基于物联网的智能电气控制系统在能源管理中的优化与应用

高明强

（山东大禹水务建设集团有限公司）

0 引言

智能电气控制系统广泛应用于工业自动化、建筑智能化、城市基础设施管理与能源系统优化领域，集成了先进的控制、监测和通信技术，实现了对电气设备和能源流的高效管理。能源管理是系统中最关键的功能之一，直接关系到能源的使用效率与成本控制［1］。当前智能电气控制系统能源管理面临的主要问题是智能化程度不够高，在数据处理、能源监测和预测分析等方面仍有提升空间。物联网技术因其高度的连接性和智能化特性，为解决上述问题提供了有效途径。物联网技术可以实时连接和通信众多传感器设备，使收集、处理和分析大量能源使用数据成为可能，提升了数据收集和分析的效率，使系统能够根据实时数据做出快速反应，优化能源管理策略，实现能源的节约和高效利用［2］。探讨物联网技术在智能电气控制系统能源管理中的优化与应用，能够提升智能电气控制系统在能源管理方面的性能，提高能源利用效率，降低能源成本，对电气产业的发展具有积极作用。

1 智能电气控制系统的能源管理功能

1.1 能耗数据监测

能耗数据监测是智能电气控制系统最重要的功能之一，用于高精度监测系统能源情况，获取状态数据用于分析与决策［3］。系统将电能消耗、电压、电流、功率因数、频率与谐波等参数存储为能源数据，用于反映电气系统的实时运行状态，为能源消耗模式与趋势提供详细的信息。关键节点的智能传感器可实时采集能源数据，高灵敏度、高稳定性的传感器能够精确监测和记录电气参数的微小变化使用无线传输或有线网络实时上传和远程监控数据。最后，借助大数据分析和机器学习算法深入挖掘历史数据，基于数据模式识别和趋势预测为能源管理提供预警和优化建议。能耗数据监测为实现能源的高效利用提供了强有力的数据支撑，是电气控制信息化的核心功能。

图1 数据监测功能优化示意图

1.2 能源报表统计

能源报表统计是智能电气控制系统的关键环节，可汇总能源使用数据，为企业提供精确的能源使用情况反馈。能源报表的核心是对电能消耗、负荷曲线、电能质量、设备运行效率等关键指标的记录与整理。系统利用数据库管理系统（DBMS）和数据仓库技术将采集到的大量原始数据做整合处理，完成数据清洗、分类、归纳和汇总，使用回归分析、聚类分析等统计学方法将分散的数据转化为信息丰富、结构清晰的报表，并借由柱状图、折线图、饼图等图形化界面和数据可视化工具将复杂的数据以直观、易于理解的方式呈现给用户。可视化报表的展现提高了报表的可读性，便于管理者快速把握能源使用状况，在决策层面为能源管理和节能减排提供了强有力的支持［4］。

1.3 能源异常告警

能源异常情况主要包括电能参数异常、能耗异常增长、设备运行效率下降等情况，反映了潜在的设备故障、能源浪费或安全隐患。能源异常告警功能包括数据采集、实时数据分析、异常模式识别与告警触发等环节的子功能。系统通过高精度传感器不断采集能源状态参数，在实时数据处理平台上实时分析数据，使用模式识别算法识别数据中的异常情况［5］。一旦系统检测到能源使用参数偏离正常范围或识别出异常模式，即会触发告警机制。能源异常告警功能的主要模块包括数据采集模块、数据分析模块、模式识别模块和告警触发模块。数据采集模块负责从各类传感器收集电气参数，数据分析模块对收集到的数据进行初步分析和处理，模式识别模块运用算法识别潜在的异常模式，告警触发模块负责在检测到异常时发出及时的告警信号。这些模块的协同工作保证了系统能够有效识别并及时响应能源使用中的异常情况［6-7］。

2 基于物联网的能源管理功能优化

2.1 LSTM的基本算法

以系统采用的长短时记忆网络（LSTM）为例，根据当前功能做算法优化，具体过程如下：LSTM单元包含三个主要的门控机制：遗忘门、输入门和输出门。这些门控机制共同决定了网络如何更新和维护其内部状态。遗忘门的作用是决定哪些信息应该被丢弃，输入门则决定哪些新信息被添加到单元状态，而输出门控制从单元状态到输出的信息流。具体来说，包括遗忘门ft，输入门it和͂，输出门ot，单元状态Ct和隐藏状态ht。各变量计算方式如下：

其中，σ是sigmoid函数，tаnh是双曲正切函数，W和b分别表示权重和偏置，ℎt-1是上一时刻的隐藏状态，xt是当前时刻的输入。

2.2 LSTM算法优化

优化LSTM模型主要涉及调整网络参数和超参数。为降低过拟合风险，我们引入了L2正则化，在损失函数中加入权重的平方项，优化后的损失函数J可以表示为：

而后引入权重衰减，优化后的损失函数J可以表达为原始损失函数J0（如均方误差）加上权重衰减项：

2.3 自适应学习率优化

Adаm优化器通过计算梯度的一阶矩估计mt和二阶矩估计vt来调整每个参数的学习率。其更新规则可以表达为：

其中，gt是在时间t的梯度，β1和β2是衰减率，取值接近于1。

参数的更新公式如下：

3 应用效果测试

为测试优化效果，选择32GB RAM服务器，收集1年内的系统历史数据，共采集数据36845条，以Python3.x为编程语言，使用TеnsorFlow或PyTorch作为深度学习框架构建LSTM模型，使用MQTT协议的物联网平台，用于实时数据的收集和处理。主要对比测试以下指标，具体结果如表1所示。

表1 优化前后系统性能测试

准确率：模型预测准确性的度量，单位为百分比（%）。

均方误差：模型预测值与实际值差异的度量，单位为平方单位（例如kWh²）。

平均绝对误差：预测值与实际值在绝对值上的平均差异，单位为kWh。

响应时间：系统从接收数据到完成预测的时间，单位为秒（s）。

系统稳定性：在连续运行条件下系统无故障的持续时间，单位为小时（h）。

能耗降低率：通过优化算法实现的能耗降低百分比，单位为百分比（%）。

计算资源消耗：模型运行过程中消耗的计算资源，单位为百分比（%）。

由表1可知，从最终的系统性能角度看，优化后的各项关键指标均表现出显著改善。准确率从优化前的92.12%提升至96.23%，表明优化后的模型在能耗预测方面更为准确和可靠。均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）分别从0.07kWh²和0.05kWh降低到0.04kWh²和0.03kWh，证实了模型预测精度的提高。响应时间从150.23s降低至120.16s，显示出系统处理速度的显著加快。系统稳定性从72.35h增加到96.50h，表明优化后的系统在长期运行中更加稳定可靠。能耗降低率的提升（10.25%——15.38%）显示出系统在能源效率方面的显著改进。计算资源消耗的降低（75.50%——65.40%）说明了优化算法在提高计算效率方面的效果。研究结果表明，本次系统优化能显著提升智能电气控制系统在能源管理中的整体性能。

4 结束语

物联网技术的融合是一种根本性的转变，标志着能源管理从传统的被动式监控向主动式智能管理的重大跃迁。物联网技术的引入提升了数据收集和处理的质量与效率，提高了能源使用的透明度，增强了预测性维护和实时优化的能力。在这个过程中，智能电气控制系统逐渐演变为具有学习能力、适应能力、自主优化操作内容的动态系统。这种演变能够有效促进能源效率提升和能源成本降低，对推动能源利用可持续发展。结果表明，物联网技术的应用可显著优化系统算法，提升算法的综合性能，有效保障电气控制系统能源管理工作的顺利进行。在电气控制系统的能源管理工作中，应持续集成和利用人工智能、大数据分析和云计算技术，提升系统处理数据的能力，增强预测和优化能源使用的准确性，扩展传感器的覆盖范围、提升精度、加强网络稳定性，以确保设备间高效、安全的通信和数据交换，为实现可持续发展目标作出贡献。