基于區域能源云平臺的智能控制與能源效率提升實驗研究

谷傳杰， 穆俊同， 李志碩

（北京華聯電力工程咨詢有限公司， 北京 100071）

0 引言

區域能源云平臺是一種集成了能源監測、能源管理、能源調度、能源預測等多種功能的綜合性平臺，通過引入人工智能和大數據技術實現能源的智能控制，提高能源的使用效率。能源是推動經濟發展和社會進步的重要基礎，然而傳統能源的儲備量日益枯竭，且能源使用過程中存在嚴重的浪費和污染問題。為了緩解能源供需矛盾和環境污染問題，必須提高能源的使用效率。因此，研究如何通過智能控制策略提高能源效率具有重要意義。

本文的研究目的是研究區域能源云平臺的智能控制策略對能源效率的提升方法。通過搭建實際的區域能源云平臺，實施不同的智能控制策略，對比分析不同控制策略對建筑能耗、電力調度次數、能源管理效果以及節省電費等方面的影響。旨在找到一種最有效地提升能源效率的方法，為實際工程中提高能源效率提供有益的參考。

1 區域能源云平臺概述

區域能源云平臺是一種集成了能源監測、能源管理、能源調度、能源預測等多種功能的綜合性平臺。它基于云計算、物聯網、大數據、人工智能等先進技術，實現對能源的智能控制，提高能源的使用效率[1-2]。

區域能源云平臺由數據采集層、數據處理層、數據分析層和應用層組成。數據采集層負責收集各種能源數據，如電表、水表、燃氣表等；數據處理層對收集到的數據進行清洗、去重、歸一化等處理；數據分析層利用數據挖掘、機器學習等技術對數據進行分析，識別能源使用規律和預測未來能源需求；應用層將分析結果以可視化界面展示給用戶，同時提供能源管理和調度等功能。

智能控制策略在區域能源云平臺中有著廣泛的應用。在能源監測方面，智能控制策略可以通過實時監測能源設備的運行狀態、識別異常情況并及時采取措施，保證能源設備的穩定運行；在能源管理方面，智能控制策略可以通過分析能源數據、制定能源管理方案，實現能源的合理分配和有效利用；在能源調度方面，智能控制策略可以通過預測能源需求、優化調度方案，提高能源的調度效率和可靠性；在能源預測方面，智能控制策略可以通過分析歷史數據、采用機器學習算法進行能源預測，為能源管理和調度提供重要參考[3-4]。

2 智能控制策略研究

2.1 基于機器學習的能源預測和調度策略

2.1.1 能源預測的機器學習算法

1）線性回歸。線性回歸是一種簡單但強大的機器學習算法，適用于解釋性強的數據。通過分析歷史能源數據和相關因素，建立能源需求和影響因素之間的線性關系，預測未來的能源需求[5]。

2）支持向量機。支持向量機是一種分類和回歸分析的算法，適用于非線性數據。通過將數據映射到高維空間中，再找到最優超平面，實現對能源需求的預測。

3）隨機森林。隨機森林是一種基于決策樹的集成學習算法，通過建立多個決策樹，再對結果進行平均或投票，得到最終的預測結果。適用于處理多因素和復雜關系的能源預測問題。

2.1.2 基于機器學習的能源調度策略

基于機器學習的能源調度策略通過分析歷史能源數據和實時監測數據，識別出能源使用的模式和趨勢，然后根據預測結果調整能源調度策略，實現能源的合理配置和利用。

1）基于時間序列分析的調度策略。通過分析歷史能源數據的時間序列特征，建立能源需求預測模型，然后將預測結果與實際需求進行比較，調整調度策略。

2）基于聚類的調度策略。通過聚類算法將相似的能源需求歸類在一起，針對不同類別的能源需求制定不同的調度策略，提高能源調度的效率和準確性。

3）基于深度學習的調度策略。通過利用深度神經網絡對大量數據進行學習，建立更為精確的能源需求預測模型，并根據預測結果調整調度策略。

2.2 基于強化學習的能源優化策略

強化學習是一種通過試錯學習的算法，可以自動調整策略以最小化代價達到目標。在能源優化方面，強化學習可以用于調整能源使用策略，如調整空調溫度、燈光亮度等，以實現節能目標。強化學習通過代理在與環境互動中學習以最大化累積獎勵。其關鍵組成部分包括：狀態、行為、獎勵和策略更新步驟。在能源優化的背景下，狀態可以代表當前的能源使用情況（例如各設備的能耗），行為可以是調整設備能耗的決策（例如調高或調低溫度），獎勵可以是節省的能源或花費的能量（正或負），策略更新步驟可以是代理（例如一個神經網絡）根據環境反饋來更新和改進其決策策略。

3 實驗設計與實施

3.1 實驗對象和場景

本實驗選取了一棟位于城市的典型辦公建筑作為研究對象，該建筑總面積約為10 000 m2，擁有照明、空調、電梯等多個方面的能源消耗設備。通過調查和分析，該建筑的能源消耗量較大，且存在一定的能源浪費現象。

3.2 實驗設計

本實驗旨在研究區域能源云平臺的智能控制策略對建筑能源效率的提升方法，因此實驗設計的主要目的是驗證智能控制策略的有效性。實驗方法主要包括以下步驟：首先對該建筑現有的能源消耗情況進行詳細調查和分析，了解建筑能源消耗的實際情況。然后搭建實際的區域能源云平臺，包括數據采集、數據處理、數據分析等功能的實現。之后實施不同的智能控制策略，例如基于機器學習的能源預測和調度策略、基于強化學習的能源優化策略等。在實施智能控制策略后，對建筑能源消耗情況進行監測和記錄，并對比分析實施前后能源消耗的變化情況。最后對節省的能源成本進行計算和分析，以量化智能控制策略對提高能源效率的作用。

3.3 實驗實施

1）區域能源云平臺的搭建。需要搭建一個實際的區域能源云平臺，該平臺包括數據采集、數據處理、數據分析等功能模塊。數據采集方面，通過安裝智能電表、水表等設備，實時采集建筑內的能源消耗數據；數據處理方面，利用數據處理軟件對采集到的數據進行清洗、去重等處理，以保證數據的質量；數據分析方面，利用數據挖掘、機器學習等技術對處理后的數據進行深入分析，以發現能源使用的規律和預測未來能源需求。

2）智能控制策略的實施。在區域能源云平臺的基礎上，實施不同的智能控制策略，例如基于機器學習的能源預測和調度策略、基于強化學習的能源優化策略等。具體實施過程如下：首先基于機器學習的能源預測和調度策略。利用歷史能源數據訓練機器學習算法（如線性回歸、支持向量機、隨機森林等），建立能源需求預測模型，并根據預測結果調整能源調度策略，實現能源的合理配置和利用。然后基于強化學習的能源優化策略。將強化學習算法應用于調整能源使用策略中，例如調整空調溫度、燈光亮度等，以實現節能目標。

3）數據監測和記錄。在實施智能控制策略后，對建筑能源消耗情況進行監測和記錄，包括電力、水力等各種能源的消耗量以及節省的能源成本等數據。這些數據將用于后續分析和評估。

4）結果分析和評估。對監測和記錄的數據進行分析和評估，包括計算節省的能源成本、分析能源消耗的變化情況等。通過對比實施前后能源消耗的變化情況，可以評估智能控制策略的有效性。

4 實驗結果分析與討論

在上述實驗中，于不同策略下在電力調度、能源管理效果及建筑能耗三個方面得到了以下數據，見表1。

表1 電力調度次數數據表

表2 能源管理效果數據表

基于強化學習的能源優化策略在降低電力調度次數方面具有優勢，相比無智能控制策略（基準）減少了25%。這可能是因為該策略從長遠角度調整能源使用策略，注重整體優化，從而減少了調整次數。但相比基于機器學習的能源預測和調度策略，該策略在降低建筑總能耗方面的效果略顯不足。

基于機器學習的能源預測和調度策略在降低建筑能耗方面表現出色，相比無智能控制策略（基準）降低了12.5%。該策略能夠根據預測結果調整能源調度策略，從而更好地滿足實際需求，并在一定程度上降低了能耗。但需要注意的是，該策略需要較多的電力調度次數，可能會增加系統的復雜度和成本。

本文通過表1—表3 展示了不同智能控制策略對建筑能耗、電力調度次數和能源管理效果的影響。如圖1 所示，“基于機器學習的能源預測和調度策略”表示采用基于機器學習的能源預測和調度策略的實驗數據，而“基于強化學習的能源優化策略”則表示采用基于強化學習的能源優化策略的實驗數據。

圖1 建筑能耗數據

表3 建筑能耗數據表單位：kW·h

從表格和圖中可以看出，不同的智能控制策略對建筑能耗、電力調度次數和能源管理效果均有一定影響。

通過將機器學習和強化學習等人工智能技術應用于建筑能源管理，可以進一步提高能源使用效率，實現節能減排。同時，未來研究可以考慮完善實驗數據和場景、混合智能控制策略、考慮動態環境和不確定因素、強化學習算法優化與擴展以及跨領域合作與交流等方面。

5 結論

1）在本文中針對建筑能源消耗問題，探討了基于機器學習和強化學習的智能控制策略的應用。通過實驗設計與實施，收集并分析了建筑能耗、電力調度次數和能源管理效果等數據。從實驗結果可以看出，基于機器學習的能源預測和調度策略在降低建筑總能耗和提高能源管理效果方面表現出色，但需要較多的電力調度次數。而基于強化學習的能源優化策略在減少電力調度次數和提高能源效率方面具有一定優勢，但降低建筑總能耗的效果略顯不足。

2）基于機器學習的能源預測和調度策略在能源管理方面具有明顯優勢，能夠根據預測結果調整能源調度策略，提高能源使用效率，適用于需要快速響應和靈活性較高的場景?；趶娀瘜W習的能源優化策略在全局優化方面具有優勢，能夠從長遠角度調整能源使用策略，減少電力調度次數，提高能源管理效率。適用于需要全局優化和長期效益的場景。智能控制策略在建筑能源管理領域具有廣泛的應用前景。通過將機器學習和強化學習等人工智能技術應用于建筑能源管理，可以進一步提高能源使用效率，實現節能減排?；跈C器學習和強化學習的智能控制策略在建筑能源管理領域具有廣泛的應用前景。未來可以繼續深入研究和完善相關技術，以應對日益嚴峻的能源挑戰。