[發明專利]一種基于智能建筑AI的能耗分析診斷方法

在審

• 申請號: 202111097662.1
• 申請日: 2021-09-18
• 公開（公告）號: CN113835341A
• 公開（公告）日: 2021-12-24
• 發明（設計）人: 陳書熙;吳先利;朱國來;蒙龍
• 申請（專利權）人: 中郵科通信技術股份有限公司
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04;G06N3/04;G06N3/08;G08B21/18
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 陳明鑫;蔡學俊

1.一種基于智能建筑AI的能耗分析診斷方法，其特征在于，通過智能建筑的采集網關采集設備能耗使用數據，使用數據分析算法+AI深度學習模型進行可視化處理及異常分析，實現數據透明、智能運維和設備智能調度的服務。

2.根據權利要求1所述的一種基于智能建筑AI的能耗分析診斷方法，其特征在于，所述AI深度學習模型包括LSTM、GRU和DNN。

3.根據權利要求1所述的一種基于智能建筑AI的能耗分析診斷方法，其特征在于，通過數據分析算法中的數據挖掘技術和LSTM對設備能耗使用數據進行可視化處理，其中LSTM公式如下：

其中表示張量里的數據對應相乘相加，L_t為長期記憶流數據，H_t為短期記憶流數據，X_t為輸入流數據，Y_t為輸出流數據，下標t代表當前時間步，t-1代表上一個時間步，a、b、c、d代表四個內部神經單元，σ即S函數、tanh即雙曲正切函數均為激活函數，W_xi、W_hi為i神經單元的權重張量，b_i為i神經單元的偏置，i＝a、b、c、d。

4.根據權利要求3所述的一種基于智能建筑AI的能耗分析診斷方法，其特征在于，通過數據分析算法和GRU對設備能耗使用數據進行趨勢預測并對可能發生的異常值進行預警，并使用DNN與大數據技術實現的專家模型生成異常檢測報告和處理方案，而后使用IBMS的樓宇自控技術在已授權的情況下根據處理方案進行一鍵式控制，調整設備運行功能以達到減少能耗的目的，GRU的基本公式如下：

其中X_t為輸入流數據，Y_t為輸出流數據，GRU為LSTM的變體，G_t為將LSTM中的長期記憶流與短期記憶流的數據合并的算法。