一种智慧建筑的能源数据采集方法及系统

技术领域

本发明涉及能源采集技术领域，特别涉及为一种智慧建筑的能源数据采集方法及系统。

背景技术

在对建筑的能源采集过程中容易因为各个传感器的传达无法实时，导致能源的优化和处理过程无法第一时间落实，错失最佳的数据实时确保性，难以确保各种能源数据能够及时且有效地进行记录处理。

发明内容

本发明旨在解决建筑内采集的能源数据无法及时有效地进行监测处理的问题，提供一种智慧建筑的能源数据采集方法及系统。

本发明为解决技术问题采用如下技术手段：

本发明提供一种智慧建筑的能源数据采集方法，包括以下步骤：

基于预设时段检测建筑内能源数据的更新频率；

判断所述更新频率是否大于预设频率；

若是，则应用预设的中央处理器激活所述建筑内的至少一个预设传感器，采用预设的边缘计算对所述传感器采集的能源数据进行实时优化，同时在预设的边缘节点上实施数据过滤和压缩策略，其中，所述实时优化具体包括对无法及时处理的能源数据进行容错备份、对能够及时处理的能源数据从容错备份空间中转移和将所述容错备份的能源数据拷贝上传至所述中央处理器；

判断采集得到的所述能源数据能否生成相应的日志信息；

若否，则基于预设的日志配置识别所述能源数据对应的历史日志信息，根据所述历史日志信息的识别结果对所述能源数据进行测试记录，依据所述进行测试记录修正所述传感器配置内容，其中，所述进行测试记录具体包括根据所述历史日志信息对应历史已采集能源数据。

进一步地，所述则应用预设的中央处理器激活所述建筑内的至少一个预设传感器的步骤前，还包括：

基于预设的能源类型对所有待采集能源进行检测，从所述待采集能源中选取出单个耗能量最大的耗能能源；

判断所述耗能能源是否匹配预设季节性能源；

若否，则基于耗能能源的日均最长使用周期，从所述建筑中筛选出在所述日均最长使用周期内仍在使用能源的至少一位用户，采用预设措施对所述用户的使用权限进行更正，其中，所述日均最长使用周期具体为当日内能源使用量最小的时段，所述预设措施具体包括将所述用户对所述耗能能源的使用列入常用周期中和停止向所述用户提供所述耗能能源。

进一步地，所述采用预设的边缘计算对所述传感器采集的能源数据进行实时优化的步骤中，包括：

基于所述预设时段对各个使用周期采用动态能源优化调整，其中，所述使用周期具体包括高频率使用周期和低频率使用周期；

判断所述使用周期是否存在预设的周期特点；

若是，则在所述使用周期内为各个用户进行负载平衡和优先级管理，确保预设的能源使用设备和能源使用区域为最优先级。

进一步地，所述判断所述更新频率是否大于预设频率的步骤中，包括：

基于预设的时间戳信息识别所述能源数据的采集间隔；

判断所述采集间隔能否在预设时长内连续进行数据采集两次或以上；

若是，则从所述中央处理器中查看所述能源数据对应的已记录文件属性，根据所述已记录文件属性中检测所述能源数据的更新频率。

进一步地，所述判断采集得到的所述能源数据能否生成相应的日志信息的步骤中，包括：

应用预设的网络嗅探包通过所述中央处理器爬取各个传感器内的能源数据包；

判断所述能源数据包中是否具备与所述日志信息相关的传输内容；

若是，则检测所述能源数据对应的异常行为，其中，所述异常行为具体包括周期性能源波动、异常能源使用模式和异常能耗率。

进一步地，所述则基于预设的日志配置识别所述能源数据对应的历史日志信息的步骤前，还包括：

识别所述能源数据的历史采集记录；

判断所述历史采集记录能否成功采集；

若否，则基于所述能源数据的应用领域在所述中央处理器内增添全新的能源类型，根据所述全新的能源类型重新在所述建筑内检测其他用户对所述能源数据的使用数据。

进一步地，所述基于预设时段检测建筑内能源数据的更新频率的步骤前，还包括：

获取所述建筑内的能源负载曲线；

判断所述能源负载曲线是否匹配预设的能源使用高峰期；

若是，则基于所述能源使用高峰期对应调整所述传感器的采集效率。

本发明还提供一种智慧建筑的能源数据采集系统，包括：

检测模块，用于基于预设时段检测建筑内能源数据的更新频率；

判断模块，用于判断所述更新频率是否大于预设频率；

执行模块，用于若是，则应用预设的中央处理器激活所述建筑内的至少一个预设传感器，采用预设的边缘计算对所述传感器采集的能源数据进行实时优化，同时在预设的边缘节点上实施数据过滤和压缩策略，其中，所述实时优化具体包括对无法及时处理的能源数据进行容错备份、对能够及时处理的能源数据从容错备份空间中转移和将所述容错备份的能源数据拷贝上传至所述中央处理器；

第二判断模块，用于判断采集得到的所述能源数据能否生成相应的日志信息；

第二执行模块，用于若否，则基于预设的日志配置识别所述能源数据对应的历史日志信息，根据所述历史日志信息的识别结果对所述能源数据进行测试记录，依据所述进行测试记录修正所述传感器配置内容，其中，所述进行测试记录具体包括根据所述历史日志信息对应历史已采集能源数据。

进一步地，还包括：

选取模块，用于基于预设的能源类型对所有待采集能源进行检测，从所述待采集能源中选取出单个耗能量最大的耗能能源；

第三判断模块，用于判断所述耗能能源是否匹配预设季节性能源；

第三执行模块，用于若否，则基于耗能能源的日均最长使用周期，从所述建筑中筛选出在所述日均最长使用周期内仍在使用能源的至少一位用户，采用预设措施对所述用户的使用权限进行更正，其中，所述日均最长使用周期具体为当日内能源使用量最小的时段，所述预设措施具体包括将所述用户对所述耗能能源的使用列入常用周期中和停止向所述用户提供所述耗能能源。

进一步地，所述执行模块还包括：

优化单元，用于基于所述预设时段对各个使用周期采用动态能源优化调整，其中，所述使用周期具体包括高频率使用周期和低频率使用周期；

判断单元，用于判断所述使用周期是否存在预设的周期特点；

执行单元，用于若是，则在所述使用周期内为各个用户进行负载平衡和优先级管理，确保预设的能源使用设备和能源使用区域为最优先级。

本发明提供了智慧建筑的能源数据采集方法及系统，具有以下有益效果：

本发明通过在智慧建筑内检测并发现能源使用的异常、高峰期和其他变化， 针对实时优化的能源数据，预设的边缘计算节点实施数据过滤和压缩策略，有助于提高数据传输效率，减少对中央处理器的负担，提高能源的高效利用率，同时基于历史日志信息的识别，可以动态地调整传感器配置内容，根据过去的经验自动调整传感器的设置以适应不同的环境、工作状态或需求，提高系统的自适应性和灵活性，并且通过实时优化和动态配置，能够更有效地管理能源使用，避免浪费和过度消耗，有助于提高建筑内能源使用的可持续性和环保性。

附图说明

图1为本发明智慧建筑的能源数据采集方法一个实施例的流程示意图；

图2为本发明智慧建筑的能源数据采集系统一个实施例的结构框图。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明，本发明为目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

下面将结合本发明的实施例中的附图，对本发明的实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参考附图1，为本发明一实施例中的智慧建筑的能源数据采集方法，包括：

S1：基于预设时段检测建筑内能源数据的更新频率；

S2：判断所述更新频率是否大于预设频率；

S3：若是，则应用预设的中央处理器激活所述建筑内的至少一个预设传感器，采用预设的边缘计算对所述传感器采集的能源数据进行实时优化，同时在预设的边缘节点上实施数据过滤和压缩策略，其中，所述实时优化具体包括对无法及时处理的能源数据进行容错备份、对能够及时处理的能源数据从容错备份空间中转移和将所述容错备份的能源数据拷贝上传至所述中央处理器；

S4：判断采集得到的所述能源数据能否生成相应的日志信息；

S5：若否，则基于预设的日志配置识别所述能源数据对应的历史日志信息，根据所述历史日志信息的识别结果对所述能源数据进行测试记录，依据所述进行测试记录修正所述传感器配置内容，其中，所述进行测试记录具体包括根据所述历史日志信息对应历史已采集能源数据。

在本实施例中，系统基于预先设定的时段检测智慧建筑内通过传感器获取的各个能源数据的更新频率，而后系统会判断这些更新频率是否大于中央处理器预先设定的频率，以执行对应的步骤；例如，当系统判定到当前建筑内能源数据的更新频率并未大于中央处理器预先设定的频率时，即表示当前数据采集的速度较慢，无法满足当前建筑内的能源实时处理需求，系统会根据中央处理器负载和需求实时调整传感器的数据采集频率，使系统在负载较低时降低频率减少能耗，在需要更高实时性时提高频率，同时应用预先设有的自适应数据压缩算法，根据当前网络状况和数据类型动态调整压缩比例，有助于当建筑内网络状况较差时减少数据传输时间；例如，当系统判定到更新频率大于预先设有的频率时，此时系统会认为目前建筑内的能源使用量正处于高强度使用中，系统通过应用建筑内预先设有的中央处理器激活各层之间布有的传感器，通过中央处理器采用预先设有的边缘计算对各个传感器所采集的能源数据进行实时优化，同时在预先设有的各个边缘节点上实施数据过滤和压缩策略，只传输关键的、需要中央处理的信息，减少数据传输的负担且提高数据实时性；而后系统判断采集得到的能源数据是否有相应的日志信息生成，以执行对应的步骤；例如，当系统判定能源数据具备相应的日志信息时，即系统对于能源数据的采集、处理或其他操作进行了记录，这些日志信息包含了关于数据采集的时间、地点、状态、异常情况等方面的详细记录，还包含有关能源数据质量的信息，如数据丢失率、精度、完整性，有助于评估各个能源数据的可靠性和准确性，确保智慧建筑内各个能源数据的数据实时性；例如，当系统判定能源数据在采集后并未生成相应的日志信息时，此时系统会通过中央处理器基于预先设有的日志配置识别出能源数据存在的历史日志信息，根据这些历史日志信息的识别结果进行测试记录，即可以得知以往是否有采集相应的能源数据，并且根据这些测试记录内容可以对应修正各个传感器的配置内容，避免传感器在采集过程中出现异常日志或日志生成失败等异常原因，如若上述的以往未采集到有相应的能源数据则代表并非是日志信息生成异常，而是当前采集的能源数据属于建筑内首次采集的新型能源数据；另外，系统可以根据历史日志信息对应历史的已采集能源数据，从而得知日志信息是否生成异常。

需要说明的是，实时优化的内容具体为对建筑内各层产生的无法及时处理或更新的能源数据进行容错备份至对应的容错备份空间里，供监管者可以在当日内及时对这些备份的能源数据进行处理，并且当传感器的容错备份空间存满后会自动将无法备份的能源数据上传至中央处理器中，不同传感器的能源数据在上传至中央处理器时会带有相应的建筑楼层备注信息，避免监管者混淆不同楼层间存在相同的传感器类型，或者监管者可以通过将传感器内的容错备份数据手动上传至中央处理器中，集中对各个传感器的备份内容统一进行处理。

在本实施例中，则应用预设的中央处理器激活所述建筑内的至少一个预设传感器的步骤S3前，还包括：

S301：基于预设的能源类型对所有待采集能源进行检测，从所述待采集能源中选取出单个耗能量最大的耗能能源；

S302：判断所述耗能能源是否匹配预设季节性能源；

S303：若否，则基于耗能能源的日均最长使用周期，从所述建筑中筛选出在所述日均最长使用周期内仍在使用能源的至少一位用户，采用预设措施对所述用户的使用权限进行更正，其中，所述日均最长使用周期具体为当日内能源使用量最小的时段，所述预设措施具体包括将所述用户对所述耗能能源的使用列入常用周期中和停止向所述用户提供所述耗能能源。

在本实施例中，系统基于预先设置好的能源类型对建筑内所有的待采集能源进行检测，从这些待采集能源中选取出单个耗能体量最大的耗能能源，而后判断该耗能能源是否匹配预先设定的季节性能源，以执行对应的步骤；例如，当系统判定到该耗能能源匹配预先设定的季节性能源时，则系统会认为当前属于季节性能源消耗的高发时期，系统会根据季节性需求和特定条件进行智能调整，以更有效地匹配和利用可用的能源，有助于提高能源利用效率、降低成本，并对环境产生积极的影响，如果预先设定的季节性能源包括可再生能源（如太阳能、风能等），系统会在季节性变化中更有效地利用这些可再生资源，例如在夏季可能更多地利用太阳能，而在冬季可能侧重于利用其他可再生或非可再生能源；例如，当系统判定到耗能能源并不匹配季节性能源时，此时系统会基于耗能能源的日均最长使用周期，从建筑内筛选出在日均最长使用周期内仍在使用能源的各个用户，并采用预先设有的措施对这些用户通过中央处理器对其使用权限进行更正，如在监管者了解到用户需要二十四小时长期使用该耗能能源以维持生产线的持续运行，如在监管者了解到用户是在停止使用能源后暂时离开建筑却忘记关闭能源开关导致能源长期消耗中，根据上述不同的应用场景系统会采用对应的措施（将用户对耗能能源的使用列入常用周期中和停止向用户提供所述耗能能源）设定这些用户对能源的使用权限，有效提高能源数据的采集效能和内容管理。

在本实施例中，采用预设的边缘计算对所述传感器采集的能源数据进行实时优化的步骤S3中，包括：

S31：基于所述预设时段对各个使用周期采用动态能源优化调整，其中，所述使用周期具体包括高频率使用周期和低频率使用周期；

S32：判断所述使用周期是否存在预设的周期特点；

S33：若是，则在所述使用周期内为各个用户进行负载平衡和优先级管理，确保预设的能源使用设备和能源使用区域为最优先级。

在本实施例中，系统基于预先设定好的时段对各个能源数据的使用周期采用动态能源优化调整，而后系统判断各个使用周期是否存在预先设定的周期特点，以执行对应的步骤；例如，当系统判定到使用周期中存在周期特点时，则意味着能源的使用不是随机的，而是具有一定的规律和循环性，这种周期性特点可能受到建筑内业务活动、生产过程、人员流动或其他因素的影响，如上下班高峰期、特定生产周期，检测到这种周期性特点意味着在高峰期需要提供更多的能源，而在低谷期可能可以采取节能措施，如冷暖季节的变化会导致空调和暖气系统的周期性使用，并且此时系统还会；例如，当系统判定到使用周期不存在周期特点时，系统会认为能源的使用相对较为随机，缺乏明显的周期性规律，由于建筑内活动的不规律性、设备使用的不确定性或其他因素导致，此时系统需要通过定期进行能源效益评估，了解能源使用的主要驱动因素，通过能源节约措施、设备升级或替代等方式，降低建筑能源的整体需求，配合监管者根据实际情况调整和改进能源管理策略，确保能源使用的有效性和效率。

需要说明的是，边缘计算节点可能同时处理多个任务和设备的数据，因此通过负载平衡可以确保每个边缘节点的工作负载相对均衡，避免某些节点过度负载，而其他节点处于空闲状态，对于提高整体能源优化系统的效率至关重要，通过使用负载平衡算法监测每个边缘节点的工作状态和负载情况，动态地将任务分配到空闲或负载较轻的节点上，有助于避免瓶颈和提高整体系统的稳定性，并且为每个设备或区域设置相应的优先级标识，根据其重要性和紧急性进行分类，在能源优化措施的实施中，优先考虑以生产力为高优先级的设备或区域，确保其能够及时获得优化服务。

在本实施例中，判断所述更新频率是否大于预设频率的步骤S2中，包括：

S21：基于预设的时间戳信息识别所述能源数据的采集间隔；

S22：判断所述采集间隔能否在预设时长内连续进行数据采集两次或以上；

S23：若是，则从所述中央处理器中查看所述能源数据对应的已记录文件属性，根据所述已记录文件属性中检测所述能源数据的更新频率。

在本实施例中，系统基于预先设有的时间戳信息识别出能源数据的数据采集间隔时段，而后系统通过判断这些采集间隔时段能否在预先设好的时长内连续进行两次或以上的数据采集，以执行对应的步骤；例如，当系统判定到数据采集间隔时段无法在预先设好的时长内连续进行两次或以上的数据采集，则系统会认为目前处于能源数据使用时段的低谷期，此时建筑内并没有产生太多的能源数据足以让各个传感器进行采集，即传感器的工作效率可以相应降低，避免能源数据的低谷期中央处理器仍然保持高工作效率；例如，当系统判定到数据采集间隔时段能够在预先设好的时长内连续进行两次或以上的数据采集，此时系统会从中央处理器中查看采集好的能源数据对应的记录文件属性，主要是要获取关于该文件的详细信息，包括但不限于创建时间、修改时间、文件大小、格式、所属设备、数据采集时间等，通过查看文件属性和使用元数据分析工具，系统可以获取有关能源数据文件的重要信息，这对于进一步的数据处理、分析和能源管理决策是至关重要的。

在本实施例中，判断采集得到的所述能源数据能否生成相应的日志信息的步骤S4中，包括：

S41：应用预设的网络嗅探包通过所述中央处理器爬取各个传感器内的能源数据包；

S42：判断所述能源数据包中是否具备与所述日志信息相关的传输内容；

S43：若是，则检测所述能源数据对应的异常行为，其中，所述异常行为具体包括周期性能源波动、异常能源使用模式和异常能耗率。

在本实施例中，系统应用预先设有的网络嗅探包通过中央处理器爬取建筑内各个传感器的能源数据包，而后系统判断这些能源数据包是否具备与日志信息相关的传输内容，以执行对应的步骤；例如，当系统判定到能源数据包不具备与日志信息相关的传输内容时，即意味着在数据包中没有包含与日志信息相关的内容或元数据，可能是由于数据采集设备未正确配置、日志信息未被采集，或者数据传输协议不包括日志信息的原因，系统需要确保采集设备的配置正确，包括启用日志信息的采集选项，同时检查数据采集设备的日志记录设置，确保已启用并配置为记录相关的日志信息，并且检查数据格式，确保采集到的数据包中包含与日志信息相关的正确格式，更新数据格式配置或修复数据包中的格式错误；例如，当系统判定到能源数据包具备与日志信息相关的传输内容时，此时系统会例行检测能源数据的异常行为，如出现不寻常的、周期性的波动可能表明系统中存在问题，可能是由于设备故障、定期维护未能正确执行，如在非工作时间突然增加的能源使用可能是异常行为的迹象，如单位面积或单位产量的能耗异常升高，可能表明系统的能源效率下降，监测和检测这些异常行为并分析，能够帮助及时识别并解决潜在的问题，提高能源数据采集的稳定性和能效性。

在本实施例中，则基于预设的日志配置识别所述能源数据对应的历史日志信息的步骤S5前，还包括：

S501：识别所述能源数据的历史采集记录；

S502：判断所述历史采集记录能否成功采集；

S503：若否，则基于所述能源数据的应用领域在所述中央处理器内增添全新的能源类型，根据所述全新的能源类型重新在所述建筑内检测其他用户对所述能源数据的使用数据。

在本实施例中，系统通过识别能源数据的历史采集记录，而后判断这些历史采集记录能否成功采集，以执行对应的步骤；例如，当系统判定到这些历史采集记录能够被采集时，则意味着系统或设备成功地获取了以前的能源数据记录，在确认能够成功采集到能源数据的历史记录后，重要的是继续监控系统的正常运行，并确保未来的历史数据采集也能够按照预期进行，包括定期的系统维护、数据质量监测和系统性能的优化；例如，当系统判定到这些历史采集记录无法被采集时，此时系统会认为该能源数据属于当前建筑内首次采集并记录的能源数据，系统会明确定义并标识新增加的能源类型，在中央处理器内进行相应的配置更新，以识别和处理新的能源类型，确保新的能源数据能够被采集到中央处理器，同时利用更新后的能源数据，重新检测建筑内其他用户对新能源的使用数据，根据新的能源数据和用户使用情况，生成相应的通知或报告。

在本实施例中，基于预设时段检测建筑内能源数据的更新频率的步骤S1前，还包括：

S101：获取所述建筑内的能源负载曲线；

S102：判断所述能源负载曲线是否匹配预设的能源使用高峰期；

S103：若是，则基于所述能源使用高峰期对应调整所述传感器的采集效率。

在本实施例中，系统通过获取建筑内的能源负载曲线，而后判断该能源负载曲线是否匹配预先设有的能源使用高峰期，以执行对应的步骤；例如，当系统判定到能源负载曲线无法匹配预先设有的能源使用高峰期时，则系统会认为目前建筑的能源使用情况属于低谷期，如凌晨或清晨，能源使用可能较低，因为大多数设备处于休眠状态，用户活动较少，导致整体能源负载较低，如春季或秋季，能源使用可能相对较低，因为不需要进行极端的供暖或制冷，导致负载曲线在这些季节性低谷期内不匹配高峰期预期，如特殊事件，如假期、节假日，也可能导致能源使用低谷期；例如，当系统判定到能源负载曲线能够匹配预先设有的能源使用高峰期时，此时系统会基于能源使用高峰期通过中央处理器向各个传感器发出声波指令，当传感器接收到声波指令后即自适应调整对能源数据的采集效率，通过声波指令传感器可以立即接收并响应，实现对能源数据采集效率的即时调整，有助于在需要时进行快速的适应性调整，且自适应地调整能源数据的采集效率，能够使系统更好地适应多变的能源数据工作环境。

参考附图2，为本发明一实施例中智慧建筑的能源数据采集系统，包括：

检测模块10，用于基于预设时段检测建筑内能源数据的更新频率；

判断模块20，用于判断所述更新频率是否大于预设频率；

执行模块30，用于若是，则应用预设的中央处理器激活所述建筑内的至少一个预设传感器，采用预设的边缘计算对所述传感器采集的能源数据进行实时优化，同时在预设的边缘节点上实施数据过滤和压缩策略，其中，所述实时优化具体包括对无法及时处理的能源数据进行容错备份、对能够及时处理的能源数据从容错备份空间中转移和将所述容错备份的能源数据拷贝上传至所述中央处理器；

第二判断模块40，用于判断采集得到的所述能源数据能否生成相应的日志信息；

第二执行模块50，用于若否，则基于预设的日志配置识别所述能源数据对应的历史日志信息，根据所述历史日志信息的识别结果对所述能源数据进行测试记录，依据所述进行测试记录修正所述传感器配置内容，其中，所述进行测试记录具体包括根据所述历史日志信息对应历史已采集能源数据。

在本实施例中，检测模块10基于预先设定的时段检测智慧建筑内通过传感器获取的各个能源数据的更新频率，而后判断模块20会判断这些更新频率是否大于中央处理器预先设定的频率，以执行对应的步骤；例如，当系统判定到当前建筑内能源数据的更新频率并未大于中央处理器预先设定的频率时，即表示当前数据采集的速度较慢，无法满足当前建筑内的能源实时处理需求，系统会根据中央处理器负载和需求实时调整传感器的数据采集频率，使系统在负载较低时降低频率减少能耗，在需要更高实时性时提高频率，同时应用预先设有的自适应数据压缩算法，根据当前网络状况和数据类型动态调整压缩比例，有助于当建筑内网络状况较差时减少数据传输时间；例如，当系统判定到更新频率大于预先设有的频率时，此时执行模块30会认为目前建筑内的能源使用量正处于高强度使用中，系统通过应用建筑内预先设有的中央处理器激活各层之间布有的传感器，通过中央处理器采用预先设有的边缘计算对各个传感器所采集的能源数据进行实时优化，同时在预先设有的各个边缘节点上实施数据过滤和压缩策略，只传输关键的、需要中央处理的信息，减少数据传输的负担且提高数据实时性；而后第二判断模块40判断采集得到的能源数据是否有相应的日志信息生成，以执行对应的步骤；例如，当系统判定能源数据具备相应的日志信息时，即系统对于能源数据的采集、处理或其他操作进行了记录，这些日志信息包含了关于数据采集的时间、地点、状态、异常情况等方面的详细记录，还包含有关能源数据质量的信息，如数据丢失率、精度、完整性，有助于评估各个能源数据的可靠性和准确性，确保智慧建筑内各个能源数据的数据实时性；例如，当系统判定能源数据在采集后并未生成相应的日志信息时，此时第二执行模块50会通过中央处理器基于预先设有的日志配置识别出能源数据存在的历史日志信息，根据这些历史日志信息的识别结果进行测试记录，即可以得知以往是否有采集相应的能源数据，并且根据这些测试记录内容可以对应修正各个传感器的配置内容，避免传感器在采集过程中出现异常日志或日志生成失败等异常原因，如若上述的以往未采集到有相应的能源数据则代表并非是日志信息生成异常，而是当前采集的能源数据属于建筑内首次采集的新型能源数据；另外，系统可以根据历史日志信息对应历史的已采集能源数据，从而得知日志信息是否生成异常。

在本实施例中，还包括：

选取模块，用于基于预设的能源类型对所有待采集能源进行检测，从所述待采集能源中选取出单个耗能量最大的耗能能源；

第三判断模块，用于判断所述耗能能源是否匹配预设季节性能源；

第三执行模块，用于若否，则基于耗能能源的日均最长使用周期，从所述建筑中筛选出在所述日均最长使用周期内仍在使用能源的至少一位用户，采用预设措施对所述用户的使用权限进行更正，其中，所述日均最长使用周期具体为当日内能源使用量最小的时段，所述预设措施具体包括将所述用户对所述耗能能源的使用列入常用周期中和停止向所述用户提供所述耗能能源。

在本实施例中，系统基于预先设置好的能源类型对建筑内所有的待采集能源进行检测，从这些待采集能源中选取出单个耗能体量最大的耗能能源，而后判断该耗能能源是否匹配预先设定的季节性能源，以执行对应的步骤；例如，当系统判定到该耗能能源匹配预先设定的季节性能源时，则系统会认为当前属于季节性能源消耗的高发时期，系统会根据季节性需求和特定条件进行智能调整，以更有效地匹配和利用可用的能源，有助于提高能源利用效率、降低成本，并对环境产生积极的影响，如果预先设定的季节性能源包括可再生能源（如太阳能、风能等），系统会在季节性变化中更有效地利用这些可再生资源，例如在夏季可能更多地利用太阳能，而在冬季可能侧重于利用其他可再生或非可再生能源；例如，当系统判定到耗能能源并不匹配季节性能源时，此时系统会基于耗能能源的日均最长使用周期，从建筑内筛选出在日均最长使用周期内仍在使用能源的各个用户，并采用预先设有的措施对这些用户通过中央处理器对其使用权限进行更正，如在监管者了解到用户需要二十四小时长期使用该耗能能源以维持生产线的持续运行，如在监管者了解到用户是在停止使用能源后暂时离开建筑却忘记关闭能源开关导致能源长期消耗中，根据上述不同的应用场景系统会采用对应的措施（将用户对耗能能源的使用列入常用周期中和停止向用户提供所述耗能能源）设定这些用户对能源的使用权限，有效提高能源数据的采集效能和内容管理。

在本实施例中，执行模块还包括：

优化单元，用于基于所述预设时段对各个使用周期采用动态能源优化调整，其中，所述使用周期具体包括高频率使用周期和低频率使用周期；

判断单元，用于判断所述使用周期是否存在预设的周期特点；

执行单元，用于若是，则在所述使用周期内为各个用户进行负载平衡和优先级管理，确保预设的能源使用设备和能源使用区域为最优先级。

在本实施例中，系统基于预先设定好的时段对各个能源数据的使用周期采用动态能源优化调整，而后系统判断各个使用周期是否存在预先设定的周期特点，以执行对应的步骤；例如，当系统判定到使用周期中存在周期特点时，则意味着能源的使用不是随机的，而是具有一定的规律和循环性，这种周期性特点可能受到建筑内业务活动、生产过程、人员流动或其他因素的影响，如上下班高峰期、特定生产周期，检测到这种周期性特点意味着在高峰期需要提供更多的能源，而在低谷期可能可以采取节能措施，如冷暖季节的变化会导致空调和暖气系统的周期性使用，并且此时系统还会；例如，当系统判定到使用周期不存在周期特点时，系统会认为能源的使用相对较为随机，缺乏明显的周期性规律，由于建筑内活动的不规律性、设备使用的不确定性或其他因素导致，此时系统需要通过定期进行能源效益评估，了解能源使用的主要驱动因素，通过能源节约措施、设备升级或替代等方式，降低建筑能源的整体需求，配合监管者根据实际情况调整和改进能源管理策略，确保能源使用的有效性和效率。

在本实施例中，判断模块还包括：

识别单元，用于基于预设的时间戳信息识别所述能源数据的采集间隔；

第二判断单元，用于判断所述采集间隔能否在预设时长内连续进行数据采集两次或以上；

第二执行单元，用于若是，则从所述中央处理器中查看所述能源数据对应的已记录文件属性，根据所述已记录文件属性中检测所述能源数据的更新频率。

在本实施例中，系统基于预先设有的时间戳信息识别出能源数据的数据采集间隔时段，而后系统通过判断这些采集间隔时段能否在预先设好的时长内连续进行两次或以上的数据采集，以执行对应的步骤；例如，当系统判定到数据采集间隔时段无法在预先设好的时长内连续进行两次或以上的数据采集，则系统会认为目前处于能源数据使用时段的低谷期，此时建筑内并没有产生太多的能源数据足以让各个传感器进行采集，即传感器的工作效率可以相应降低，避免能源数据的低谷期中央处理器仍然保持高工作效率；例如，当系统判定到数据采集间隔时段能够在预先设好的时长内连续进行两次或以上的数据采集，此时系统会从中央处理器中查看采集好的能源数据对应的记录文件属性，主要是要获取关于该文件的详细信息，包括但不限于创建时间、修改时间、文件大小、格式、所属设备、数据采集时间等，通过查看文件属性和使用元数据分析工具，系统可以获取有关能源数据文件的重要信息，这对于进一步的数据处理、分析和能源管理决策是至关重要的。

在本实施例中，第二判断模块还包括：

爬取单元，用于应用预设的网络嗅探包通过所述中央处理器爬取各个传感器内的能源数据包；

第三判断单元，用于判断所述能源数据包中是否具备与所述日志信息相关的传输内容；

第三执行单元，用于若是，则检测所述能源数据对应的异常行为，其中，所述异常行为具体包括周期性能源波动、异常能源使用模式和异常能耗率。

在本实施例中，系统应用预先设有的网络嗅探包通过中央处理器爬取建筑内各个传感器的能源数据包，而后系统判断这些能源数据包是否具备与日志信息相关的传输内容，以执行对应的步骤；例如，当系统判定到能源数据包不具备与日志信息相关的传输内容时，即意味着在数据包中没有包含与日志信息相关的内容或元数据，可能是由于数据采集设备未正确配置、日志信息未被采集，或者数据传输协议不包括日志信息的原因，系统需要确保采集设备的配置正确，包括启用日志信息的采集选项，同时检查数据采集设备的日志记录设置，确保已启用并配置为记录相关的日志信息，并且检查数据格式，确保采集到的数据包中包含与日志信息相关的正确格式，更新数据格式配置或修复数据包中的格式错误；例如，当系统判定到能源数据包具备与日志信息相关的传输内容时，此时系统会例行检测能源数据的异常行为，如出现不寻常的、周期性的波动可能表明系统中存在问题，可能是由于设备故障、定期维护未能正确执行，如在非工作时间突然增加的能源使用可能是异常行为的迹象，如单位面积或单位产量的能耗异常升高，可能表明系统的能源效率下降，监测和检测这些异常行为并分析，能够帮助及时识别并解决潜在的问题，提高能源数据采集的稳定性和能效性。

在本实施例中，还包括：

识别模块，用于识别所述能源数据的历史采集记录；

第四判断模块，用于判断所述历史采集记录能否成功采集；

第四执行模块，用于若否，则基于所述能源数据的应用领域在所述中央处理器内增添全新的能源类型，根据所述全新的能源类型重新在所述建筑内检测其他用户对所述能源数据的使用数据。

在本实施例中，系统通过识别能源数据的历史采集记录，而后判断这些历史采集记录能否成功采集，以执行对应的步骤；例如，当系统判定到这些历史采集记录能够被采集时，则意味着系统或设备成功地获取了以前的能源数据记录，在确认能够成功采集到能源数据的历史记录后，重要的是继续监控系统的正常运行，并确保未来的历史数据采集也能够按照预期进行，包括定期的系统维护、数据质量监测和系统性能的优化；例如，当系统判定到这些历史采集记录无法被采集时，此时系统会认为该能源数据属于当前建筑内首次采集并记录的能源数据，系统会明确定义并标识新增加的能源类型，在中央处理器内进行相应的配置更新，以识别和处理新的能源类型，确保新的能源数据能够被采集到中央处理器，同时利用更新后的能源数据，重新检测建筑内其他用户对新能源的使用数据，根据新的能源数据和用户使用情况，生成相应的通知或报告。

在本实施例中，还包括：

获取模块，用于获取所述建筑内的能源负载曲线；

第五判断模块，用于判断所述能源负载曲线是否匹配预设的能源使用高峰期；

第五执行模块，用于若是，则基于所述能源使用高峰期对应调整所述传感器的采集效率。

在本实施例中，系统通过获取建筑内的能源负载曲线，而后判断该能源负载曲线是否匹配预先设有的能源使用高峰期，以执行对应的步骤；例如，当系统判定到能源负载曲线无法匹配预先设有的能源使用高峰期时，则系统会认为目前建筑的能源使用情况属于低谷期，如凌晨或清晨，能源使用可能较低，因为大多数设备处于休眠状态，用户活动较少，导致整体能源负载较低，如春季或秋季，能源使用可能相对较低，因为不需要进行极端的供暖或制冷，导致负载曲线在这些季节性低谷期内不匹配高峰期预期，如特殊事件，如假期、节假日，也可能导致能源使用低谷期；例如，当系统判定到能源负载曲线能够匹配预先设有的能源使用高峰期时，此时系统会基于能源使用高峰期通过中央处理器向各个传感器发出声波指令，当传感器接收到声波指令后即自适应调整对能源数据的采集效率，通过声波指令传感器可以立即接收并响应，实现对能源数据采集效率的即时调整，有助于在需要时进行快速的适应性调整，且自适应地调整能源数据的采集效率，能够使系统更好地适应多变的能源数据工作环境。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。