本发明涉及ai智能，具体为一种基于ai智能园区的能源管控系统。
背景技术：
1、在过去，能源管控主要依赖于手动监测和控制，效率有限。但随着ai技术的快速发展，智能园区能源管控系统能够实时监测和分析大量数据，基于历史数据和预测模型实现智能决策，优化能源利用，降低成本，减少环境影响，提高可持续性。这些系统结合了物联网传感器、大数据分析、机器学习和自动化控制技术，为园区提供了更高效、智能和可持续的能源管理解决方案，有望在未来继续推动能源管理的创新与改进。
2、如公开号为cn 117314094 a的基于ai智能园区的能源管控方法，通过ai系统能够自动学习和适应，使能源管控系统能够做出更智能的决策，根据实际需求和环境条件来调整能源使用，但是该现有技术的技术效果并没有得到技术方案支持，即该现有技术说明书部分并没有公开解释如何使ai系统能够自动学习和适应来控制能源。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于ai智能园区的能源管控系统，具备使用系统自动学习适应控制园区的能源，系统能够持续学习适应环境变化带来的能源使用量变化等优点，解决了上述技术的问题。
3、(二)技术方案
4、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于ai智能园区的能源管控系统，所述管控系统包括持续学习模块、实时调整和优化模块、智能预测、决策模块和改进模块，所述管控系统的模块之间通过局域网进行互联；
5、所述持续学习模块用于自动收集和分析园区内各种能源的使用数据，运用机器学习算法，识别能源使用的模式和趋势，持续优化学习模型以提高预测准确性和反应速度；
6、所述实时调整和优化模块用于根据实时数据和学习模型，调整能源设备的操作参数和模式；
7、所述智能预测、决策模块用于学习模式和数据分析，预测未来能源需求；
8、所述改进模块用于收集和分析系统运行中的反馈数据，改进学习算法和模型，以持续优化系统的学习和适应能力。
9、优选的，所述持续学习模块具体步骤为：
10、s1.1、收集园区内各种能源，包括电力、水资源和气体的实时使用数据：
11、s1.2、对收集到的数据进行清洗和预处理，预处理为：去除异常值和处理缺失数据；
12、s1.3、选择回归分析算法，用于识别能源使用的模式和趋势；
13、s1.4、使用历史数据训练机器学习模型，利用监督学习算法来预测能源使用量的变化；
14、s1.5、确保数据的可靠性和完整性，可能需要使用传感器网络或自动化数据采集系统；
15、s1.6、实施实时数据分析机制，监测能源使用的变化趋势，基于新数据持续更新模型。
16、优选的，所述s1.1中能源收集表达式为：
17、ei(t)
18、表示第i种能源在时间i的使用量，其中i为电力、水资源或气体。
19、优选的，所述s1.3中回归分析算法识别能源使用的模式和趋势表达式为：
20、设有n个样本数据，其中第i个样本的能源使用量为ei，时间为ti，回归分析的目标为：函数f(t)，使得能源使用量ei用f(ti)来预测；
21、ei＝f(ti)+∈i
22、其中：
23、∈i是随机误差项，表示模型无法解释的部分，通过拟合数据找到最佳的函数f(t)，以描述能源使用量ei和时间ti之间的关系，从而识别能源使用的模式和趋势。
24、优选的，所述持续学习模块机器学习算法表达式为：
25、设ei(t)表示第i种能源在时间t的实时使用量数据，表示模型预测的能源使用量；持续学习模块的目标为：通过机器学习算法，不断更新模型以最小化预测误差∈i(t)，并逐步提高预测准确性和反应速度，即：
26、
27、其中e[·]表示期望，是预测误差，通过持续优化f(t)，不断改进能源使用模式和趋势的识别能力。
28、优选的，所述实时调整和优化模块中实时调整功能具体步骤为：
29、s2.1、通过前述步骤数据收集、预处理和对数据进行预处理和建立学习模型；
30、s2.2、监控实时数据流，持续更新学习模型，每小时更新一次。
31、s2.3、根据最新的数据和模型预测结果，调整能源设备的操作参数和模式，以优化能源使用效率。
32、优选的，所述实时调整和优化模块中优化功能具体步骤为：
33、s2.4、收集实施调整后的数据，用于评估调整的效果和模型预测的准确性；
34、s2.5、分析调整结果，反馈到学习模型中，进一步优化模型参数和算法，以提高预测的精确性和响应速度；
35、s2.6、持续监控和优化学习模型，用于适应环境变化和能源使用模式的长期演变。
36、优选的，所述实时调整和优化模块表达式为：
37、
38、其中：为在时间t使用操作参数和模式向量p(t)来预测第i种能源的使用量；
39、误差∈i(t)表示实时数据ei(t)和预测值之间的差异，即
40、公式中的表示通过调整参数向量p(t)，使得所有能源的预测误差的平方和最小化。
41、优选的，所述智能预测、决策模块表达式为：
42、设表示在时间t的未来能源需求预测，dhist表示历史能源需求数据。智能预测、决策模块的目标是通过学习模型g(t)，预测未来能源需求dhist，即：
43、
44、其中：
45、g(t)是学习模型，它根据历史数据dhist来预测时间t的未来能源需求
46、优选的，所述改进模块表达式为：
47、m’＝improve(m,rfeed)
48、其中：
49、rfeed表示系统的反馈数据；
50、m表示现有的学习模型；
51、改进模块的目标是通过分析反馈数据rfeed，调整和优化学习模型m；
52、improve(m,rfeed)用于接收现有的学习模型m和反馈数据rfeed作为输入，输出改进后的学习模型m’。
53、与现有技术相比，本发明提供了一种基于ai智能园区的能源管控系统，具备以下有益效果：
54、1、本发明通过自动收集园区内各种能源的实时使用数据，进行数据清洗和预处理，选择适当的回归分析算法来识别能源使用的模式和趋势，使用历史数据训练机器学习模型，并实施实时数据分析机制持续更新模型，通过持续学习，模型能够逐步优化预测准确性和反应速度，从而更有效地预测和控制园区能源的使用，提高能源利用效率和节能效果，通过改进模块收集和分析系统运行中的反馈数据，改进学习算法和模型，持续优化系统的学习和适应能力，达到了使用系统自动学习适应控制园区的能源的有益效果。
55、2、本发明通过持续学习模块利用自动化数据收集和机器学习算法识别能源使用模式和趋势，持续优化学习模型以提高预测准确性和响应速度；实时调整和优化模块根据实时数据调整能源设备参数和模式，优化能源使用效率；智能预测、决策模块基于学习模型预测未来能源需求，优化能源管理策略；改进模块通过分析反馈数据持续优化学习和适应能力，使系统能够有效预测和管理能源使用量的变化，最大化能源利用效率和可持续性，达到了系统能够持续学习适应环境变化带来的能源使用量变化的有益效果。
1.一种基于ai智能园区的能源管控系统，其特征在于，所述管控系统包括持续学习模块、实时调整和优化模块、智能预测、决策模块和改进模块，所述管控系统的模块之间通过局域网进行互联；
2.根据权利要求1所述的一种基于ai智能园区的能源管控系统，其特征在于：所述持续学习模块具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的一种基于ai智能园区的能源管控系统，其特征在于：所述s1.1中能源收集表达式为：
4.根据权利要求2所述的一种基于ai智能园区的能源管控系统，其特征在于：所述s1.3中回归分析算法识别能源使用的模式和趋势表达式为：
5.根据权利要求4所述的一种基于ai智能园区的能源管控系统，其特征在于：所述持续学习模块机器学习算法表达式为：
6.根据权利要求5所述的一种基于ai智能园区的能源管控系统，其特征在于：所述实时调整和优化模块中实时调整功能具体步骤为：
7.根据权利要求6所述的一种基于ai智能园区的能源管控系统，其特征在于：所述实时调整和优化模块中优化功能具体步骤为：
8.根据权利要求7所述的一种基于ai智能园区的能源管控系统，其特征在于：所述实时调整和优化模块表达式为：
9.根据权利要求1所述的一种基于ai智能园区的能源管控系统，其特征在于：所述智能预测、决策模块表达式为：
10.根据权利要求1所述的一种基于ai智能园区的能源管控系统，其特征在于：所述改进模块表达式为：
