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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司宝应县供电分公司;国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司;国网江苏省电力有限公司申请的专利大数据驱动的能源效率综合评价系统及方法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：CN118333457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202410526890.3，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权大数据驱动的能源效率综合评价系统及方法是由陈浩;陈诚;仲怀军;汤昊;朱金鑫设计研发完成，并于2024-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本大数据驱动的能源效率综合评价系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了大数据驱动的能源效率综合评价系统及方法，涉及能源效率评价技术领域，通过参数确定模块基于贝叶斯推断方法估计贝叶斯网络模型的参数，评价模块将工厂运行数据代入训练好的贝叶斯网络模型，通过贝叶斯网络模型分析工厂运行数据后评价工厂能源效率，管理模块根据实际情况对贝叶斯网络模型进行优化和调整，根据贝叶斯网络模型的输出结果制定能源管理策略，优化生产过程，提高能源利用效率。该评价系统基于贝叶斯网络模型对工厂运行数据进行综合分析后，评价工厂能源效率并制定相应的能源管理策略，贝叶斯网络模型将多个变量之间的概率依赖关系表示为网络结构，提高了对不确定性的建模能力，降低对工厂能源效率的评价误差。

本发明授权大数据驱动的能源效率综合评价系统及方法在权利要求书中公布了：1.大数据驱动的能源效率综合评价系统，其特征在于：包括数据采集模块、处理模块、参数确定模块、评价模块、管理模块； 数据采集模块：用于收集工厂运行数据，工厂运行数据发送至处理模块； 处理模块：用于对收集到的数据进行预处理，预处理后的工厂运行数据发送至评价模块； 参数确定模块：用于通过贝叶斯推断方法估计贝叶斯网络模型的参数，参数信息发送至评价模块； 评价模块：用于将工厂运行数据代入训练好的贝叶斯网络模型，通过贝叶斯网络模型分析工厂运行数据后评价工厂能源效率，评价结果发送至管理模块； 管理模块：用于根据实际情况对贝叶斯网络模型进行优化和调整，根据贝叶斯网络模型的输出结果制定能源管理策略和优化生产过程； 所述参数确定模块中， 贝叶斯网络模型有四个节点，分别为生产产量、设备运行状态、环境温度和能源消耗量； 收集生产产量、设备运行状态、环境温度和能源消耗量的观测值，对于每个节点，确定条件概率分布，使用高斯分布来表示每个节点的概率分布； 设生产产量节点高斯分布的均值为μ1，标准差为σ1； 设设备运行状态节点条件概率分布取决于能源消耗量，即在给定能源消耗量的条件下，设备运行状态的高斯分布的均值为μ2+β*能源消耗量，标准差为σ2； 设环境温度节点条件概率分布取决于能源消耗量，即在给定能源消耗量的条件下，环境温度的高斯分布的均值为μ3+γ*能源消耗量，标准差为σ3； 设能源消耗量节点高斯分布的均值为μ4，标准差为σ4； 生产产量节点的均值和标准差从工厂运行数据中计算得出，设备运行状态节点、环境温度节点和能源消耗量节点的参数通过拟合估计； 所述贝叶斯网络模型训练包括以下步骤： 收集工厂的历史运行数据，包括生产产量、设备运行状态、环境温度、能源消耗量，基于数据挖掘算法构建贝叶斯网络的结构，确定节点和节点之间的依赖关系，贝叶斯网络模型的函数表达式为： 式中，P（x）为节点x的生产产量，P（y|e）为节点y的设备运行状态，P（z|e）为节点z的环境温度，P（e）为节点e的能源消耗量，N（·）表示高斯分布，μx为生产产量的均值，σx为生产产量的标准差，μy为在参考能源消耗量下的设备运行状态的均值，βy为能源消耗量对设备运行状态的影响系数，σy为设备运行状态的标准差，μz为在参考能源消耗量下的环境温度的均值，z为能源消耗量对环境温度的影响系数，σz为环境温度的标准差，μe为能源消耗量的均值，σe为能源消耗量的标准差； 所述评价模块将工厂的运行数据代入训练好的贝叶斯网络模型，使用贝叶斯网络模型基于给定的观测数据计算出各个节点的后验概率分布，基于贝叶斯网络模型推断结果，通过分析生产产量、设备运行状态、环境温度和能源消耗量之间的关系评价工厂的能源效率； 通过贝叶斯推断算法进行推断，基于给定的观测数据计算出各个节点的后验概率分布； 分析生产产量与能源消耗量之间的关系，确定生产所需的能源消耗情况，分析设备运行状态对能源消耗量的影响，找出设备运行是否有效利用能源的情况，分析环境温度对能源消耗量的影响，识别环境因素对能源效率的影响； 通过贝叶斯网络模型对未观测变量进行预测，包括未来时间点的生产产量、设备运行状态、环境温度或能源消耗量，基于预测结果评价工厂能源效率； 所述管理模块对贝叶斯网络模型的推断结果进行分析，获取各个节点的后验概率分布，以及节点之间的关系； 根据贝叶斯网络模型的输出结果，识别对能源消耗影响最大的关键因素； 根据识别出的关键影响因素，制定相应的能源管理策略，能源管理策略包括： 根据生产产量的预测结果安排生产计划； 根据设备运行状态的分析结果制定设备维护计划； 根据环境温度对能源消耗的影响，采取相应的环境控制措施； 根据贝叶斯网络模型的结果，引入节能技术和设备。

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