基于区域能源云平台的智能控制与能源效率提升实验研究

谷传杰， 穆俊同， 李志硕

（北京华联电力工程咨询有限公司， 北京 100071）

0 引言

区域能源云平台是一种集成了能源监测、能源管理、能源调度、能源预测等多种功能的综合性平台，通过引入人工智能和大数据技术实现能源的智能控制，提高能源的使用效率。能源是推动经济发展和社会进步的重要基础，然而传统能源的储备量日益枯竭，且能源使用过程中存在严重的浪费和污染问题。为了缓解能源供需矛盾和环境污染问题，必须提高能源的使用效率。因此，研究如何通过智能控制策略提高能源效率具有重要意义。

本文的研究目的是研究区域能源云平台的智能控制策略对能源效率的提升方法。通过搭建实际的区域能源云平台，实施不同的智能控制策略，对比分析不同控制策略对建筑能耗、电力调度次数、能源管理效果以及节省电费等方面的影响。旨在找到一种最有效地提升能源效率的方法，为实际工程中提高能源效率提供有益的参考。

1 区域能源云平台概述

区域能源云平台是一种集成了能源监测、能源管理、能源调度、能源预测等多种功能的综合性平台。它基于云计算、物联网、大数据、人工智能等先进技术，实现对能源的智能控制，提高能源的使用效率[1-2]。

区域能源云平台由数据采集层、数据处理层、数据分析层和应用层组成。数据采集层负责收集各种能源数据，如电表、水表、燃气表等；数据处理层对收集到的数据进行清洗、去重、归一化等处理；数据分析层利用数据挖掘、机器学习等技术对数据进行分析，识别能源使用规律和预测未来能源需求；应用层将分析结果以可视化界面展示给用户，同时提供能源管理和调度等功能。

智能控制策略在区域能源云平台中有着广泛的应用。在能源监测方面，智能控制策略可以通过实时监测能源设备的运行状态、识别异常情况并及时采取措施，保证能源设备的稳定运行；在能源管理方面，智能控制策略可以通过分析能源数据、制定能源管理方案，实现能源的合理分配和有效利用；在能源调度方面，智能控制策略可以通过预测能源需求、优化调度方案，提高能源的调度效率和可靠性；在能源预测方面，智能控制策略可以通过分析历史数据、采用机器学习算法进行能源预测，为能源管理和调度提供重要参考[3-4]。

2 智能控制策略研究

2.1 基于机器学习的能源预测和调度策略

2.1.1 能源预测的机器学习算法

1）线性回归。线性回归是一种简单但强大的机器学习算法，适用于解释性强的数据。通过分析历史能源数据和相关因素，建立能源需求和影响因素之间的线性关系，预测未来的能源需求[5]。

2）支持向量机。支持向量机是一种分类和回归分析的算法，适用于非线性数据。通过将数据映射到高维空间中，再找到最优超平面，实现对能源需求的预测。

3）随机森林。随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，通过建立多个决策树，再对结果进行平均或投票，得到最终的预测结果。适用于处理多因素和复杂关系的能源预测问题。

2.1.2 基于机器学习的能源调度策略

基于机器学习的能源调度策略通过分析历史能源数据和实时监测数据，识别出能源使用的模式和趋势，然后根据预测结果调整能源调度策略，实现能源的合理配置和利用。

1）基于时间序列分析的调度策略。通过分析历史能源数据的时间序列特征，建立能源需求预测模型，然后将预测结果与实际需求进行比较，调整调度策略。

2）基于聚类的调度策略。通过聚类算法将相似的能源需求归类在一起，针对不同类别的能源需求制定不同的调度策略，提高能源调度的效率和准确性。

3）基于深度学习的调度策略。通过利用深度神经网络对大量数据进行学习，建立更为精确的能源需求预测模型，并根据预测结果调整调度策略。

2.2 基于强化学习的能源优化策略

强化学习是一种通过试错学习的算法，可以自动调整策略以最小化代价达到目标。在能源优化方面，强化学习可以用于调整能源使用策略，如调整空调温度、灯光亮度等，以实现节能目标。强化学习通过代理在与环境互动中学习以最大化累积奖励。其关键组成部分包括：状态、行为、奖励和策略更新步骤。在能源优化的背景下，状态可以代表当前的能源使用情况（例如各设备的能耗），行为可以是调整设备能耗的决策（例如调高或调低温度），奖励可以是节省的能源或花费的能量（正或负），策略更新步骤可以是代理（例如一个神经网络）根据环境反馈来更新和改进其决策策略。

3 实验设计与实施

3.1 实验对象和场景

本实验选取了一栋位于城市的典型办公建筑作为研究对象，该建筑总面积约为10 000 m2，拥有照明、空调、电梯等多个方面的能源消耗设备。通过调查和分析，该建筑的能源消耗量较大，且存在一定的能源浪费现象。

3.2 实验设计

本实验旨在研究区域能源云平台的智能控制策略对建筑能源效率的提升方法，因此实验设计的主要目的是验证智能控制策略的有效性。实验方法主要包括以下步骤：首先对该建筑现有的能源消耗情况进行详细调查和分析，了解建筑能源消耗的实际情况。然后搭建实际的区域能源云平台，包括数据采集、数据处理、数据分析等功能的实现。之后实施不同的智能控制策略，例如基于机器学习的能源预测和调度策略、基于强化学习的能源优化策略等。在实施智能控制策略后，对建筑能源消耗情况进行监测和记录，并对比分析实施前后能源消耗的变化情况。最后对节省的能源成本进行计算和分析，以量化智能控制策略对提高能源效率的作用。

3.3 实验实施

1）区域能源云平台的搭建。需要搭建一个实际的区域能源云平台，该平台包括数据采集、数据处理、数据分析等功能模块。数据采集方面，通过安装智能电表、水表等设备，实时采集建筑内的能源消耗数据；数据处理方面，利用数据处理软件对采集到的数据进行清洗、去重等处理，以保证数据的质量；数据分析方面，利用数据挖掘、机器学习等技术对处理后的数据进行深入分析，以发现能源使用的规律和预测未来能源需求。

2）智能控制策略的实施。在区域能源云平台的基础上，实施不同的智能控制策略，例如基于机器学习的能源预测和调度策略、基于强化学习的能源优化策略等。具体实施过程如下：首先基于机器学习的能源预测和调度策略。利用历史能源数据训练机器学习算法（如线性回归、支持向量机、随机森林等），建立能源需求预测模型，并根据预测结果调整能源调度策略，实现能源的合理配置和利用。然后基于强化学习的能源优化策略。将强化学习算法应用于调整能源使用策略中，例如调整空调温度、灯光亮度等，以实现节能目标。

3）数据监测和记录。在实施智能控制策略后，对建筑能源消耗情况进行监测和记录，包括电力、水力等各种能源的消耗量以及节省的能源成本等数据。这些数据将用于后续分析和评估。

4）结果分析和评估。对监测和记录的数据进行分析和评估，包括计算节省的能源成本、分析能源消耗的变化情况等。通过对比实施前后能源消耗的变化情况，可以评估智能控制策略的有效性。

4 实验结果分析与讨论

在上述实验中，于不同策略下在电力调度、能源管理效果及建筑能耗三个方面得到了以下数据，见表1。

表1 电力调度次数数据表

表2 能源管理效果数据表

基于强化学习的能源优化策略在降低电力调度次数方面具有优势，相比无智能控制策略（基准）减少了25%。这可能是因为该策略从长远角度调整能源使用策略，注重整体优化，从而减少了调整次数。但相比基于机器学习的能源预测和调度策略，该策略在降低建筑总能耗方面的效果略显不足。

基于机器学习的能源预测和调度策略在降低建筑能耗方面表现出色，相比无智能控制策略（基准）降低了12.5%。该策略能够根据预测结果调整能源调度策略，从而更好地满足实际需求，并在一定程度上降低了能耗。但需要注意的是，该策略需要较多的电力调度次数，可能会增加系统的复杂度和成本。

本文通过表1—表3 展示了不同智能控制策略对建筑能耗、电力调度次数和能源管理效果的影响。如图1 所示，“基于机器学习的能源预测和调度策略”表示采用基于机器学习的能源预测和调度策略的实验数据，而“基于强化学习的能源优化策略”则表示采用基于强化学习的能源优化策略的实验数据。

图1 建筑能耗数据

表3 建筑能耗数据表单位：kW·h

从表格和图中可以看出，不同的智能控制策略对建筑能耗、电力调度次数和能源管理效果均有一定影响。

通过将机器学习和强化学习等人工智能技术应用于建筑能源管理，可以进一步提高能源使用效率，实现节能减排。同时，未来研究可以考虑完善实验数据和场景、混合智能控制策略、考虑动态环境和不确定因素、强化学习算法优化与扩展以及跨领域合作与交流等方面。

5 结论

1）在本文中针对建筑能源消耗问题，探讨了基于机器学习和强化学习的智能控制策略的应用。通过实验设计与实施，收集并分析了建筑能耗、电力调度次数和能源管理效果等数据。从实验结果可以看出，基于机器学习的能源预测和调度策略在降低建筑总能耗和提高能源管理效果方面表现出色，但需要较多的电力调度次数。而基于强化学习的能源优化策略在减少电力调度次数和提高能源效率方面具有一定优势，但降低建筑总能耗的效果略显不足。

2）基于机器学习的能源预测和调度策略在能源管理方面具有明显优势，能够根据预测结果调整能源调度策略，提高能源使用效率，适用于需要快速响应和灵活性较高的场景。基于强化学习的能源优化策略在全局优化方面具有优势，能够从长远角度调整能源使用策略，减少电力调度次数，提高能源管理效率。适用于需要全局优化和长期效益的场景。智能控制策略在建筑能源管理领域具有广泛的应用前景。通过将机器学习和强化学习等人工智能技术应用于建筑能源管理，可以进一步提高能源使用效率，实现节能减排。基于机器学习和强化学习的智能控制策略在建筑能源管理领域具有广泛的应用前景。未来可以继续深入研究和完善相关技术，以应对日益严峻的能源挑战。