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龙图腾网获悉天津市创联科技股份有限公司申请的专利一种基于大数据的能源采集监测系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120104965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510171004.4，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于大数据的能源采集监测系统是由佘芝设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的能源采集监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的能源采集监测系统，具体涉及能源监测领域，用于解决钢铁生产中能耗异常识别与管理优化问题，是通过生产过程采集能源参数，再基于历史数据与设备运行特性，构建多维能耗特征的能源签名参考模型，为动态比对与异常检测提供精确基准；利用能耗偏离分布与负载特性的综合分析，精准识别潜在异常，通过多变量机器学习算法深度挖掘关键影响因子和根因；结合预测性调度引擎和在线优化算法，动态调整工艺参数、设备运行状态和任务排程，有效消除异常并恢复能耗平衡；进而实现了对工艺能耗的实时监测与智能化异常检测，提升了能源管理的精细化水平，提高了钢铁企业的能源利用效率和生产稳定性，同时降低了潜在的生产风险。

本发明授权一种基于大数据的能源采集监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的能源采集监测系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据处理模块、特征建模模块、异常检测模块、关联分析模块和调度优化模块； 数据采集模块：利用提前布置好的传感器，实时对应项能源相关参数并上传至大数据处理平台，输出的数据集被传递到数据处理模块； 数据处理模块：对上传的数据进行统一格式转换和噪声信号去除，确保数据的准确性和一致性，并按时间点和工序编号进行索引存储，输出的标准化数据集传递至特征建模模块； 特征建模模块：基于历史数据和设备运行特性，提取各工艺环节的多维能耗特征，构建能源签名参考模型作为正常能耗状态的基准，输出的能源签名参考模型传递至异常检测模块；具体的： 将趋势特征和波动特征合并形成多维能耗特征向量，通过密度聚类算法对多维能耗特征向量的多维分布进行划分，提取密度最高簇的中心点作为各工艺环节的典型能耗状态，并对其计算特征范围上下限，形成带有边界条件的能源签名参考模型，作为实时比对的正常能耗基准； 异常检测模块：持续接收实时能耗数据，通过对多维能耗状态的偏离分布和负载集中特性的综合评估，与能源签名参考模型进行动态比对，识别超出正常能耗范围的异常数据点，检测到的异常数据传递至关联分析模块； 异常检测模块包括以下内容： 从能源签名参考模型中提取每个工艺环节的典型能耗状态中心值和能耗特征边界，作为比对基准；对于实时能耗数据集，逐点加载至比对模块，针对每一时间点的实时能耗状态向量，执行能耗偏离对称性指数和瞬时负载能耗压缩率指数的计算和处理； 能耗偏离对称性指数通过对实时能耗状态向量的偏离量进行对称性分析，衡量各维度能耗数据的偏离是否均衡分布；具体而言，能耗偏离对称性指数在计算过程中将能耗偏离量分解为绝对值和平方值两个维度：平均绝对偏离量反映偏离幅度的整体水平，而均方偏离量的平方根强调偏离量大的维度的贡献；两者之间差值的绝对值用于刻画各维度偏离量的分布特性，即能耗偏离对称性指数； 瞬时负载能耗压缩率指数旨在分析实时能耗数据在负载分布上的集中程度，揭示能耗状态向量是否存在异常的负载集聚现象；计算中，首先通过归一化处理将实时能耗数据转换为具有相对权重意义的标准负载值，确保各维度数据在统一量纲下进行比较；随后，瞬时负载能耗压缩率指数通过计算负载值的极差与整体负载总量的比值，量化负载集中程度，同时引入对数函数以增强对负载极值比值的敏感性，从而识别极端负载分布引发的异常特征； 将能耗偏离对称性指数和瞬时负载能耗压缩率指数加权求和，形成综合比对参数，用于综合评估实时能耗数据的异常程度；设定综合比对阈值，当综合比对参数大于综合比对阈值时，判定对应时间点存在能耗异常；记录异常数据点的信息，并将其存入异常数据日志； 关联分析模块：对检测到的异常数据进行深度关联分析，结合设备状态和生产参数，运用多变量机器学习算法确定异常的根本原因并分类存档，输出的异常分类存档和根因分析结果传递至调度优化模块； 调度优化模块：利用预测性调度引擎和在线能耗优化算法评估调整方案的执行效果，通过调整关键工艺温度、切换备用燃料供应管线并下发生产线作业顺序调整指令，实现能耗异常的即时消除并确保生产及炉温平衡。

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