一種基于數據挖掘的智能路燈能耗分析系統技術方案

本發明專利技術公開了一種基于數據挖掘的智能路燈能耗分析系統，包括：原始能耗數據表和修正的能耗數據表，這兩個表分別用于存儲路燈的原始能耗數據以及經過處理后的能耗數據；能耗監測模型，用于實時監測路燈能耗數據，以圖表形式顯示監測結果；能耗預測模型，用于預測路燈未來一段時間內的能耗值，以圖表形式顯示預測結果；歷史數據查詢模型，用于查詢路燈歷史能耗數據，以圖表形式顯示查詢結果；能耗數據處理模型，用于導入和處理路燈歷史能耗數據，以圖表形式顯示處理結果；用戶界面，采用單窗口多視圖的結構和左右窗格的形式，同時使用圖表形式顯示能耗分析的結果。通過本發明專利技術方法能夠有效監測和管理路燈能耗，實現路燈節能。

【技術實現步驟摘要】
一種基于數據挖掘的智能路燈能耗分析系統
本專利技術涉及數據挖掘、智能路燈以及能耗分析領域，尤其是指一種基于數據挖掘的智能路燈能耗分析(SmartLightEnergyconsumptionAnalysis，SLEA)系統。
技術介紹
近年來，我國加快了城市化的步伐，城市的發展促進了路燈種類的增多和使用范圍的擴大，目前主要有街道、公路、隧道、地鐵、景觀、公園等路燈照明。路燈照明離不開路燈監控系統的控制和管理，隨著“智慧城市”和“智慧路燈”的不斷推廣和建設，路燈監控系統越來越智能化、自動化、信息化、網絡化，系統的功能也越來越完善。路燈每年都消耗大量的電能以及其它資源，建立和完善智能路燈監控系統的能耗分析平臺和實現路燈節能成為路燈建設和智慧路燈發展必須解決的一個課題。目前智能路燈監控系統更加注重于實現路燈智能化的控制和管理，集成更多的功能，如將燈桿作為充電樁、環境監測等的載體，以及通過照明策略實現路燈節能，如按需照明燈。路燈節能的方法主要有：1)選擇低能耗光源；2)降低線路損耗；3)使用新能源路燈；4)按需照明；5)能耗分析。能耗分析是智能路燈監控系統的一個重要組成部分，不僅可以實時監控路燈的能耗，而且也可以根據分析結果提供路燈節能支持。通過分析路燈能耗數據，能夠及時發現路燈異常，如耗電異常、路燈設備損壞，避免了電能的浪費，為路燈設備的及時維護和維修提供保障。因此，改進和完善智能路燈監控系統的能耗分析平臺十分必要。
技術實現思路
本專利技術的目的在于克服現有技術的缺點與不足，提出了一種可用性和可靠性較強的基于數據挖掘的智能路燈能耗分析(SmartLightEnergyconsumptionAnalysis，SLEA)系統，該系統將數據挖掘技術應用于路燈能耗數據的監測和管理，通過挖掘路燈能耗數據的規律發現能耗數據的異常、預估路燈的能耗值等，從而有效監測和管理路燈能耗，實現路燈節能。為實現上述目的，本專利技術所提供的技術方案為：一種基于數據挖掘的智能路燈能耗分析系統，包括：數據表，包括原始能耗數據表和修正的能耗數據表，這兩個表分別用于存儲路燈的原始能耗數據以及經過處理后的能耗數據；能耗監測模型，用于實時監測路燈能耗數據，以圖表形式顯示監測結果，對異常能耗數據進行提示和報警，并且為了以后的能耗監測和能耗預測的準確性，對異常能耗數據進行修正；能耗預測模型，用于預測路燈未來一段時間內的能耗值，以圖表形式顯示預測結果，并且能夠將預測結果導出為CSV文件；歷史數據查詢模型，用于查詢路燈歷史能耗數據，以圖表形式顯示查詢結果，能夠選擇是否將原始能耗數據與修正的能耗數據進行對比，從而對異常能耗有一個更加清晰的認識，并且能夠將處查詢結果導出為CSV文件；能耗數據處理模型，用于導入和處理路燈歷史能耗數據，以圖表形式顯示處理結果，對歷史數據中的異常數據進行修正，并將導入的數據和修正的數據存儲到數據庫中；用戶界面，采用單窗口多視圖的結構和左右窗格的形式，同時使用圖表形式顯示能耗分析的結果。所述的原始能耗數據表是用于保存采集到的原始能耗數據，是沒有經過任何修正或修改的數據，包括能耗記錄標號、終端號、終端名稱、能耗采集時間、能耗值、數據庫更新時間這些字段，其中：能耗記錄標號：表示第幾條能耗記錄；終端號：智能路燈監控系統為方便路燈終端的管理，為其設置的一個編號；終端名稱：與終端號相對應，為終端的名稱；能耗采集時間：表示采集路燈能耗數據的時間；能耗值：表示采集到的路燈的能耗值，即路燈的用電量；數據庫更新時間：表示該記錄存儲到數據表中的時間；所述的修正的能耗數據表是用于保存經過修正之后的能耗數據，對原始能耗數據中的缺失數據進行填補以及異常數據進行糾正，包括能耗記錄標號、終端號、終端名稱、能耗采集時間、能耗值、修正的能耗值、能耗是否被修正、能耗是否異常、能耗是否缺失、數據庫更新時間這些字段，其中：能耗記錄標號、終端號、終端名稱、能耗采集時間、能耗值：對于同一條能耗記錄，修正的能耗數據表的這些字段的值與原始能耗數據表相同；修正的能耗值：如果能耗正常，則修正的能耗值與原始能耗值相同，如果能耗缺失或異常，則修正的能耗值為經過修正之后的值；能耗是否被修正：如果能耗被修正，則該值為1，也就表示該能耗是缺失的或異常的，否則，該值為0，也就表示該能耗是正常的；能耗是否異常：如果能耗異常，則該值為1，否則，該值為0；能耗是否缺失：如果能耗缺失，則該值為1，否則，該值為0；數據庫更新時間：表示該記錄存儲到數據表中的時間，該時間總會比原始能耗數據表的數據庫更新時間晚，因為能耗數據總是先存儲到原始能耗數據表，然后經過模型的分析和處理之后再存儲到修正的能耗數據表。所述的能耗監測模型是基于局部離群點因子算法和回歸樹，實現對異常能耗數據的檢測和修正，具體步驟如下：1)接收到最新的路燈能耗值，觸發能耗監測事件；2)創建能耗監測線程；3)將接收到的能耗數據存儲到原始能耗數據表中；4)調用能耗監測模型對路燈能耗值進行分析，識別其所屬類別，該類別分有正常、缺失、異常，并當其為缺失或異常數據時進行修正，其實現方式如下：4.1)采集最新能耗數據；4.2)從修正的能耗數據表中讀取最近一段時間內的能耗數據；4.3)判斷能耗數據是否缺失，即判斷采集的能耗值是否為0，若為0則表明能耗缺失，跳到步驟4.5)，否則，繼續；4.4)使用局部離群點因子算法計算采集到的能耗數據的lof值，判斷lof值是否大于閾值，若小于則表明能耗正常，結束，否則表明能耗異常，繼續；4.5)使用回歸樹算法建立回歸樹，并使用建立的回歸樹修正能耗值；5)將能耗監測結果存儲到修正的能耗數據表中；6)在能耗監測界面的柱狀圖和表格中顯示能耗監測結果；7)銷毀能耗監測線程。所述的能耗預測模型是基于徑向基函數神經網絡，實現對能耗數據的預測，其具體步驟如下：1)用戶設置預測時間段，觸發能耗預測事件；2)創建能耗預測線程；3)調用能耗預測模型，訓練徑向基函數神經網絡，獲得待預測時間段的路燈的能耗值，其實現方式如下：3.1)設置預測時間段或預測天數；3.2)從修正的能耗數據表中讀取最近一段時間內的能耗數據；3.3)使用梯度下降法訓練徑向基函數神經網絡；3.4)使用訓練得到的神經網絡預測路燈能耗值；4)在能耗預測界面的柱狀圖和表格中顯示能耗預測結果；5)銷毀能耗預測線程；6)用戶根據需求決定是否導出能耗預測結果，如果需要導出，則將能耗預測結果導出為CSV文件。在所述歷史數據查詢模型當中，用戶通過設置查詢時間段，查詢該時間段內的歷史能耗數據，查詢結果就會顯示在柱狀圖和表格中，其具體步驟如下：1)用戶設置查詢時間段以及選擇是否對比，觸發數據查詢事件；2)創建數據查詢線程；3)根據用戶設置的條件查詢修正的能耗數據表；4)在數據查詢界面的柱狀圖和表格中顯示數據查詢結果；5)銷毀數據查詢線程；6)用戶根據需求決定是否導出數據查詢結果，如果需要導出，則將數據查詢結果導出為CSV文件。所述的能耗數據處理模型是基于局部離群點因子算法和回歸樹，實現對歷史數據的導入和處理，其具體步驟如下：1)用戶選擇歷史能耗數據源，觸發能耗數據處理事件；2)創建能耗數據處理線程；3)將用戶選擇的歷史能耗數據存儲到原始能耗數據表中；4)調用能耗數據處理模型修正問題能耗數據，實現方式本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于數據挖掘的智能路燈能耗分析系統，包括：數據表，包括原始能耗數據表和修正的能耗數據表，這兩個表分別用于存儲路燈的原始能耗數據以及經過處理后的能耗數據；能耗監測模型，用于實時監測路燈能耗數據，以圖表形式顯示監測結果，對異常能耗數據進行提示和報警，并且為了以后的能耗監測和能耗預測的準確性，對異常能耗數據進行修正；能耗預測模型，用于預測路燈未來一段時間內的能耗值，以圖表形式顯示預測結果，并且能夠將預測結果導出為CSV文件；歷史數據查詢模型，用于查詢路燈歷史能耗數據，以圖表形式顯示查詢結果，能夠選擇是否將原始能耗數據與修正的能耗數據進行對比，從而對異常能耗有一個更加清晰的認識，并且能夠將處查詢結果導出為CSV文件；能耗數據處理模型，用于導入和處理路燈歷史能耗數據，以圖表形式顯示處理結果，對歷史數據中的異常數據進行修正，并將導入的數據和修正的數據存儲到數據庫中；用戶界面，采用單窗口多視圖的結構和左右窗格的形式，同時使用圖表形式顯示能耗分析的結果。

【技術特征摘要】
1.一種基于數據挖掘的智能路燈能耗分析系統，包括：數據表，包括原始能耗數據表和修正的能耗數據表，這兩個表分別用于存儲路燈的原始能耗數據以及經過處理后的能耗數據；能耗監測模型，用于實時監測路燈能耗數據，以圖表形式顯示監測結果，對異常能耗數據進行提示和報警，并且為了以后的能耗監測和能耗預測的準確性，對異常能耗數據進行修正；能耗預測模型，用于預測路燈未來一段時間內的能耗值，以圖表形式顯示預測結果，并且能夠將預測結果導出為CSV文件；歷史數據查詢模型，用于查詢路燈歷史能耗數據，以圖表形式顯示查詢結果，能夠選擇是否將原始能耗數據與修正的能耗數據進行對比，從而對異常能耗有一個更加清晰的認識，并且能夠將處查詢結果導出為CSV文件；能耗數據處理模型，用于導入和處理路燈歷史能耗數據，以圖表形式顯示處理結果，對歷史數據中的異常數據進行修正，并將導入的數據和修正的數據存儲到數據庫中；用戶界面，采用單窗口多視圖的結構和左右窗格的形式，同時使用圖表形式顯示能耗分析的結果。2.根據權利要求1所述的一種基于數據挖掘的智能路燈能耗分析系統，其特征在于：所述的原始能耗數據表是用于保存采集到的原始能耗數據，是沒有經過任何修正或修改的數據，包括能耗記錄標號、終端號、終端名稱、能耗采集時間、能耗值、數據庫更新時間這些字段，其中：能耗記錄標號：表示第幾條能耗記錄；終端號：智能路燈監控系統為方便路燈終端的管理，為其設置的一個編號；終端名稱：與終端號相對應，為終端的名稱；能耗采集時間：表示采集路燈能耗數據的時間；能耗值：表示采集到的路燈的能耗值，即路燈的用電量；數據庫更新時間：表示該記錄存儲到數據表中的時間；所述的修正的能耗數據表是用于保存經過修正之后的能耗數據，對原始能耗數據中的缺失數據進行填補以及異常數據進行糾正，包括能耗記錄標號、終端號、終端名稱、能耗采集時間、能耗值、修正的能耗值、能耗是否被修正、能耗是否異常、能耗是否缺失、數據庫更新時間這些字段，其中：能耗記錄標號、終端號、終端名稱、能耗采集時間、能耗值：對于同一條能耗記錄，修正的能耗數據表的這些字段的值與原始能耗數據表相同；修正的能耗值：如果能耗正常，則修正的能耗值與原始能耗值相同，如果能耗缺失或異常，則修正的能耗值為經過修正之后的值；能耗是否被修正：如果能耗被修正，則該值為1，也就表示該能耗是缺失的或異常的，否則，該值為0，也就表示該能耗是正常的；能耗是否異常：如果能耗異常，則該值為1，否則，該值為0；能耗是否缺失：如果能耗缺失，則該值為1，否則，該值為0；數據庫更新時間：表示該記錄存儲到數據表中的時間，該時間總會比原始能耗數據表的數據庫更新時間晚，因為能耗數據總是先存儲到原始能耗數據表，然后經過模型的分析和處理之后再存儲到修正的能耗數據表。3.根據權利要求1所述的一種基于數據挖掘的智能路燈能耗分析系統，其特征在于：所述的能耗監測模型是基于局部離群點因子算法和回歸樹，實現對異常能耗數據的檢測和修正，具體步驟如下：1)接收到最新的路燈能耗值，觸發能耗監測事件；2)創建能耗監測線程；3)將接收到的能耗數據存儲到原始能耗數據表中；4)調用能耗監測模型對路燈能耗值進行分析，識別其所屬類別，該類別分有正常、缺失、異常，并當其為缺失或異常數據時進行修正，其實現方式如下：4.1)采集最新能耗數據；4.2)從修正的能耗數據表中讀取最近一段時間內的能耗數據；4.3)判斷能耗數據是否缺失，即判斷采集的能耗值是否為0，若為0則表明能耗缺失，跳到步驟4.5)，否則，繼續；4.4)使用局部離群點因子算法計算采集到的能耗數據的lof值，判斷lof值是否大于閾值，若小于則表明能耗正常，結束，否則表明能耗異常，繼續；4.5)使用回歸樹算法建立回歸樹，并使用建立的回歸樹...

【專利技術屬性】
技術研發人員：董敏，裴茂鋒，畢盛，湯雪，劉皓熙，
申請(專利權)人：華南理工大學，
類型：發明
國別省市：廣東,44