[發明專利]使用回歸模型的能量基礎設施傳感器數據校正

在審

• 申請號: 201580044176.X
• 申請日: 2015-06-19
• 公開（公告）號: CN106796577A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發明（設計）人: M·V·喬治蘇;I·梅茲克
• 申請（專利權）人: 加利福尼亞大學董事會
• 主分類號: G06F15/18
• 分類號: G06F15/18
• 代理公司: 北京紀凱知識產權代理有限公司11245
• 代理人: 徐東升,王爽

相關申請的交叉參考

本申請根據35U.S.C.§119(e)要求于2014年6月20日提交的題為“ENERGY INFRASTRUCTURE SENSOR DATA RECTIFICATION USING REGRESSION”的編號為62/015,233的美國臨時專利申請的優先權，其全部公開內容通過引用并入本文。

關于聯邦資助的研究和開發的聲明

本發明是根據由美國陸軍提交的合同號W911NF-11-1-0511的政府支持進行的。政府在本發明中享有一定的權利。

技術領域

本發明涉及使用回歸模型的能量基礎設施傳感器數據校正。

背景技術

隨著更多的設備、建筑物和能源被添加到能量網絡中，對能量基礎設施系統的穩定性的監視和預測的需求變成越來越關鍵的需求。大規模互聯電力系統中廣泛的斷電在世界各地重復出現。例子包括1965年東北美洲停電、1996年北美洲西部停電和2003年北美和歐洲停電，以及2012年8月印度的大規模停電，其中電網接近崩潰，并且使7億人幾天沒有電力。

發明內容

本公開描述了一種用于使用機器學習方法在數據丟失期間估計物理數據(例如，能量基礎設施傳感器數據)的系統和方法。作為示例，可以使用隨時間推移列出能量消耗的儀表來監視建筑物能量消耗。諸如設備故障或建筑物功率損失的故障的發生可以防止測量和記錄一些能量消耗數據。這種事件可能頻繁發生，并在測量數據中產生大的“間隙”。使用回歸模型，系統可以預測建筑物能量使用量(usage)。回歸模型包括但不限于線性回歸、多項式回歸、邏輯回歸、多變量線性回歸、神經網絡、內核回歸，諸如支持向量回歸(SVR)等。當應用于數據不可用的時間段時，該技術允許系統在數據丟失期間校正能量基礎設施傳感器數據。

本公開的一個方面提供了一種用于物理數據校正的系統。該系統包括被配置為存儲數據集的計算機數據倉庫，該數據集包括由物理傳感器測量的實際物理數據。該系統進一步包括計算系統，該計算系統包括一個或多個計算設備，該計算系統與計算機數據倉庫通信并且被編程以實現：歷史數據估計器，其被配置為：從計算機數據倉庫檢索實際物理數據，其中實際物理數據對應于第一時間間隔；確定與實際物理數據相關的參數；檢索與所確定的參數相關聯并且對應于第一時間間隔的第一測量值；使用機器學習生成所檢索的第一測量值到所檢索的實際物理數據的映射；檢索與所確定的參數相關聯并且對應于不同于第一時間間隔的第二時間間隔的第二測量值；以及使用所檢索的第二測量值和所生成的映射來估計第二時間間隔的物理數據。

前述段落的系統可以具有以下特征的任何子組合：其中歷史數據估計器進一步被配置為：使用檢索到的第一測量值和所生成的映射來估計第一時間間隔的第二物理數據，將估計的第二物理數據與檢索的實際物理數據相比較，并且基于比較確定與物理傳感器相關聯的性能基準檢測(benchmark)；其中歷史數據估計器進一步被配置為：使用所檢索的第一測量值和所生成的映射來估計第一時間間隔的第二物理數據、將所估計的第二物理數據與所檢索的實際物理數據比較、基于所述比較確定所估計的第二物理數據和檢索的實際物理數據之間的差、并且響應于差大于閾值的確定來確定故障已經發生；其中歷史數據估計器進一步被配置為向用戶設備發送故障已經發生的指示；其中物理傳感器位于建筑物、工業過程、車輛、電力網、可再生能源或常規能量源中的一個中；其中計算機系統進一步被編程以實現數據預測器，所述數據預測器被配置為：基于所估計的物理數據生成控制序列，并將控制序列發送到控制系統，使得控制系統可以調節物理傳感器的操作；其中控制系統是監督和數據采集系統；其中參數是一天中的小時、星期幾、溫度、太陽輻射或相對濕度中的至少一個；其中實際物理數據包括電壓、電流、溫度、濕度、空氣流量、電力使用量、水使用量、氣體使用量、占有率、光、煙霧或網絡分組中的至少一個；其中物理傳感器包括恒溫器、恒濕器或公用事業儀表中的至少一個；其中歷史數據估計器進一步被配置為使用回歸模型生成映射；并且其中回歸模型包括支持向量回歸。