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申请/专利权人：广东迅科睿晟科技有限公司

摘要：本发明提出了智慧园区管理系统及方法，方法包括：采集视频数据，并对数据进行预处理和行为特征提取，构建行为关联图，并对行为关联图进行训练，识别行为模式；集成数据源的数据并对数据进行时间序列分析，并生产统计报告；使用机器学习算法对总设备数据进行监控和分析，预测故障和维护需求；根据实时数据构建需求预测模型和环境影响模型对数据的数据进行分析，优化能源分配；根据预测的需求和实时数据构建多资源需求模型优化调度策略，定义强化学习最小化总成本，再资源管理和调度；通过机器学习优化人员和车辆的流动路线。本发明不仅提高了园区的安全和运行效率，还显著降低了能源和维护成本，提升了整体的可持续性和经济效益。

主权项：1.一种智慧园区管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、采集视频数据，并对数据进行预处理和行为特征提取，将行为特征向量化进行时序关联分析，构建行为关联图，并对行为关联图进行训练，识别行为模式；S2、集成数据源的数据并对数据进行时间序列分析，并生产统计报告；其中，所述数据源包括传感器数据、设备状态和安全监控输出；S3、使用机器学习算法对总设备数据进行监控和分析，预测故障和维护需求，具体包括：S301、收集总设备数据，并对数据进行标准化处理；S302、构建物理模型和估计模型参数；其中，估计模型参数采用最小乘二法估计；其中，物理模型表示如下： 其中，T表示电机温度，P表示电机功率产生的热量，h表示对流换热系数，A表示电机表面积，Tenv表示环境温度，m和c分别表示电机质量和比热容；S303、根据物理模型和实时传感器数据，定义总设备健康指标H，表示如下： 其中，Tnom表示设备的名义运行温度，Tmax表示最大安全运行温度；S304、对总设备健康指标H进行监控，根据监控情况触发预警；S4、根据实时数据构建需求预测模型和环境影响模型对数据的数据进行分析，优化能源分配；所述实时数据包括建筑内外的温度T、湿度H、光照L、当前能源使用量E、建筑占用情况O，然后通过对实时数据移动平均法平滑短期波动，计算每种数据的滑动平均值表示如下 其中，n表示移动窗口大小，xi表示需要计算的实时数据，t表示原始时间戳，i表示窗口的时间下界；所述需求预测模型为 其中，a1,a2,a3,a4表示模型参数，通过机器学习算法从历史数据中学习得到；b表示偏置项；表示温度平均值，表示湿度平均值，表示光照平均值，表示建筑占用情况平均值；Epred表示预测的需求；S5、根据预测的需求和实时数据构建多资源需求模型优化调度策略，定义强化学习最小化总成本，再资源管理和调度；所述资源包括电力、人力和机械设备资源，所述电力资源包括太阳能Ps、风能Pw和市电Pg，所述人力资源包括工作人员数量Nw，所述机械设备资源包括在用机器数量Nm和机器状态；其中，所述定义强化学习，并设计Actor-Critic网络对强化学习进行训练，具体包括：状态包括当前时间步的能源供应Ps,Pw,Pg和人力、机械使用状态Nw,Nm；动作包括调整各种能源输入和资源分配的决策；奖励函数为成本函数的负值，目标是最小化总成本，表示为：R＝-csPs+cwPw+cgPg+cwNw+cmNm其中，R表示奖励函数，cs,cw,cg,cw,cm分别表示太阳能、风能，市电、人力和机械的单位成本；S6、根据S2中的数据源的数据，通过机器学习优化人员和车辆的流动路线。

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