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申请/专利权人：北京中能北方科技股份有限公司;河北雄安中能智科新能源科技有限公司

摘要：本申请实施例提供一种智慧供热监测数据分析方法及数据处理设备，采用游走控件将供热系统数据拆分成多个第一游走数据片段和第二游走数据片段，通过依据供热控制运行事件间的特征相关性确定第一控制状态关系图和第二控制状态关系图，能够清晰地展示供热系统中各组件之间的状态依赖和相互影响关系，从而更准确地识别出供热协同单元的异常缺陷路径，即潜在优化点。此外，依据第二控制状态关系图预测供热系统数据中的潜在优化点，并生成对应的潜在优化预测数据，不仅有助于供热系统的管理人员更好地理解系统的运行状态，还能为他们提供有针对性的优化建议，从而提高供热系统的运行效率和能源利用效率，降低能耗和故障率，实现智慧供热的目标。

主权项：1.一种智慧供热监测数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取供热系统数据，所述供热系统数据是待进行潜在优化点识别的供热控制运行数据，所述潜在优化点表征所述供热系统数据中供热协同单元的异常缺陷路径，所述供热系统数据被第一时间段的游走控件拆分成多个第一游走数据片段，所述供热系统数据以第二时间段拆分成多个供热控制运行事件，所述第一时间段长于所述第二时间段；依据所述多个第一游走数据片段内供热控制运行事件间的特征相关性，确定所述多个供热控制运行事件各自对应的第一控制状态关系图；将所述第一时间段的游走控件在所述供热系统数据上游走设定数据跨度，将所述供热系统数据重新拆分成多个第二游走数据片段；依据所述多个第二游走数据片段内所述第一控制状态关系图间的特征相关性，确定所述多个供热控制运行事件各自对应的第二控制状态关系图；依据所述第二控制状态关系图预测所述供热系统数据中的所述潜在优化点，生成所述供热系统数据对应的潜在优化预测数据，所述潜在优化预测数据表征所述潜在优化点在所述供热系统数据中的状态分布；其中，所述依据所述多个第一游走数据片段内供热控制运行事件间的特征相关性，确定所述多个供热控制运行事件各自对应的第一控制状态关系图，包括：依据复合特征聚焦策略确定所述第一游走数据片段内供热控制运行事件对应的第一聚焦特征向量；将所述多个供热控制运行事件各自对应的所述第一聚焦特征向量进行规则化转换，生成第一规则化转换特征向量；利用图卷积网络模型对所述第一规则化转换特征向量进行状态关系映射，生成所述第一控制状态关系图；所述依据复合特征聚焦策略确定所述第一游走数据片段内供热控制运行事件对应的第一聚焦特征向量，包括：提取所述供热系统数据中所述多个供热控制运行事件各自对应的事件控制状态关系图；确定所述第一游走数据片段内第x个供热控制运行事件对应的第x事件控制状态关系图和第y个供热控制运行事件对应的第y事件控制状态关系图之间的事件关联度，x和y为正整数；对于所述第一游走数据片段内的所述第x个供热控制运行事件，将所述第一游走数据片段内与所述第x个供热控制运行事件对应的所述事件关联度作为聚焦系数，对所述第一游走数据片段内的供热控制运行事件的事件控制状态关系图进行融合计算，生成所述第x个供热控制运行事件对应的第一聚焦特征向量；所述依据所述多个第二游走数据片段内所述第一控制状态关系图间的特征相关性，确定所述多个供热控制运行事件各自对应的第二控制状态关系图，包括：依据复合特征聚焦策略确定所述第二游走数据片段内所述第一控制状态关系图对应的第二聚焦特征向量；将所述多个供热控制运行事件各自对应的所述第二聚焦特征向量进行规则化转换，生成第二规则化转换特征向量；利用图卷积网络模型对所述第二规则化转换特征向量进行状态关系映射，生成所述第二控制状态关系图；所述供热系统数据被所述第一时间段的游走控件拆分成z个所述第一游走数据片段，z为正整数；所述依据复合特征聚焦策略确定所述第二游走数据片段内所述第一控制状态关系图对应的第二聚焦特征向量，包括：确定所述第一时间段的游走控件游走后拆分所述供热系统数据生成的所述第二游走数据片段的数量为w，w为正整数且w＞z；对所述第二游走数据片段内的供热控制运行事件进行迭代重排和整合，生成z个第三游走数据片段；获取第r个第三游走数据片段对应的控件整合序列，所述控件整合序列表征所述第二游走数据片段在迭代重排之后的整合情况，r为正整数，r≤z；依据所述控件整合序列获取所述第r个第三游走数据片段对应的屏蔽因子；依据复合特征聚焦策略确定所述第三游走数据片段内所述第一控制状态关系图之间的状态关联度；将所述状态关联度和所述屏蔽因子相加，生成目标聚焦系数；基于所述目标聚焦系数对所述第三游走数据片段内的供热控制运行事件的第一控制状态关系图进行融合计算，生成第二聚焦特征向量；其中，所述依据所述控件整合序列获取所述第r个第三游走数据片段对应的屏蔽因子的步骤，包括：在所述控件整合序列中定位所述第r个第三游走数据片段的起始位置和结束位置；基于所述起始位置和所述结束位置，识别所述控件整合序列中的目标结构特征，所述目标结构特征包括指定标识符、分隔符或数据块；在所述第r个第三游走数据片段内，搜索与屏蔽因子的相关信息，所述相关信息包括目标标识或数据字段；根据所述目标结构特征，从所述控件整合序列中提取与所述相关信息对应的原始数据，根据提取的原始数据进行转换，生成所述屏蔽因子；其中，所述根据提取的原始数据进行转换，生成所述屏蔽因子的计算公式，包括：基础屏蔽系数BSC的计算公式为：BSC=数据片段完整性系数*数据时效性系数其中，数据片段完整性系数=数据片段中有效数据点数数据片段总数据点数；数据时效性系数=11+e^-当前时间-数据片段平均时间时间衰减系数；所述时间衰减系数是一个可调节参数，用于控制时间因素对屏蔽系数的影响程度；波动性调整系数VAC的计算公式为：VAC=1+数据片段标准差数据片段平均值*波动性敏感系数波动性敏感系数为设定系数，用于控制波动性对屏蔽因子的影响；关联性调整系数RAC的计算公式为：RAC=∑与其它数据片段的关联性评分数据片段总数其中，所述关联性评分使用皮尔逊相关系数或者余弦相似度进行计算；所述屏蔽因子SF的计算公式为：SF=BSC*VAC*RAC*系统运行参数调整系数其中，所述系统运行参数调整系数根据供热系统的设定运行参数进行自定义调整；所述将所述第一时间段的游走控件在所述供热系统数据上游走设定数据跨度，将所述供热系统数据重新拆分成多个第二游走数据片段，包括：在所述供热系统数据对应的第一时间维度上以k个供热控制运行事件为跨度控制所述第一时间段的游走控件；在所述供热系统数据对应的第二时间维度上以h个供热控制运行事件为跨度控制所述第一时间段的游走控件，确定所述多个第二游走数据片段，其中，k和h为正整数；所述依据所述第二控制状态关系图预测所述供热系统数据中的所述潜在优化点，生成所述供热系统数据对应的潜在优化预测数据，包括：获取设定引导需求，所述设定引导需求用于引导生成所述供热系统数据对应的潜在优化点；将所述设定引导需求和所述第二控制状态关系图加载到在先完成模型优化的状态预测模型中，生成状态预测数据；获取设定评估规则，所述设定评估规则用于判定识别符合特定优化条件的控制状态；依据所述设定评估规则对所述状态预测数据进行评估，生成所述潜在优化预测数据；所述方法由在先完成模型优化的潜在优化点预测模型实现，所述潜在优化点预测模型由初始化长短期记忆网络进行模型参数优化生成的，所述初始化长短期记忆网络的模型参数优化步骤，包括：获取模板供热系统数据和所述模板供热系统数据对应的模板训练标签序列，所述模板训练标签序列表征所述模板供热系统数据对应的模板潜在优化点标注集合；将所述模板供热系统数据加载到所述初始化长短期记忆网络，生成潜在优化点预测结果；依据所述潜在优化点预测结果和所述模板训练标签序列之间的损失函数值，对所述初始化长短期记忆网络进行迭代模型参数优化，生成所述潜在优化点预测模型；其中，获取所述模板供热系统数据对应的模板训练标签序列，包括：获取所述模板供热系统数据的控制状态记录，所述控制状态记录中包括对所述模板供热系统数据中的所述潜在优化点的状态标签数据；将所述模板供热系统数据转化为标准化格式数据，其中，所述标准化格式数据中包括正样本数据段和负样本数据段；对所述标准化格式数据进行时间轴投影，基于时间轴映射结果的间隔拆解所述标准化格式数据，生成多个第一数据段，所述第一数据段对应的数据段区间有起始时间点和终止时间点；对所述多个第一数据段分别事件类型分析，基于事件类型分布的差异拆解所述第一数据段，生成多个第二数据段，所述第二数据段对应的数据段区间有事件开始标志和事件结束标志；依据所述第一数据段对应的所述起始时间点和所述终止时间点，以及所述第二数据段对应的所述事件开始标志和所述事件结束标志，确定至少一个时间窗口；在所述时间窗口内基于所述时间轴映射结果和所述事件类型分布进行迭代划分，在划分至所述时间轴映射结果下不存在新的数据段，或者所述事件类型分布下的数据段数不大于2时，基于所述数据段的拆解次序对所述控制状态记录中所述潜在优化点的状态进行排序，生成所述模板训练标签序列。

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