本发明涉及工业监控，尤其涉及基于工厂生产的能源采集监控系统。
背景技术：
1、工业监控技术领域涉及使用各种传感器、监控设备和数据处理系统来实现对工厂生产过程的实时监控与控制，核心目的是优化生产效率，降低运营成本，并确保生产安全，包括温度、压力、流量等物理参数的监控，以及能耗和设备状态的实时追踪。工业监控技术也日益融入了更多的信息技术和自动化元素，如物联网(iot)技术、大数据分析和人工智能(ai)，能够提供更深层次的数据洞察，进一步提升过程控制的智能化和自动化水平。
2、基于工厂生产的能源采集监控系统指的是在工厂环境中部署的系统，该系统专注于能源使用的监控和数据采集，用途包括但不限于监测能源消耗、识别能耗热点、优化能源使用效率，以及提供能源使用的数据支持，以便于进行能源管理和决策。通常包括能耗监测设备、数据采集单元和分析软件，能够帮助工厂管理者监控和调整能源使用，从而减少浪费、降低成本，并支持可持续的生产实践。
3、现有技术提供工厂生产过程的基本实时监控，但常常在数据的即时处理和分析方面存在不足，特别是在大规模数据环境下。现有系统处理大量数据时常见延迟和缓慢的更新频率，难以支持即时的决策和响应，可能导致关键时刻无法迅速采取措施，处理突发的生产问题或能效低下情况，从而影响整体的生产效率和能源管理。此外，系统在适应快速变化的生产需求和技术进步方面表现不足，限制了其在新工业环境中的应用潜力，缺乏灵活性和可扩展性成为制约其更广泛应用的主要障碍，对企业持续改进和创新构成了限制。
技术实现思路
1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于工厂生产的能源采集监控系统。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于工厂生产的能源采集监控系统包括：
3、能源流向追踪模块根据工厂关键节点传感器采集的电流和热能流量数据，为每个数据点附加时间戳，通过无线网络将标记数据实时同步到监控中心，对同步数据进行格式化处理，整合得到能源流动数据集；
4、数据整合与分析模块对所述能源流动数据集中的电流和热能流量进行分时对比分析，同步分析差异时间段内数据，识别正常与异常能源流向模式，根据电流波动和热能流量的突变指标，识别并标记异常能源流向区域，生成能效对比结果；
5、能耗关联智能分析模块根据所述能效对比结果，分析生产线的能源使用模式，对比差异生产线能耗数据与产出数据，提取与能效关联的目标操作参数，标记关键过程变量，获取关键能耗关联分析结果；
6、监控反馈报告模块利用所述能源流动数据集、能效对比结果和关键能耗关联分析结果，在监控平台上进行整理并展示能源使用情况，同步数据源更新显示信息，自动格式化数据为易读格式，生成工厂能源使用监控记录。
7、作为本发明的进一步方案，所述能源流动数据集的获取步骤为：
8、在工厂关键节点安装电流和热能流量传感器，收集节点的电流值和热能流动速率，利用传感器实时监测节点的能源状态；
9、对每个数据点添加时间戳，数据点被打上时间标签后，形成标记数据集；
10、通过无线网络实时同步所述标记数据集到监控中心，保证数据的完整性和实时性；
11、同步数据后，对数据进行格式化处理，整合为能源流动数据集，
12、
13、其中，eflow表示整合后的能源流动数据集，ii为第i个数据点的电流值，hi为热能流量，δti为相应的时间间隔，ti为数据点的时间戳，f(ti)是一个时间加权函数。
14、作为本发明的进一步方案，所述电流波动和热能流量的突变指标的获取步骤为：
15、收集能源流动数据集中的电流和热能流量数据，根据数据的时间戳进行排序，识别每个时间点的电流和热能流量值，设定初始阈值，剔除数据集中的显著异常值；
16、对筛选后的电流和热能流量数据进行分时段对比，将数据按照时间段分组，每个组包括固定时间窗内的数据点，计算每组内的电流和热能流量的平均值，比较相邻时间段的平均值差异，记录差异值；
17、对记录的每个时间段的差异值进行分析，确定是否存在突变，突变指标定义为时间段内电流和热能流量的平均差值与前一时间段比较，若超出设定的动态阈值则标记为突变，
18、
19、其中，δik和δqk为每个时间段与前一时间段的平均电流和热能流量差异，和为标准化因子。
20、作为本发明的进一步方案，所述能效对比结果的获取步骤为：
21、将所有标记为异常的时间段数据集中，统计每个标记区域内的电流波动和热能流量突变指标，将每个时间段的电流和热能流量值与正常时间段进行对比，计算差异百分比；
22、通过分析未标记为异常的时间段数据，建立正常能源流向的模型，计算正常情况下的电流和热能流量的平均值，标准差；
23、进行能效对比分析，对比正常模式与异常模式下的能效表现，
24、
25、其中，平均effn是指在未检测到异常的时间段内电流和热能流量的平均能效，平均effa是异常时间段内的平均能效，σn为正常数据的标准差。
26、作为本发明的进一步方案，所述目标操作参数的获取步骤为：
27、根据生产线的实时能源消耗数据，计算每个生产过程中的能耗平均值m和标准偏差σ；
28、将能耗平均值m、标准偏差σ与行业标准或历史数据进行比较，识别偏离正常范围的数据点；
29、通过比较差异生产线的能效数据，结合产出数据，计算关键能效指标ek，筛选与能效显著关联的操作参数作为目标操作参数，
30、
31、其中，oi表示第i条生产线的产出量，pi表示产出效率，ei表示对应的能耗，n为生产线数量。
32、作为本发明的进一步方案，所述关键能耗关联分析结果的获取步骤为：
33、利用所述目标操作参数，结合生产线的工艺流程，识别并记录潜在影响能效的关键过程变量，包括温度调节、压力设置及速度控制；
34、对关键过程变量进行能耗分析，得到与能效关联的变量，
35、
36、其中，vk为关键过程变量，vj表示第j个过程变量的设定值，cj表示目标变量的能效敏感度系数，dj表示目标变量的成本影响系数，m为过程变量的数量，α和β是调整参数。
37、作为本发明的进一步方案，所述同步数据源更新显示信息的获取步骤为：
38、结合所述能源流动数据集、能效对比结果和关键能耗关联分析结果，进行数据整理，实时监控能源流动数据集的更新，并通过预设的api从传感器和数据源收集新的能源使用数据；
39、进行数据同步，将新收集数据整合到现有能源使用数据库中，包括时间戳对比和数据完整性校验，保证数据更新无遗漏和错误；
40、计算数据更新频率和数据变化量，并得到同步数据源更新显示信息，
41、
42、其中，u表示数据更新率，δdi是数据点i在时间δt内的变化量，n为数据点数量，δt为检测的时间间隔。
43、作为本发明的进一步方案，所述工厂能源使用监控记录的获取步骤为：
44、通过所述同步数据源更新显示信息提取关键能耗数据，包括能源的总消耗量、峰值、消耗时间和区间，以及效率指标；
45、进行数据格式化处理，将数据转换为标准化报告格式，包括能源类型、使用量和使用时间，进行关键信息的结构化展示；
46、整合和计算关键能耗数据，提供能源使用概览和趋势分析，得到工厂能源使用监控记录，
47、
48、其中，r表示能源使用的平均效率，di是第i类能源在整个监测周期内的总使用量，di,t是在时间t的使用量，n为能源种类数目，t为时间单位总数。
49、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
50、本发明中，通过对数据进行时间戳标记和无线传输，使得能源监控不仅限于静态报告，而是变成了动态、连续的流程，增强数据的实时性和准确性，分时对比分析使得系统能够在各种运行条件下迅速识别正常与异常的能源流向，从而提早预警潜在的设备故障或能效低下区域，即时反应能力大幅度提高了能源管理的效率，减少了能源浪费，并有助于维护设备的稳定运行，从而延长设备寿命和减少维护成本，有助于实现可持续生产的长远效益。
1.基于工厂生产的能源采集监控系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于工厂生产的能源采集监控系统，其特征在于：所述能源流动数据集的获取步骤为：
3.根据权利要求1所述的基于工厂生产的能源采集监控系统，其特征在于：所述电流波动和热能流量的突变指标的获取步骤为：
4.根据权利要求1所述的基于工厂生产的能源采集监控系统，其特征在于：所述能效对比结果的获取步骤为：
5.根据权利要求1所述的基于工厂生产的能源采集监控系统，其特征在于：所述目标操作参数的获取步骤为：
6.根据权利要求1所述的基于工厂生产的能源采集监控系统，其特征在于：所述关键能耗关联分析结果的获取步骤为：
7.根据权利要求1所述的基于工厂生产的能源采集监控系统，其特征在于：所述同步数据源更新显示信息的获取步骤为：
8.根据权利要求1所述的基于工厂生产的能源采集监控系统，其特征在于：所述工厂能源使用监控记录的获取步骤为：
