基于物聯網的智能電氣控制系統在能源管理中的優化與應用

高明強

（山東大禹水務建設集團有限公司）

0 引言

智能電氣控制系統廣泛應用于工業自動化、建筑智能化、城市基礎設施管理與能源系統優化領域，集成了先進的控制、監測和通信技術，實現了對電氣設備和能源流的高效管理。能源管理是系統中最關鍵的功能之一，直接關系到能源的使用效率與成本控制［1］。當前智能電氣控制系統能源管理面臨的主要問題是智能化程度不夠高，在數據處理、能源監測和預測分析等方面仍有提升空間。物聯網技術因其高度的連接性和智能化特性，為解決上述問題提供了有效途徑。物聯網技術可以實時連接和通信眾多傳感器設備，使收集、處理和分析大量能源使用數據成為可能，提升了數據收集和分析的效率，使系統能夠根據實時數據做出快速反應，優化能源管理策略，實現能源的節約和高效利用［2］。探討物聯網技術在智能電氣控制系統能源管理中的優化與應用，能夠提升智能電氣控制系統在能源管理方面的性能，提高能源利用效率，降低能源成本，對電氣產業的發展具有積極作用。

1 智能電氣控制系統的能源管理功能

1.1 能耗數據監測

能耗數據監測是智能電氣控制系統最重要的功能之一，用于高精度監測系統能源情況，獲取狀態數據用于分析與決策［3］。系統將電能消耗、電壓、電流、功率因數、頻率與諧波等參數存儲為能源數據，用于反映電氣系統的實時運行狀態，為能源消耗模式與趨勢提供詳細的信息。關鍵節點的智能傳感器可實時采集能源數據，高靈敏度、高穩定性的傳感器能夠精確監測和記錄電氣參數的微小變化使用無線傳輸或有線網絡實時上傳和遠程監控數據。最后，借助大數據分析和機器學習算法深入挖掘歷史數據，基于數據模式識別和趨勢預測為能源管理提供預警和優化建議。能耗數據監測為實現能源的高效利用提供了強有力的數據支撐，是電氣控制信息化的核心功能。

圖1 數據監測功能優化示意圖

1.2 能源報表統計

能源報表統計是智能電氣控制系統的關鍵環節，可匯總能源使用數據，為企業提供精確的能源使用情況反饋。能源報表的核心是對電能消耗、負荷曲線、電能質量、設備運行效率等關鍵指標的記錄與整理。系統利用數據庫管理系統（DBMS）和數據倉庫技術將采集到的大量原始數據做整合處理，完成數據清洗、分類、歸納和匯總，使用回歸分析、聚類分析等統計學方法將分散的數據轉化為信息豐富、結構清晰的報表，并借由柱狀圖、折線圖、餅圖等圖形化界面和數據可視化工具將復雜的數據以直觀、易于理解的方式呈現給用戶。可視化報表的展現提高了報表的可讀性，便于管理者快速把握能源使用狀況，在決策層面為能源管理和節能減排提供了強有力的支持［4］。

1.3 能源異常告警

能源異常情況主要包括電能參數異常、能耗異常增長、設備運行效率下降等情況，反映了潛在的設備故障、能源浪費或安全隱患。能源異常告警功能包括數據采集、實時數據分析、異常模式識別與告警觸發等環節的子功能。系統通過高精度傳感器不斷采集能源狀態參數，在實時數據處理平臺上實時分析數據，使用模式識別算法識別數據中的異常情況［5］。一旦系統檢測到能源使用參數偏離正常范圍或識別出異常模式，即會觸發告警機制。能源異常告警功能的主要模塊包括數據采集模塊、數據分析模塊、模式識別模塊和告警觸發模塊。數據采集模塊負責從各類傳感器收集電氣參數，數據分析模塊對收集到的數據進行初步分析和處理，模式識別模塊運用算法識別潛在的異常模式，告警觸發模塊負責在檢測到異常時發出及時的告警信號。這些模塊的協同工作保證了系統能夠有效識別并及時響應能源使用中的異常情況［6-7］。

2 基于物聯網的能源管理功能優化

2.1 LSTM的基本算法

以系統采用的長短時記憶網絡（LSTM）為例，根據當前功能做算法優化，具體過程如下：LSTM單元包含三個主要的門控機制：遺忘門、輸入門和輸出門。這些門控機制共同決定了網絡如何更新和維護其內部狀態。遺忘門的作用是決定哪些信息應該被丟棄，輸入門則決定哪些新信息被添加到單元狀態，而輸出門控制從單元狀態到輸出的信息流。具體來說，包括遺忘門ft，輸入門it和?，輸出門ot，單元狀態Ct和隱藏狀態ht。各變量計算方式如下：

其中，σ是sigmoid函數，tаnh是雙曲正切函數，W和b分別表示權重和偏置，?t-1是上一時刻的隱藏狀態，xt是當前時刻的輸入。

2.2 LSTM算法優化

優化LSTM模型主要涉及調整網絡參數和超參數。為降低過擬合風險，我們引入了L2正則化，在損失函數中加入權重的平方項，優化后的損失函數J可以表示為：

而后引入權重衰減，優化后的損失函數J可以表達為原始損失函數J0（如均方誤差）加上權重衰減項：

2.3 自適應學習率優化

Adаm優化器通過計算梯度的一階矩估計mt和二階矩估計vt來調整每個參數的學習率。其更新規則可以表達為：

其中，gt是在時間t的梯度，β1和β2是衰減率，取值接近于1。

參數的更新公式如下：

3 應用效果測試

為測試優化效果，選擇32GB RAM服務器，收集1年內的系統歷史數據，共采集數據36845條，以Python3.x為編程語言，使用TеnsorFlow或PyTorch作為深度學習框架構建LSTM模型，使用MQTT協議的物聯網平臺，用于實時數據的收集和處理。主要對比測試以下指標，具體結果如表1所示。

表1 優化前后系統性能測試

準確率：模型預測準確性的度量，單位為百分比（%）。

均方誤差：模型預測值與實際值差異的度量，單位為平方單位（例如kWh2）。

平均絕對誤差：預測值與實際值在絕對值上的平均差異，單位為kWh。

響應時間：系統從接收數據到完成預測的時間，單位為秒（s）。

系統穩定性：在連續運行條件下系統無故障的持續時間，單位為小時（h）。

能耗降低率：通過優化算法實現的能耗降低百分比，單位為百分比（%）。

計算資源消耗：模型運行過程中消耗的計算資源，單位為百分比（%）。

由表1可知，從最終的系統性能角度看，優化后的各項關鍵指標均表現出顯著改善。準確率從優化前的92.12%提升至96.23%，表明優化后的模型在能耗預測方面更為準確和可靠。均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE）分別從0.07kWh2和0.05kWh降低到0.04kWh2和0.03kWh，證實了模型預測精度的提高。響應時間從150.23s降低至120.16s，顯示出系統處理速度的顯著加快。系統穩定性從72.35h增加到96.50h，表明優化后的系統在長期運行中更加穩定可靠。能耗降低率的提升（10.25%——15.38%）顯示出系統在能源效率方面的顯著改進。計算資源消耗的降低（75.50%——65.40%）說明了優化算法在提高計算效率方面的效果。研究結果表明，本次系統優化能顯著提升智能電氣控制系統在能源管理中的整體性能。

4 結束語

物聯網技術的融合是一種根本性的轉變，標志著能源管理從傳統的被動式監控向主動式智能管理的重大躍遷。物聯網技術的引入提升了數據收集和處理的質量與效率，提高了能源使用的透明度，增強了預測性維護和實時優化的能力。在這個過程中，智能電氣控制系統逐漸演變為具有學習能力、適應能力、自主優化操作內容的動態系統。這種演變能夠有效促進能源效率提升和能源成本降低，對推動能源利用可持續發展。結果表明，物聯網技術的應用可顯著優化系統算法，提升算法的綜合性能，有效保障電氣控制系統能源管理工作的順利進行。在電氣控制系統的能源管理工作中，應持續集成和利用人工智能、大數據分析和云計算技術，提升系統處理數據的能力，增強預測和優化能源使用的準確性，擴展傳感器的覆蓋范圍、提升精度、加強網絡穩定性，以確保設備間高效、安全的通信和數據交換，為實現可持續發展目標作出貢獻。