状态等数据，并将从不同传感器获得的数据整合到一个统一的数据集中，以创建智慧能源系统的初始信息数据，最终得到智慧能源初始信息数据。

[0053] 步骤S12：利用区块链技术建立分布式数据采集网络，并利用分布式数据采集网络对智慧能源初始信息数据进行分布式采集处理，得到智慧能源分布运行数据；

[0054] 本发明实施例通过使用区块链技术部署和配置分布式数据采集网络，包括创建区块链节点和智能合约，确保数据的安全性和不可篡改性，然后，通过将智慧能源初始信息数据上传到分布式数据采集网络进行数据的分布式采集，以获取相关的智慧能源运行数据，最终得到智慧能源分布运行数据。

[0055] 步骤S13：通过在分布式数据采集网络部署边缘计算节点，并在边缘计算节点对智慧能源分布运行数据进行实时数据预处理，得到智慧能源运行数据；

[0056] 本发明实施例首先通过在分布式数据采集网络中合适的位置部署边缘计算节点，然后，通过在边缘计算节点中对采集到的智慧能源分布运行数据进行实时处理，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等操作，最终得到智慧能源运行数据。

[0057] 步骤S14：对智慧能源运行数据进行影响因素挖掘分析，得到智慧能源影响因素；

[0058] 本发明实施例通过使用数据挖掘和数据分析模型对智慧能源运行数据进行分析，以探索智慧能源运行数据中的对智慧能源运行产生影响的因素，最终得到智慧能源影响因素。

[0059] 步骤S15：利用智慧能源影响因素对智慧能源运行数据进行节能影响检测分析，得到节能潜在影响因子；

[0060] 本发明实施例通过使用分析得到的智慧能源影响因素对智慧能源运行数据进行分析，以分析每个智慧能源影响因素对能源消耗的影响，并从中识别潜在的节能机会和影响策略，最终得到节能潜在影响因子。

[0061] 步骤S16：利用智慧能源影响因素对智慧能源运行数据进行降碳影响检测分析，得到降碳潜在影响因子。

[0062] 本发明实施例通过使用分析得到的智慧能源影响因素对智慧能源运行数据进行分析，以分析每个智慧能源影响因素对碳排放的影响，并从中识别潜在的降低碳排放的策略和机会，最终得到降碳潜在影响因子。

[0063] 本发明首先通过使用集成多模态传感器，如能源生产、传输、存储等传感器，对智慧能源系统进行监测数据融合处理，这样能够实现全面的实时数据采集，这有益于提高智慧能源系统监测数据的全面性和准确性，同时，帮助实时识别智慧能源系统运行中的问题、异常或潜在威胁。集成多模态传感器的使用使得监测数据更加多元化，可用于不同方面的分析和决策。通过使用区块链技术建立分布式数据采集网络，可以确保采集数据的安全、可信和不可篡改性，这有益于防止数据被篡改、篡改或未经授权的访问，同时提供了数据的透明性和可追溯性。分布式数据采集网络的建立还能够降低单一数据源的风险，使得数据更具可靠性和可用性。其次，通过在建立好的分布式数据采集网络中部署边缘计算节点，使得数据可以在源头进行实时预处理和分析，这样能够减少数据传输的延迟，提高了数据的实时性和响应速度。并且，边缘计算节点可以对智慧能源分布运行数据进行初步的数据清洗、过滤和分析，有助于提前识别潜在问题，减少数据传输和存储的负担。然后，通过对处理完后的智慧能源运行数据进行影响因素挖掘分析，这样智慧能源系统可以识别潜在的影响因素，如天气、负荷变化、设备状态等，这有益于更好地理解智慧能源系统运行的背后机制和影响因素，为后续的节能和降碳分析提供了基础数据。通过了解这些影响因素，系统可以更精确地制定策略来应对不同情况。接下来，通过使用分析得到的智慧能源影响因素对智慧能源运行数据进行节能影响检测分析，以识别潜在的节能机会和影响策略，这有益于降低能源成本、减少资源浪费，提高能源效率，支持可持续性的能源管理，从而帮助后续的节能优化处理过程更有针对性地采取影响修正措施，以在日常运营中能够更好的实现节能目标。最后，通过使用分析得到的智慧能源影响因素对智慧能源运行数据进行降碳影响检测分析，以识别潜在的降低碳排放的策略和机会，这有助于减少其环境影响，还可以提高环境的可持续性，以符合环保法规和可持续发展目标。通过分析智慧能源系统中的潜在降碳机会，可以更好地管理碳足迹并采取可持续性行动，为环境贡献积极的影响，从而帮助后续的降碳优化处理过程。

[0064] 优选地，步骤S15包括以下步骤：

[0065] 步骤S151：对智慧能源影响因素进行节能影响识别分析，得到节能相关影响因素；

[0066] 步骤S152：对智慧能源运行数据进行能源消耗时空差异分析，得到能源消耗差异数据；

[0067] 步骤S153：根据能源消耗差异数据对节能相关影响因素进行因素细化分析，得到节能影响细化因素；

[0068] 步骤S154：利用节能影响程度计算公式对节能影响细化因素进行评估检测计算，得到因素节能影响程度；

[0069] 步骤S155：根据预设的因素节能影响阈值对因素节能影响程度进行筛选判断，当因素节能影响程度没有超过预设的因素节能影响阈值时，则将该因素节能影响程度对应的节能影响细化因素剔除；当因素节能影响程度超过预设的因素节能影响阈值时，则对该因素节能影响程度对应的节能影响细化因素进行潜在因子识别分析，得到节能潜在影响因子。

[0070] 作为本发明的一个实施例，参考图3所示，为图2中步骤S15的详细步骤流程示意图，在本实施例中步骤S15包括以下步骤：

[0071] 步骤S151：对智慧能源影响因素进行节能影响识别分析，得到节能相关影响因素；

[0072] 本发明实施例通过使用数据分析方法（如统计分析、数据挖掘或机器学习算法）对智慧能源影响因素进行分析，以识别智慧能源影响因素中与节能相关的影响因素，如温度、湿度、负荷等，最终得到节能相关影响因素。

[0073] 步骤S152：对智慧能源运行数据进行能源消耗时空差异分析，得到能源消耗差异数据；

[0074] 本发明实施例通过将智慧能源运行数据按照时间和空间进行分段，并创建相应的时间序列和空间数据集，然后，分别对每个时间段和空间段内的智慧能源运行数据进行能源消耗分析，以比较不同时间点或地点的能源消耗差异，最终得到能源消耗差异数据。

[0075] 步骤S153：根据能源消耗差异数据对节能相关影响因素进行因素细化分析，得到节能影响细化因素；

[0076] 本发明实施例通过使用能源消耗差异数据对初步识别的节能相关影响因素进行更详细的分析，以进一步分析确定每个节能相关影响因素如何影响能源消耗的差异，最终得到节能影响细化因素。

[0077] 步骤S154：利用节能影响程度计算公式对节能影响细化因素进行评估检测计算，得到因素节能影响程度；

[0078] 本发明实施例通过结合节能影响细化因素的积分范围参数、节能功率、最大节能功率、节能温度、最大节能温度、影响控制参数、影响衰减参数以及相关参数构成了一个合适的节能影响程度计算公式对节能影响细化因素进行评估检测计算，最终得到因素节能影响程度。另外，该节能影响程度计算公式还能够使用本领域内任意一种影响程度衡量方法来代替节能影响评估检测计算的过程，以评估量化每个节能影响细化因素对能源消耗的影响程度，并不局限于该节能影响程度计算公式。

[0079] 步骤S155：根据预设的因素节能影响阈值对因素节能影响程度进行筛选判断，当因素节能影响程度没有超过预设的因素节能影响阈值时，则将该因素节能影响程度对应的节能影响细化因素剔除；当因素节能影响程度超过预设的因素节能影响阈值时，则对该因素节能影响程度对应的节能影响细化因素进行潜在因子识别分析，得到节能潜在影响因子。

[0080] 本发明实施例通过使用预设的因素节能影响阈值对计算得到的因素节能影响程度进行判断，如果因素节能影响程度没有超过因素节能影响阈值，说明该因素节能影响程度对应的节能影响细化因素对能源消耗的影响程度较小，则将该因素节能影响程度对应的节能影响细化因素剔除，如果因素节能影响程度超过因素节能影响阈值，说明该因素节能影响程度对应的节能影响细化因素对能源消耗的影响程度较大，则对该因素节能影响程度对应的节能影响细化因素进行更详细的分析，确定对应的节能影响细化因素如何影响节能，以找出潜在的影响因子，最终得到节能潜在影响因子。

[0081] 本发明首先通过对智慧能源影响因素进行节能影响识别分析，以识别潜在的节能相关影响因素。通过深入挖掘识别分析智慧能源影响因素，这样能够确定哪些智慧能源影响因素可能影响能源消耗的因素，如温度、湿度、负荷等，这有益于建立对智慧能源系统运行的全面理解，帮助确定哪些因素可能会对能源效率产生重要影响，为后续的节能措施提供基础数据。其次，通过对智慧能源运行数据进行能源消耗时空差异分析，能够特别关注能源消耗的时空差异情况，这有助于确定不同时间和地点的能源消耗差异，从而识别高耗能时段和低耗能时段，以及在不同位置或设备上的能源使用模式的差异，还提供了有关能源使用模式的深刻见解，有助于进一步的节能措施。然后，根据分析得到的能源消耗差异数据对已识别的节能相关影响因素进行细化分析，这包括进一步分解每个因素，以更具体地了解其如何影响能源消耗。例如，如果温度是一个因素，可以分析温度的波动如何影响能源使用，这有助于更具体地识别潜在的节能机会。接下来，通过使用合适的节能影响程度计算公式对节能影响细化因素进行评估检测计算，以评估每个节能影响细化因素对能源消耗的影响程度，这样使得能够量化每个因素的影响，以确定哪些因素对能源效率具有更大的影响，从而为重点关注提供指导。最后，根据预设的因素节能影响阈值对每个因素的影响程度进行筛选，如果某个因素的影响程度未达到阈值，它可能不会被认为是重要的节能因素，并将其剔除。然而，如果某个因素的影响程度超过了阈值，则将进行进一步的分析以识别潜在的影响因子，这有助于揭示更深层次的能源消耗模式和节能机会。

[0082] 优选地，步骤S154中的节能影响程度计算公式具体为：

[0083] ；

[0084] 式中，E(xi)为第i个节能影响细化因素xi的因素节能影响程度，n为节能影响细化因素的数量，xi为第i个节能影响细化因素，ai为第i个节能影响细化因素的积分范围下限，bi为第i个节能影响细化因素的积分范围上限，P(xi)为在第i个节能影响细化因素影响下的节能功率，Pmax(xi)为在第i个节能影响细化因素影响下的最大节能功率，α1为节能功率的影响控制参数，α2为节能功率的影响衰减参数，T(xi)为在第i个节能影响细化因素影响下的节能温度，Tmax(xi)为在第i个节能影响细化因素影响下的最大节能温度，β1为节能温度的影响控制参数，β2为节能温度的影响衰减参数，μ为因素节能影响程度的修正值。

[0085] 本发明构建了一个节能影响程度计算公式，用于对节能影响细化因素进行评估检测计算，该节能影响程度计算公式综合考虑不同因素对能源消耗的影响，并将它们在指定积分范围内进行积分，这提供了一个综合的评估，帮助确定哪些节能影响细化因素对节能产生了最显著的影响。并在后续的处理过程中，将根据预设的节能影响阈值来筛选因素，以确定是否需要进一步分析潜在因子的影响。当因素节能影响程度超过阈值时，可能需要进一步分析以了解这些因素如何影响能源消耗，这有助于系统优化和更有效的节能策略的制定。该公式充分考虑了第i个节能影响细化因素xi的因素节能影响程度E(xi)，节能影响细化因素的数量n，第i个节能影响细化因素xi，第i个节能影响细化因素的积分范围下限ai，第i个节能影响细化因素的积分范围上限bi，在第i个节能影响细化因素影响下的节能功率P(xi)，在第i个节能影响细化因素影响下的最大节能功率Pmax(xi)，节能功率的影响控制参数α1，节能功率的影响衰减参数α2，在第i个节能影响细化因素影响下的节能温度T(xi)，在第i个节能影响细化因素影响下的最大节能温度Tmax(xi)，节能温度的影响控制参数β1，节能温度的影响衰减参数β2，因素节能影响程度的修正值μ，根据第i个节能影响细化因素xi的因素节能影响程度E(xi)与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系：

[0086] ；

[0087] 该公式能够实现对节能影响细化因素的评估检测计算过程，同时，通过因素节能影响程度的修正值μ的引入可以根据计算过程中的出现误差进行调整，从而提高了节能影响程度计算公式的准确性和适用性。

[0088] 优选地，步骤S2包括以下步骤：

[0089] 步骤S21：对智慧能源运行数据进行能源流动可视化，得到智慧能源运行流图；

[0090] 本发明实施例通过使用数据可视化工具，如图表、图形和流程图，将智慧能源运行数据可视化成智慧能源运行的流程图，以显示能源的流动路径和关键节点，最终得到智慧能源运行流图。

[0091] 步骤S22：对智慧能源运行流图进行行为模式识别分析，得到智慧能源行为模式；

[0092] 本发明实施例通过分析绘制的智慧能源运行流图，以分析识别智慧能源运行流图中的能源行为模式、流动趋势和关键特征，包括正常运行、高负荷时段、异常事件等，并通过使用模式识别算法来自动识别和分类不同的行为模式，最终得到智慧能源行为模式。

[0093] 步骤S23：根据智慧能源行为模式对智慧能源运行数据进行能源使用检测分析，得到能源使用状况数据；

[0094] 本发明实施例通过使用智慧能源行为模式实时检测和监测对应智慧能源运行数据的能源使用情况，以确定实际的能源消耗情况，最终得到能源使用状况数据。

[0095] 步骤S24：对能源使用状况数据进行流动网络建模处理，得到能源使用流动网络；

[0096] 本发明实施例首先通过将能源使用状况数据整合成能源流动网络所需的数据格式，包括能源节点和连接信息，然后，通过使用网络建模工具构建使用流动网络，其中节点表示能源来源、转换和消耗，边表示能源的流动路径，最终得到能源使用流动网络。

[0097] 步骤S25：对能源使用流动网络中的各个能源节点进行能源使用负载分析，得到能源使用负载状况数据；

[0098] 本发明实施例通过对能源使用流动网络中的各个能源节点进行分析，包括能源节点的能源消耗、产出和存储情况，根据分析结果计算每个能源节点的能源使用负载情况，包括使用负载的大小、变化和效率，最终得到能源使用负载状况数据。

[0099] 步骤S26：根据能源使用负载状况数据对能源使用状况数据进行节能负载调配分析，得到节能调配初始数据；

[0100] 本发明实施例通过分析能源使用负载状况数据制定负载优化策略，包括能源转移、设备调整、运行调度等策略，根据负载优化策略调整能源使用状况数据的相关配置，以减少能源浪费和提高智慧能源系统的能源使用效率，最终得到节能调配初始数据。

[0101] 步骤S27：根据节能潜在影响因子对节能调配初始数据进行调配优化调整，以得到节能调配优化数据。

[0102] 本发明实施例通过使用节能潜在影响因子对节能调配初始数据进行进一步的调配优化分析，以分析获取更优的能源优化配置策略，根据能源优化配置策略对节能调配初始数据进行节能调配的优化和调整，最终得到节能调配优化数据。

[0103] 本发明首先通过对智慧能源运行数据进行能源流动可视化，能够直观了解智慧能源系统中能源如何流动，从能源的源头到终端的流动使用情况，这样有益于揭示智慧能源系统中能源传输的路径、能源来源和主要能源消耗点，这提供了全面的视觉理解，有助于识别潜在的能源浪费和不高效的区域，从而引导节能策略的制定。并通过对智慧能源运行流图进行行为模式识别分析，能够识别系统中能源的不同运行模式，包括正常运行、高负荷时段、异常事件等，这有益于更好地了解能源的运行特征，还可以用于提前识别潜在问题或发现运行中的节能机会。例如，发现异常行为可能提示设备故障或不规范的操作，进而采取措施来减少能源浪费。同时，根据识别出来的智慧能源行为模式对智慧能源运行数据进行能源使用检测分析，可以根据能源的行为模式实时检测和监测能源使用情况，这样有益于确定实际的能源消耗情况，包括哪些能源被使用以及使用量。通过实时监测和分析，可以识别高耗能时段、高能源消耗设备或系统部分，进而采取措施来降低能源消耗，从而提高能源效率。其次，通过对能源使用状况数据进行流动网络建模处理，可以建立一个合适的能源使用流动网络，有助于量化不同能源部分之间的能源流动关系，这有益于系统中不同节点和设备之间的关联性。通过流动网络，能够量化能源传输、分配和消耗，为系统运行提供更详细的了解。然后，通过分析能源使用流动网络中的各个能源节点，能够了解不同节点的能源使用负载情况，这有益于确定哪些节点或设备消耗了大量能源，有助于识别系统中的高耗能点，从而可以将对应的能源节点作为重点关注的对象，以便采取节能措施。接下来，根据能源使用负载情况，可以重新分配能源使用，以优化系统的能源效率，这可能包括降低高耗能节点的能源消耗，提高低耗能节点的效率，或调整能源的分配方式。通过节能负载调配，可以最大程度地减少能源浪费，提高资源的有效利用。最后，根据识别分析得到的节能潜在影响因子对节能调配初始数据进行节能调配的优化和调整，这可能包括根据相应的节能潜在影响因子，如天气、负荷需求，自动调整能源使用策略。通过这一步骤，可以进一步提高能源效率，降低成本，并实现更可持续的能源管理。节能调配的优化将确保系统在不同情境下都能够最大程度地减少能源浪费，提高能源利用率，有益于可持续性和环保。

[0104] 优选地，步骤S27包括以下步骤：

[0105] 步骤S271：通过节能调配初始数据对智慧能源系统进行节能仿真预演处理，得到节能仿真结果数据；

[0106] 本发明实施例通过使用节能调配初始数据的相关配置对智慧能源系统进行节能仿真预演，以建立智慧能源系统的仿真模型，并通过设置仿真条件预演智慧能源系统在不同条件下的节能运行情况，包括能源分配、设备运行等，最终得到节能仿真结果数据。

[0107] 步骤S272：利用节能效果程度值计算公式对节能仿真结果数据进行效果计算，得到节能仿真效果程度值；

[0108] 本发明实施例通过结合效果计算的时间变量、节能仿真效率系数、在实施节能仿真预演之前的初始能源消耗、在实施节能仿真预演之后的能源消耗、节能平衡因子、能源消耗控制参数、节能影响因子、节能幅度因子、节能效率因子以及相关参数构成了一个合适的节能效果程度值计算公式对节能仿真结果数据进行效果计算，最终得到节能仿真效果程度值。另外，该节能效果程度值计算公式还能够使用本领域内任意一种节能效果检测方法来代替节能效果计算的过程，以量化不同节能策略的效果，并不局限于该节能效果程度值计算公式。

[0109] 其中，节能效果程度值计算公式如下所示：

[0110] ；

[0111] 式中，C为节能仿真效果程度值，t1为效果计算的起始时间，t2为效果计算的终止时间，t为效果计算的积分时间变量，ρ(t)为节能仿真结果数据在时间t处的节能仿真效率系数，θ为节能仿真结果数据在实施节能仿真预演之前的初始能源消耗，为节能仿真结果数据在实施节能仿真预演之后的能源消耗，δ(t)为节能仿真结果数据在时间t处的节能平衡因子，N为在节能仿真预演过程中节能措施的数量，Rj(t)为在时间t处第j个节能措施的能源消耗控制参数，σj(t)为在时间t处第j个节能措施的节能影响因子，mj(t)为在时间t处第j个节能措施的节能幅度因子， 为在时间t处第j个节能措施的节能效率因子，ε为节能仿真效果程度值的修正值；

[0112] 本发明构建了一个节能效果程度值计算公式，用于对节能仿真结果数据进行效果计算，该节能效果程度值计算公式整合了时间变量、节能效率、能源消耗的初始和最终状态、节能措施以及其他参数，用于量化节能仿真的效果，从而帮助评估节能仿真过程中节能措施的效果，以便用于指导节能优化决策和优化节能方案。该公式充分考虑了节能仿真效果程度值C，效果计算的起始时间t1，效果计算的终止时间t2，效果计算的积分时间变量t，节能仿真结果数据在时间t处的节能仿真效率系数ρ(t)，节能仿真结果数据在实施节能仿真预演之前的初始能源消耗θ，节能仿真结果数据在实施节能仿真预演之后的能源消耗 ，节能仿真结果数据在时间t处的节能平衡因子δ(t)，在节能仿真预演过程中节能措施的数量N，在时间t处第j个节能措施的能源消耗控制参数Rj(t)，在时间t处第j个节能措施的节能影响因子σj(t)，在时间t处第j个节能措施的节能幅度因子mj(t)，在时间t处第j个节能措施的节能效率因子 ，节能仿真效果程度值的修正值ε，根据节能仿真效果程度值C与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系：

[0113] ；

[0114] 该公式能够实现对节能仿真结果数据的效果计算过程，同时，通过节能仿真效果程度值的修正值ε的引入可以根据计算过程中的出现误差进行调整，从而提高了节能效果程度值计算公式的准确性和适用性。

[0115] 步骤S273：根据节能仿真效果程度值对节能仿真结果数据进行节能差异评估分析，得到节能仿真低效数据以及节能仿真高效数据；

[0116] 本发明实施例通过使用预设的节能仿真效果程度阈值对计算得到的节能仿真效果程度值进行判断，如果节能仿真效果程度值大于或等于节能仿真效果程度阈值，说明该节能仿真效果程度值对应的节能仿真结果数据中节能措施的节能效果较高，则将该节能仿真效果程度值对应的节能仿真结果数据标记为节能仿真高效数据，如果节能仿真效果程度值小于节能仿真效果程度阈值，说明该节能仿真效果程度值对应的节能仿真结果数据中节能措施的节能效果较低，则将该节能仿真效果程度值对应的节能仿真结果数据标记为节能仿真低效数据。

[0117] 步骤S274：根据节能潜在影响因子对节能仿真低效数据以及节能仿真高效数据进行分层次调整处理，得到节能仿真调整数据；

[0118] 本发明实施例通过使用节能潜在影响因子制定相应的调整策略对节能仿真低效数据以及节能仿真高效数据进行分层次调整，以进一步地分层次提高节能仿真低效数据以及节能仿真高效数据的节能效果，最终得到节能仿真调整数据。

[0119] 步骤S275：利用节能仿真调整数据对节能调配初始数据进行协同优化处理，得到节能调配优化数据。

[0120] 本发明实施例通过使用遗传算法、模拟退火等优化算法将节能仿真调整数据应用到智慧能源系统的节能调配初始数据中，以实现相应的协同优化节能调配，最终得到节能调配优化数据。

[0121] 本发明首先通过使用模拟技术模拟节能调配初始数据的相关配置对智慧能源系统进行节能仿真预演处理，这样能够模拟智慧能源系统在不同条件下的节能运行情况，包括能源分配、设备运行等。通过仿真处理能够模拟不同的节能策略，了解其潜在效果，而无需实际应用到智慧能源系统中，从而节省时间和资源。其次，通过使用一个合适的节能效果程度值计算公式对节能仿真结果数据进行效果计算，以量化不同节能策略的效果，该计算公式充分考虑能源消耗、节能平衡因子、节能影响因子、节能效率因子等因素综合计算节能效果程度值，能够充分量化每个节能策略的效益，有助于决策者做出明智的选择。然后，根据计算得到的节能仿真效果程度值对节能仿真结果数据进行节能差异评估分析，以评估各个节能策略的效果。通过比较不同节能策略的效果程度值，可以将节能仿真结果数据分为低效和高效两个类别，这样有益于识别哪些节能策略在特定情境下表现更好，有助于策略选择的进一步细化。接下来，通过考虑节能潜在影响因子，包括设备性能、天气条件、负荷需求等，对评估分析得到的节能仿真低效数据以及节能仿真高效数据进行分层次调整处理，能够细化节能仿真数据，根据不同效果的数据进行调整，使其更符合实际应用，这有助于提高仿真的准确性，使其更贴近实际系统的运行情况。最后，通过将节能仿真调整数据应用到智慧能源系统的节能调配初始数据中，可以实现相应的协同优化，这一步骤有益于确保所选择的节能策略更好地适应系统的实际运行情况。协同优化可以帮助系统在不同情境下实现最佳的节能效果，最大程度地减少能源浪费，提高能源利用率，降低成本，同时减少对环境的不利影响。

[0122] 优选地，步骤S274包括以下步骤：

[0123] 步骤S2741：对节能潜在影响因子进行节能挖掘分析，得到节能潜在影响调整空间；

[0124] 本发明实施例通过使用数据挖掘技术（如机器学习算法或统计分析方法）对节能潜在影响因子进行分析，以分析节能潜在影响因子中与节能相关的潜在改进或优化方向，最终得到节能潜在影响调整空间。

[0125] 步骤S2742：根据节能潜在影响调整空间对节能仿真低效数据以及节能仿真高效数据进行第一层次调整处理，得到节能低效调整数据以及节能高效调整数据；

[0126] 本发明实施例通过使用节能潜在影响调整空间中的潜在改进或优化方向对节能仿真低效数据以及节能仿真高效数据进行第一层次的调整，以调整和比较不同节能策略的效果，来反映不同节能策略调整水平下的能效情况，最终得到节能低效调整数据以及节能高效调整数据。

[0127] 步骤S2743：利用节能高效调整数据对节能潜在影响调整空间进行节能深入学习，得到节能深层影响调整空间；

[0128] 本发明实施例通过使用深度学习、神经网络或其他机器学习技术对节能高效调整数据进行深入学习，以学习节能高效调整数据更深层次的节能影响调整模式，根据学习到的节能影响调整模式迁移学习到节能潜在影响调整空间中，以更精确地识别和量化更好地能源节约机会，最终得到节能深层影响调整空间。

[0129] 步骤S2744：根据节能深层影响调整空间对节能低效调整数据进行第二层次调整处理，得到低效深层调整数据；

[0130] 本发明实施例通过使用节能深层影响调整空间中的更深层次地改进或优化方向对节能低效调整数据进行第二层次的调整，以进一步调整提高节能低效调整数据的能效，最终得到低效深层调整数据。

[0131] 步骤S2745：对低效深层调整数据以及节能高效调整数据进行弹性融合调整，得到节能仿真调整数据。

[0132] 本发明实施例通过使用弹性融合方法将低效深层调整数据以及节能高效调整数据融合在一起，综合考虑不同层次的节能调整信息，来生成更全面、综合的数据，以确保它们能够更加符合节能目标和需求，最终得到节能仿真调整数据。

[0133] 本发明首先通过对节能潜在影响因子进行节能挖掘分析，有助于识别和理解能源消耗中的关键因素，这个步骤的效果在于提供了对节能潜在因素的深入了解，从而为进一步的节能措施制定提供了基础。通过分析这些节能潜在影响因子，可以确定潜在的节能机会和优化潜力空间，从而帮助系统更有针对性地改进能源效率。其次，根据分析得到的节能潜在影响调整空间对节能仿真低效数据以及节能仿真高效数据进行第一层次调整处理，能够优化相应的仿真数据，使其更准确地反映实际情况。调整后得到的节能低效调整数据和节能高效调整数据有助于模拟和比较不同节能策略的效果，以便更好地了解哪些策略对于能源节约更为有效。然后，通过使用节能高效调整数据对节能潜在影响调整空间进行节能深入学习，以更好地学习理解节能高效调整数据的影响调整空间，这一步骤的效果在于提高对节能高效调整数据的理解，有助于更精确地识别和量化更好地能源节约机会对节能低效调整数据进行进一步的调整，这为制定更具针对性的节能策略和措施提供了基础，从而实现更大的节能潜力。接下来，通过使用学习到的节能深层影响调整空间对节能低效调整数据进行第二层次调整处理，有助于更加精细地优化节能低效调整数据，识别并进一步改进智慧能源系统中的节能低效部分，还有助于提供更具体的改进方向，从而实现更大的能源节约。最后，通过对低效深层调整数据以及节能高效调整数据进行弹性融合调整，能够综合考虑了不同层次的节能调整信息，以生成更全面、综合的数据，这些数据有助于支持决策制定，优化能源系统，实施有效的节能措施，从而降低能源消耗，减少成本，提高可持续性。

[0134] 优选地，步骤S3包括以下步骤：

[0135] 步骤S31：对智慧能源运行数据进行碳排放监测分析，得到能源碳排放监测数据；

[0136] 本发明实施例通过使用碳排放监测设备监测智慧能源运行数据中的排放数据，以监测智慧能源系统的碳排放情况，最终得到能源碳排放监测数据。

[0137] 步骤S32：对能源碳排放监测数据进行热点可视化分析，得到能源碳排放热点分布图；

[0138] 本发明实施例通过获取能源碳排放监测数据的相关时间和地点信息，然后使用合适的热点分析方法（如热力地图）将能源碳排放监测数据可视化为热点分布图，以显示碳排放的空间分布情况，最终得到能源碳排放热点分布图。

[0139] 步骤S33：对能源碳排放热点分布图进行水平评估分析，得到碳排放水平评估数据；

[0140] 本发明实施例首先通过确定评估碳排放水平的指标，如排放强度、排放浓度等指标，然后，通过对能源碳排放热点分布图中的各个区域进行评估分析，以评估量化能源碳排放热点分布图中不同区域的碳排放水平，最终得到碳排放水平评估数据。

[0141] 步骤S34：对碳排放水平评估数据进行能源降碳处理，得到能源降碳初始数据；

[0142] 本发明实施例首先通过分析碳排放水平评估数据来确定降碳的目标和要求，即希望达到的碳排放水平，然后，根据降碳的目标和要求制定相应的降碳策略，包括减少能源消耗、采用低碳技术等，根据降碳策略对碳排放水平评估数据进行降碳处理，以减少智慧能源系统的碳排放，最终得到能源降碳初始数据。

[0143] 步骤S35：根据降碳潜在影响因子对能源降碳初始数据进行降碳优化识别分析，得到潜在因子降碳优化策略；

[0144] 本发明实施例通过使用降碳潜在影响因子对能源降碳初始数据进行分析，以根据技术改进、政策制定、经济激励等多方面因素进一步分析能源降碳初始数据降碳的优化机会，并根据分析得到的降碳优化机会制定相应的优化策略，最终得到潜在因子降碳优化策略。

[0145] 步骤S36：通过潜在因子降碳优化策略对能源降碳初始数据进行动态调整处理，以得到能源降碳优化数据。

[0146] 本发明实施例通过使用潜在因子降碳优化策略对能源降碳初始数据进行相应的调整，以更深入地减少碳排放，在实施潜在因子降碳优化策略后，继续监测碳排放数据，确保策略的实施效果，并通过不断的动态调整和优化降碳策略，以不断提高降碳效果，最终得到能源降碳优化数据。

[0147] 本发明首先通过对智慧能源运行数据进行碳排放监测分析，以监测能源系统的碳排放情况，这样可以建立一个准确的碳排放数据基础，从而为后续的能源降碳分析过程提供实际数据支持，有助于全面了解能源系统的碳排放水平。并通过对监测得到的能源碳排放监测数据进行热点可视化分析，以热点图的形式展示碳排放的空间分布，能够清晰展示了碳排放的高低热点区域，这有助于识别能源碳排放的关键区域，为能源系统的地区性碳减排策略提供了指导，使决策者能够有针对性地采取措施来减少碳排放。其次，通过对能源碳排放热点分布图进行水平评估分析，可以量化不同区域的碳排放水平，为区域性碳减排目标的设定提供了依据。通过评估能源碳排放热点分布图有助于确定哪些地区需要更严格的碳减排政策，以实现整体碳减排目标。然后，通过对碳排放水平评估数据进行能源降碳处理，包括采用清洁能源、提高能源利用效率等措施，以减少碳排放，这一步骤产生了能源降碳的初始数据，为碳减排工作奠定了基础，它有助于减少智慧能源系统的碳排放，为碳减排策略提供了出发点。接下来，通过使用先前检测得到的降碳潜在影响因子对能源降碳初始数据进行降碳优化识别分析，能够根据技术改进、政策制定、经济激励等多方面因素进行进一步的降碳优化分析，从而制定有针对性的降碳优化策略，以最大程度地减少碳排放，这有助于实施更有效的碳减排措施，提高更好的降碳效果。最后，通过使用潜在因子降碳优化策略对能源降碳初始数据进行动态调整，这有益于产生更为优化的能源降碳数据，以反映降碳策略的实际效果。动态调整过程可以根据不同的因子和变化情况来更新数据，从而实现更灵活、有效的碳减排工作，最大程度地减少碳排放，实现能源系统的优化和可持续发展。

[0148] 优选地，步骤S4包括以下步骤：

[0149] 步骤S41：对节能调配优化数据以及能源降碳优化数据进行特征工程提取分析，得到节能调配优化特征以及能源降碳优化特征；

[0150] 本发明实施例首先通过对节能调配优化数据以及能源降碳优化数据进行清洗，以处理其中的缺失值、异常值和重复数据，并通过使用时频域分析方法对清洗后的数据进行处理，从中提取出与节能优化以及降碳优化相关的特征信息，包括统计特征、时间序列特征以及频域特征等，然后，通过使用主成分分析方法从中选择最相关的特征，以减少特征维度，最终得到节能调配优化特征以及能源降碳优化特征。

[0151] 步骤S42：对节能调配优化特征以及能源降碳优化特征进行动态特征挖掘分析，得到节能优化动态特征以及降碳优化动态特征；

[0152] 本发明实施例通过从节能调配优化特征以及能源降碳优化特征中确定相应的动态特征挖掘特征集，同时，设置相应的时间窗口来划分特征集，并在每个时间窗口内提取特征集的动态信息，如均值、方差、趋势等，然后，通过对提取的动态特征进行分析，以了解它们在不同时间窗口内的变化情况，最终得到节能优化动态特征以及降碳优化动态特征。

[0153] 步骤S43：对节能优化动态特征以及降碳优化动态特征进行关联挖掘分析，得到节能降碳关联关系；

[0154] 本发明实施例通过使用关联规则挖掘算法（如Apriori或FP‑Growth）对节能优化动态特征以及降碳优化动态特征进行分析，来发现节能优化动态特征以及降碳优化动态特征之间的关联关系，最终得到节能降碳关联关系。

[0155] 步骤S44：根据节能降碳关联关系对节能优化动态特征以及降碳优化动态特征进行特征融合分析，得到节能降碳优化特征；

[0156] 本发明实施例通过使用挖掘得到的节能降碳关联关系对节能优化动态特征以及降碳优化动态特征进行融合分析，以确定哪些相关性强的特征信息可以被融合在一起，然后，通过使用加权平均、PCA（主成分分析）等方法将相关特征合并为一个新的特征，最终得到节能降碳优化特征。

[0157] 步骤S45：根据节能降碳优化特征建立能源综合优化运行模型。

[0158] 本发明实施例首先通过按照预设的划分比例7：2：1将节能降碳优化特征划分为训练集、验证集和测试集，然后，根据划分结果利用随机森林算法进行模型训练、验证和测试以构建一个能够准确实现能源综合优化的模型，最终得到能源综合优化运行模型。

[0159] 本发明首先通过对节能调配优化数据以及能源降碳优化数据进行特征工程提取分析，有益于数据的预处理和准备，从而为后续建模提供更具信息量的特征数据。通过特征选择、抽取和处理能够帮助选择最相关的特征，从而降低数据的维度，去除噪声，衍生新特征，处理缺失值，以及标准化数据，从而提高模型的性能和泛化能力。其次，通过对节能调配优化特征以及能源降碳优化特征进行动态特征挖掘分析，有助于深入理解特征数据随时间变化的模式，以识别异常值，并为建模提供更精确的动态特征信息。另外，通过时间序列分析可以揭示数据的时间依赖性，从而提高模型对时间相关特征的处理能力，增加模型的鲁棒性。然后，通过对节能优化动态特征以及降碳优化动态特征进行关联挖掘分析，有助于发现两个特征之间的内在关系，从而更好地理解数据。它不仅能帮助识别特征间的相关性，还可为模型选择提供指导，这样有助于减少特征的冗余性，提高模型的精确性和效率，同时也有助于深入洞察数据中的潜在信息。接下来，通过使用挖掘分析得到的节能降碳关联关系对节能优化动态特征以及降碳优化动态特征进行特征融合分析，能够将相关联的特征进行合并，可以降低数据的维度，减少冗余信息，提高模型的简洁性、准确性和解释性，这有助于优化模型的性能，使其更专注于最重要的信息，同时也可以提供更清晰的可视化结果。最后，通过融合后的节能降碳优化特征建立一个合适的能源综合优化运行模型，该模型可以精确预测和优化能源系统的运行，并提供有效的能源管理策略，这有益于最大程度地节省能源和降低碳排放，还能可视化展示节能减碳效果，为决策者提供决策支持，以实现可持续的能源管理。

[0160] 优选地，本发明还提供了一种基于节能降碳智慧能源的综合优化运行系统，用于执行如上所述的基于节能降碳智慧能源的综合优化运行方法，该基于节能降碳智慧能源的综合优化运行系统包括：

[0161] 影响因子检测分析模块，用于对智慧能源系统进行数据监测采集处理，得到智慧能源运行数据；并对智慧能源运行数据进行潜在影响检测分析，从而得到节能潜在影响因子以及降碳潜在影响因子；

[0162] 节能优化调整模块，用于对智慧能源运行数据进行能源使用监测分析，得到能源使用状况数据；对能源使用状况数据进行节能调配分析，得到节能调配初始数据；根据节能潜在影响因子对节能调配初始数据进行调配优化调整，以得到节能调配优化数据；

[0163] 降碳优化调整模块，用于对智慧能源运行数据进行碳排放评估分析，得到碳排放水平评估数据；对碳排放水平评估数据进行能源降碳处理，得到能源降碳初始数据；根据降碳潜在影响因子对能源降碳初始数据进行降碳优化调整，以得到能源降碳优化数据；

[0164] 综合优化模型构建模块，用于对节能调配优化数据以及能源降碳优化数据进行特征关联分析，得到节能降碳优化特征；根据节能降碳优化特征建立能源综合优化运行模型；

[0165] 模型预测处理模块，用于通过能源综合优化运行模型对智慧能源运行数据进行能源优化预测处理，以得到能源优化运行预测结果；根据能源优化运行预测结果执行相应的综合优化运行策略。

[0166] 综上所述，本发明提供了一种基于节能降碳智慧能源的综合优化运行系统，该基于节能降碳智慧能源的综合优化运行系统由影响因子检测分析模块、节能优化调整模块、降碳优化调整模块、综合优化模型构建模块以及模型预测处理模块组成，能够实现本发明所述任意一种基于节能降碳智慧能源的综合优化运行方法，用于联合各个模块上运行的计算机程序之间的操作实现一种节能降碳智慧能源的综合优化运行方法，系统内部结构互相协作，通过综合考虑节能检测以及降碳检测，以获取相应的节能潜在影响因子和降碳潜在影响因子，节能潜在影响因子和降碳潜在影响因子能够为后续的智慧能源系统的节能优化和降碳优化过程提供基础保障，然后，将节能优化和降碳优化相结合构建一个合适的能源综合优化运行模型，该模型可以精确预测和优化智慧能源系统的运行，并提供有效的能源管理策略，这有益于最大程度地节省能源和降低碳排放，从而实现了智慧能源系统的经济运行和最大程度的碳排放降低，这样能够大大减少重复工作和人力投入，能够快速有效地提供更准确、更高效的智慧能源综合优化过程，从而简化了基于节能降碳智慧能源的综合优化运行系统的操作流程。

[0167] 因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。

[0168] 以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。