本發(fā)明涉及工業(yè)儲(chǔ)能管理，尤其涉及基于多源數(shù)據(jù)的工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)管理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、最初的儲(chǔ)能系統(tǒng)多采用飛輪儲(chǔ)能和蓄電池，其應(yīng)用范圍局限于小型工業(yè)設(shè)備和電力供應(yīng)系統(tǒng)中。隨著科技進(jìn)步，特別是半導(dǎo)體技術(shù)的發(fā)展，電子控制系統(tǒng)逐漸引入儲(chǔ)能系統(tǒng)，提高了儲(chǔ)能管理的智能化水平。21世紀(jì)初，電池技術(shù)和儲(chǔ)能管理技術(shù)進(jìn)入快速發(fā)展階段。鋰離子電池的出現(xiàn)極大地推動(dòng)了儲(chǔ)能系統(tǒng)的應(yīng)用，并開(kāi)始被廣泛應(yīng)用于工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)中。同時(shí)，數(shù)字化控制技術(shù)和傳感器技術(shù)的進(jìn)步使得儲(chǔ)能系統(tǒng)的監(jiān)控和管理更加精確和高效。大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)的引入為儲(chǔ)能系統(tǒng)的優(yōu)化和預(yù)測(cè)提供了新的方法，允許通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化能量存儲(chǔ)和釋放策略。近年來(lái)，多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)的興起，特別是物聯(lián)網(wǎng)（iot）和人工智能（ai）的應(yīng)用，為工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)的管理提供了更加智能化的解決方案。通過(guò)多種傳感器和數(shù)據(jù)源采集系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合先進(jìn)的算法和模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障預(yù)測(cè)和性能優(yōu)化。然而，目前現(xiàn)有技術(shù)通常忽視了對(duì)外部環(huán)境數(shù)據(jù)的深入分析，無(wú)法全面評(píng)估環(huán)境對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的影響，同時(shí)預(yù)警機(jī)制僅針對(duì)單一數(shù)據(jù)源或事件，導(dǎo)致預(yù)警的全面性和及時(shí)性不足，進(jìn)而導(dǎo)致管理的全面性和精準(zhǔn)性較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要提供一種涉及基于多源數(shù)據(jù)的工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)管理方法及系統(tǒng)，以解決至少一個(gè)上述技術(shù)問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，一種涉及基于多源數(shù)據(jù)的工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)管理方法，所述方法包括以下步驟：

3、步驟s1：獲取工業(yè)儲(chǔ)能綜合多源數(shù)據(jù)；對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能綜合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)儲(chǔ)能綜合多源數(shù)據(jù)；對(duì)標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)儲(chǔ)能綜合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境數(shù)據(jù)分類(lèi)，生成工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部環(huán)境數(shù)據(jù)和工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境數(shù)據(jù)；

4、步驟s2：對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)劃分，得到設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和設(shè)備異常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；對(duì)設(shè)備異常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行第一預(yù)警，生成內(nèi)部環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)；對(duì)設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行電儲(chǔ)能單元網(wǎng)絡(luò)集成，生成電儲(chǔ)能單元集成網(wǎng)絡(luò)；對(duì)電儲(chǔ)能單元集成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行能量存儲(chǔ)效率分析，生成工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境特征提取，得到工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境特征數(shù)據(jù)；通過(guò)電儲(chǔ)能單元集成網(wǎng)絡(luò)根據(jù)工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境特征數(shù)據(jù)對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行異常環(huán)境監(jiān)測(cè)，生成正常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和異常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并對(duì)異常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行第二預(yù)警，生成外部環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)；

6、步驟s4：基于正常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)進(jìn)行能效預(yù)測(cè)，生成工業(yè)儲(chǔ)能能效預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；通過(guò)內(nèi)部環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)和外部環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能能效預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行自主警戒調(diào)控，從而生成工業(yè)儲(chǔ)能管理調(diào)控策略，以執(zhí)行工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)管理作業(yè)。

7、本發(fā)明通過(guò)獲取和預(yù)處理綜合多源數(shù)據(jù)，并將其標(biāo)準(zhǔn)化后分類(lèi)為內(nèi)部環(huán)境數(shù)據(jù)和外部環(huán)境數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)的一致性和可用性，為精確分析和決策提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。對(duì)內(nèi)部環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)劃分，能有效區(qū)分設(shè)備正常與異常運(yùn)行狀態(tài)，并生成內(nèi)部環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)控能力，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在故障，減少了設(shè)備停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)對(duì)設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行電儲(chǔ)能單元網(wǎng)絡(luò)集成和能量存儲(chǔ)效率分析，生成了內(nèi)部能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)，優(yōu)化了電儲(chǔ)能單元的集成和管理，提高了能量存儲(chǔ)系統(tǒng)的整體效率和性能。對(duì)外部環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，生成工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境特征數(shù)據(jù)，使得系統(tǒng)能夠全面監(jiān)測(cè)和評(píng)估外部環(huán)境對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的影響，確保系統(tǒng)在不同環(huán)境條件下的穩(wěn)定運(yùn)行。通過(guò)異常環(huán)境監(jiān)測(cè)生成的正常和異常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，以及對(duì)異常環(huán)境數(shù)據(jù)的第二預(yù)警，能夠在環(huán)境變化時(shí)及時(shí)發(fā)出警報(bào)，減少外部環(huán)境對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的負(fù)面影響?；谡－h(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行的能效預(yù)測(cè)，以及結(jié)合內(nèi)部和外部異常預(yù)警數(shù)據(jù)進(jìn)行的自主警戒調(diào)控，生成工業(yè)儲(chǔ)能管理調(diào)控策略，實(shí)現(xiàn)了對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)、智能化管理，提升了能效預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和調(diào)控的靈活性。通過(guò)上述過(guò)程生成的管理調(diào)控策略，能夠?qū)?chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行精準(zhǔn)和針對(duì)性的管理，優(yōu)化資源分配和運(yùn)營(yíng)，降低了運(yùn)營(yíng)成本，延長(zhǎng)了系統(tǒng)的使用壽命，并提高了儲(chǔ)能系統(tǒng)的整體可靠性和經(jīng)濟(jì)效益。因此，本發(fā)明通過(guò)系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)預(yù)處理、全面的設(shè)備和環(huán)境監(jiān)測(cè)、智能化的能效預(yù)測(cè)和雙重預(yù)警機(jī)制，提高了工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)管理的全面性和精準(zhǔn)性。

8、優(yōu)選的，步驟s1包括以下步驟：

9、步驟s11：獲取工業(yè)儲(chǔ)能綜合多源數(shù)據(jù)；

10、步驟s12：對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能綜合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，生成工業(yè)儲(chǔ)能綜合多源清洗數(shù)據(jù)；

11、步驟s13：對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能綜合多源清洗數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)缺失值填充，生成工業(yè)儲(chǔ)能綜合多源填充數(shù)據(jù)；

12、步驟s14：通過(guò)z-score方法對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能綜合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，生成標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)儲(chǔ)能綜合多源數(shù)據(jù)；對(duì)標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)儲(chǔ)能綜合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境數(shù)據(jù)分類(lèi)，生成工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部環(huán)境數(shù)據(jù)和工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境數(shù)據(jù)。

13、本發(fā)明通過(guò)數(shù)據(jù)清洗（步驟s12），可以有效去除或修正數(shù)據(jù)中的噪聲、錯(cuò)誤和異常值，從而提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。數(shù)據(jù)缺失值填充（步驟s13）確保了數(shù)據(jù)的完整性，避免因缺失值而導(dǎo)致的分析偏差和誤判。使用z-score方法進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（步驟s14），可以消除不同變量之間的量綱差異，使得數(shù)據(jù)具有更好的可比性和一致性。這對(duì)于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和建模至關(guān)重要。將標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境數(shù)據(jù)分類(lèi)（步驟s14），生成工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部環(huán)境數(shù)據(jù)和外部環(huán)境數(shù)據(jù)，有助于分別分析和監(jiān)控內(nèi)部和外部環(huán)境對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的影響，從而進(jìn)行更有針對(duì)性的優(yōu)化和改進(jìn)。通過(guò)上述步驟，生成的工業(yè)儲(chǔ)能綜合多源清洗數(shù)據(jù)、填充數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，均為高質(zhì)量數(shù)據(jù)，能夠有效提升數(shù)據(jù)分析、建模和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)為決策提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。清洗、填充和標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)可以用于各種分析和預(yù)測(cè)模型，從而為工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)的優(yōu)化運(yùn)行和維護(hù)決策提供科學(xué)依據(jù)。

14、優(yōu)選的，步驟s2包括以下步驟：

15、步驟s21：對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)部設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)篩選，得到工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)；

16、步驟s22：對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)劃分，得到設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和設(shè)備異常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；對(duì)設(shè)備異常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行第一預(yù)警，生成內(nèi)部環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)；

17、步驟s23：利用電能傳感器根據(jù)設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)采集，得到電能設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)；

18、步驟s24：對(duì)電能設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行電儲(chǔ)能單元網(wǎng)絡(luò)集成，生成電儲(chǔ)能單元集成網(wǎng)絡(luò)；對(duì)電儲(chǔ)能單元集成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行能量存儲(chǔ)效率分析，生成工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)。

19、本發(fā)明通過(guò)篩選內(nèi)部設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，確保了只處理與設(shè)備運(yùn)行相關(guān)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，從而提高了數(shù)據(jù)處理效率和準(zhǔn)確性。通過(guò)劃分設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，能夠?qū)崟r(shí)識(shí)別設(shè)備的正常和異常運(yùn)行狀態(tài)，有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對(duì)潛在問(wèn)題。對(duì)設(shè)備異常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行第一預(yù)警，可以生成內(nèi)部環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)，從而提供早期預(yù)警，防止問(wèn)題擴(kuò)大，保障系統(tǒng)的安全運(yùn)行。利用電能傳感器根據(jù)設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)采集，確保了采集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，從而為后續(xù)的分析提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)電能設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行電儲(chǔ)能單元網(wǎng)絡(luò)集成，能夠有效整合多個(gè)儲(chǔ)能單元的數(shù)據(jù)，形成一個(gè)綜合的電儲(chǔ)能單元集成網(wǎng)絡(luò)。這有助于全面了解整個(gè)儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行狀況和性能。對(duì)電儲(chǔ)能單元集成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行能量存儲(chǔ)效率分析，可以生成工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)，從而為優(yōu)化系統(tǒng)的能量存儲(chǔ)和利用提供科學(xué)依據(jù)。通過(guò)對(duì)電儲(chǔ)能單元集成網(wǎng)絡(luò)的能量存儲(chǔ)效率分析，可以識(shí)別和優(yōu)化影響能量存儲(chǔ)效率的因素，從而提高整個(gè)儲(chǔ)能系統(tǒng)的能量利用效率，降低能量損失，提高經(jīng)濟(jì)效益。生成的內(nèi)部環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)和能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)，為系統(tǒng)的維護(hù)和優(yōu)化提供了重要參考。決策者可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的決策，優(yōu)化設(shè)備運(yùn)行和能量存儲(chǔ)策略，提升系統(tǒng)整體性能。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理異常情況，能夠有效提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，減少設(shè)備故障和停機(jī)時(shí)間，保障系統(tǒng)的連續(xù)運(yùn)行。

20、優(yōu)選的，對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)劃分包括：

21、對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，得到內(nèi)部設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)；對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行歷史設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)讀取，得到內(nèi)部設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)；

22、對(duì)內(nèi)部設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)行波動(dòng)性分析，生成內(nèi)部設(shè)備運(yùn)行波動(dòng)數(shù)據(jù)；對(duì)內(nèi)部設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行維修分析，生成內(nèi)部設(shè)備維修數(shù)據(jù)；

23、對(duì)內(nèi)部設(shè)備運(yùn)行波動(dòng)數(shù)據(jù)和內(nèi)部設(shè)備維修數(shù)據(jù)進(jìn)行頻次計(jì)算，得到內(nèi)部設(shè)備波動(dòng)頻次數(shù)據(jù)和內(nèi)部設(shè)備維修頻次數(shù)據(jù)；對(duì)內(nèi)部設(shè)備波動(dòng)頻次數(shù)據(jù)和內(nèi)部設(shè)備維修頻次數(shù)據(jù)進(jìn)行快速頻譜轉(zhuǎn)換，生成內(nèi)部設(shè)備波動(dòng)頻譜曲線和內(nèi)部設(shè)備歷史維修頻譜曲線；

24、將內(nèi)部設(shè)備波動(dòng)頻譜曲線和內(nèi)部設(shè)備歷史維修頻譜曲線進(jìn)行曲線擬合，生成內(nèi)部設(shè)備故障擬合曲線；將工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)映射至內(nèi)部設(shè)備故障擬合曲線中進(jìn)行偏離計(jì)算，得到設(shè)備運(yùn)行偏離數(shù)據(jù)；

25、將設(shè)備運(yùn)行偏離數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的偏離閾值進(jìn)行對(duì)比，當(dāng)設(shè)備運(yùn)行偏離數(shù)據(jù)大于預(yù)設(shè)的偏離閾值時(shí)，則將對(duì)應(yīng)的工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)標(biāo)記為設(shè)備異常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；當(dāng)設(shè)備運(yùn)行偏離數(shù)據(jù)小于或等于預(yù)設(shè)的偏離閾值時(shí)，則將對(duì)應(yīng)的工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)標(biāo)記為設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)。

26、本發(fā)明通過(guò)將實(shí)時(shí)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與歷史設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)讀取相結(jié)合，可以提供全面的設(shè)備運(yùn)行情況，包括當(dāng)前狀態(tài)和歷史表現(xiàn)，確保監(jiān)控的全面性和可靠性。運(yùn)行波動(dòng)性分析生成的內(nèi)部設(shè)備運(yùn)行波動(dòng)數(shù)據(jù)能夠識(shí)別設(shè)備在運(yùn)行中的異常波動(dòng)情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題。維修分析生成的內(nèi)部設(shè)備維修數(shù)據(jù)有助于了解設(shè)備的維護(hù)歷史和維修頻次，為預(yù)測(cè)和預(yù)防故障提供依據(jù)。頻次計(jì)算生成的波動(dòng)頻次數(shù)據(jù)和維修頻次數(shù)據(jù)，能夠量化設(shè)備的運(yùn)行波動(dòng)和維修情況，提供詳細(xì)的頻次信息?？焖兕l譜轉(zhuǎn)換生成的波動(dòng)頻譜曲線和歷史維修頻譜曲線，通過(guò)頻域分析進(jìn)一步揭示設(shè)備運(yùn)行和維修的規(guī)律性和周期性。將波動(dòng)頻譜曲線和歷史維修頻譜曲線進(jìn)行曲線擬合生成的故障擬合曲線，可以更精確地反映設(shè)備的故障特征。偏離計(jì)算將當(dāng)前設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)與歷史故障模式進(jìn)行對(duì)比，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況，提高故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性。將設(shè)備運(yùn)行偏離數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)的偏離閾值進(jìn)行對(duì)比，可以快速判斷設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。狀態(tài)標(biāo)記根據(jù)偏離程度對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記，明確區(qū)分正常和異常運(yùn)行狀態(tài)，有助于快速響應(yīng)和處理異常情況。綜合利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)頻譜分析和曲線擬合，能夠更加準(zhǔn)確地識(shí)別設(shè)備的故障征兆和異常情況，減少誤報(bào)和漏報(bào)。通過(guò)準(zhǔn)確的故障檢測(cè)和預(yù)警，維護(hù)人員可以提前采取措施進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，減少設(shè)備故障和停機(jī)時(shí)間，提高設(shè)備的可靠性和可用性。對(duì)異常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記和記錄，為后續(xù)的設(shè)備管理和優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支持。通過(guò)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的精確監(jiān)控和分析，可以優(yōu)化儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行策略，提升能量存儲(chǔ)和利用效率，降低運(yùn)行成本，提升系統(tǒng)整體性能。

27、優(yōu)選的，步驟s24包括以下步驟：

28、步驟s241：對(duì)電能設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備基站地址確認(rèn)，得到設(shè)備基站地址數(shù)據(jù)；

29、步驟s242：根據(jù)設(shè)備基站地址數(shù)據(jù)對(duì)電能設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)行數(shù)據(jù)分配，生成電儲(chǔ)能單元數(shù)據(jù)；對(duì)電儲(chǔ)能單元數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)建，得到電儲(chǔ)能單元網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；

30、步驟s243：對(duì)電儲(chǔ)能單元數(shù)據(jù)進(jìn)行電量數(shù)據(jù)提取，得到電儲(chǔ)能單元電量特征數(shù)據(jù)；對(duì)電儲(chǔ)能單元電量特征數(shù)據(jù)進(jìn)行充放電能量分析，得到充電電量數(shù)據(jù)和放電電量數(shù)據(jù)；基于充電電量數(shù)據(jù)和放電電量數(shù)據(jù)進(jìn)行邊連接構(gòu)建，得到網(wǎng)絡(luò)邊連接數(shù)據(jù)；

31、步驟s244：通過(guò)網(wǎng)絡(luò)邊連接數(shù)據(jù)和電儲(chǔ)能單元網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行電儲(chǔ)能單元網(wǎng)絡(luò)集成，生成電儲(chǔ)能單元集成網(wǎng)絡(luò)；對(duì)電儲(chǔ)能單元集成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行能量存儲(chǔ)效率分析，生成工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)。

32、本發(fā)明通過(guò)確認(rèn)設(shè)備基站地址，確保了數(shù)據(jù)的地理定位準(zhǔn)確性，便于對(duì)不同基站的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和分析。根據(jù)設(shè)備基站地址數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)行數(shù)據(jù)分配，有助于有效地組織和管理電儲(chǔ)能單元的數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的有序性和一致性。對(duì)電儲(chǔ)能單元數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)建，生成的電儲(chǔ)能單元網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)能夠清晰地描述電儲(chǔ)能系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，有助于理解各單元之間的連接關(guān)系和數(shù)據(jù)流動(dòng)。對(duì)電儲(chǔ)能單元數(shù)據(jù)進(jìn)行電量數(shù)據(jù)提取，得到的電量特征數(shù)據(jù)為進(jìn)一步的能量分析提供了基礎(chǔ)。對(duì)電量特征數(shù)據(jù)進(jìn)行充放電能量分析，能夠分別得到充電電量數(shù)據(jù)和放電電量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對(duì)于評(píng)估儲(chǔ)能單元的性能和使用情況非常重要?；诔潆婋娏繑?shù)據(jù)和放電電量數(shù)據(jù)進(jìn)行邊連接構(gòu)建，生成的網(wǎng)絡(luò)邊連接數(shù)據(jù)能夠描述各儲(chǔ)能單元之間的能量傳遞關(guān)系，有助于優(yōu)化能量分配和流動(dòng)。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)邊連接數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行電儲(chǔ)能單元網(wǎng)絡(luò)集成，生成的電儲(chǔ)能單元集成網(wǎng)絡(luò)能夠全面整合和協(xié)調(diào)各儲(chǔ)能單元的運(yùn)行，提高系統(tǒng)的整體協(xié)調(diào)性和效率。對(duì)電儲(chǔ)能單元集成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行能量存儲(chǔ)效率分析，生成的能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)能夠幫助識(shí)別和優(yōu)化影響能量存儲(chǔ)效率的因素，提升整個(gè)系統(tǒng)的能量利用率，減少能量損耗。通過(guò)細(xì)致的數(shù)據(jù)確認(rèn)、分配、分析和集成過(guò)程，能夠全面了解和掌握儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行狀況，有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，提高系統(tǒng)管理和優(yōu)化能力。準(zhǔn)確的基站地址確認(rèn)和數(shù)據(jù)分配保證了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，有助于提升系統(tǒng)的可靠性。網(wǎng)絡(luò)集成和能量存儲(chǔ)效率分析幫助優(yōu)化能量分配和利用，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率。生成的內(nèi)部能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)為系統(tǒng)的優(yōu)化提供了科學(xué)依據(jù)，幫助決策者制定有效的管理策略和優(yōu)化方案，提升系統(tǒng)的整體性能和經(jīng)濟(jì)效益。

33、優(yōu)選的，步驟s3包括以下步驟：

34、步驟s31：對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境特征提取，得到工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境特征數(shù)據(jù)，其中工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境特征數(shù)據(jù)包括環(huán)境溫度數(shù)據(jù)、環(huán)境濕度數(shù)據(jù)和環(huán)境氣壓數(shù)據(jù)；

35、步驟s32：通過(guò)電儲(chǔ)能單元集成網(wǎng)絡(luò)對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行工業(yè)儲(chǔ)能設(shè)備地理數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，生成工業(yè)儲(chǔ)能設(shè)備地理環(huán)境數(shù)據(jù)；

36、步驟s33：基于環(huán)境溫度數(shù)據(jù)、環(huán)境濕度數(shù)據(jù)和環(huán)境氣壓數(shù)據(jù)對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能設(shè)備地理環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行多因素外部環(huán)境影響分析，生成工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境影響因子；

37、步驟s34：根據(jù)工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境影響因子對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行異常環(huán)境監(jiān)測(cè)，生成正常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和異常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并對(duì)異常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行第二預(yù)警，生成外部環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)。

38、本發(fā)明通過(guò)對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境特征提取，得到環(huán)境溫度數(shù)據(jù)、環(huán)境濕度數(shù)據(jù)和環(huán)境氣壓數(shù)據(jù)，這些特征數(shù)據(jù)為后續(xù)的環(huán)境影響分析和監(jiān)測(cè)提供了基礎(chǔ)。通過(guò)電儲(chǔ)能單元集成網(wǎng)絡(luò)對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行工業(yè)儲(chǔ)能設(shè)備地理數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，生成的工業(yè)儲(chǔ)能設(shè)備地理環(huán)境數(shù)據(jù)能夠精確定位儲(chǔ)能設(shè)備的地理位置，有助于理解環(huán)境因素對(duì)不同位置設(shè)備的影響?；诃h(huán)境溫度數(shù)據(jù)、環(huán)境濕度數(shù)據(jù)和環(huán)境氣壓數(shù)據(jù)，對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能設(shè)備地理環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行多因素外部環(huán)境影響分析，生成的外部環(huán)境影響因子能夠綜合評(píng)估各種環(huán)境因素對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的影響，為優(yōu)化系統(tǒng)性能和安全提供參考。根據(jù)工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境影響因子對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行異常環(huán)境監(jiān)測(cè)，生成正常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和異常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。對(duì)異常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行第二預(yù)警，生成外部環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)，這能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對(duì)異常環(huán)境條件，確保系統(tǒng)的安全和穩(wěn)定。通過(guò)環(huán)境特征提取和多因素影響分析，可以全面了解外部環(huán)境對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的影響，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)警異常環(huán)境條件，提高系統(tǒng)的安全性和可靠性。基于環(huán)境影響因子和異常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，可以制定更為科學(xué)的設(shè)備運(yùn)行和維護(hù)策略，優(yōu)化儲(chǔ)能設(shè)備的運(yùn)行環(huán)境，延長(zhǎng)設(shè)備壽命，減少維護(hù)成本。通過(guò)關(guān)聯(lián)地理數(shù)據(jù)和環(huán)境特征數(shù)據(jù)，可以識(shí)別和分析不同地理位置的環(huán)境特征，提升儲(chǔ)能系統(tǒng)對(duì)不同環(huán)境條件的適應(yīng)能力，確保在各種環(huán)境下的穩(wěn)定運(yùn)行。生成的外部環(huán)境影響因子和異常預(yù)警數(shù)據(jù)為管理人員提供了科學(xué)的數(shù)據(jù)支持，幫助制定有效的決策，提高系統(tǒng)管理的科學(xué)性和有效性。

39、優(yōu)選的，步驟s33包括以下步驟：

40、步驟s331：根據(jù)環(huán)境溫度數(shù)據(jù)對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能設(shè)備地理環(huán)境進(jìn)行極端溫度提取，生成極端低溫?cái)?shù)據(jù)和極端高溫?cái)?shù)據(jù)；通過(guò)極端低溫?cái)?shù)據(jù)和極端高溫?cái)?shù)據(jù)對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)進(jìn)行性能影響分析，生成環(huán)境溫度影響因子；

41、步驟s332：根據(jù)環(huán)境濕度數(shù)據(jù)對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能設(shè)備地理環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境干燥度計(jì)算，得到設(shè)備環(huán)境干燥度數(shù)據(jù)；利用環(huán)境設(shè)備干燥度數(shù)據(jù)對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)定性影響分析，生成環(huán)境濕度影響因子；

42、步驟s333：對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能設(shè)備地理環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行地理高程轉(zhuǎn)換，生成工業(yè)儲(chǔ)能設(shè)備高程數(shù)據(jù)；對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能設(shè)備高程數(shù)據(jù)進(jìn)行海拔分析，生成儲(chǔ)能設(shè)備海拔數(shù)據(jù)；通過(guò)環(huán)境氣壓數(shù)據(jù)對(duì)儲(chǔ)能設(shè)備海拔數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備結(jié)構(gòu)影響分析，生成環(huán)境氣壓影響因子；

43、步驟s334：將環(huán)境溫度影響因子、環(huán)境濕度影響因子和環(huán)境氣壓影響因子進(jìn)行因子整合，從而生成工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境影響因子。

44、本發(fā)明通過(guò)對(duì)環(huán)境溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行極端溫度提取，生成極端低溫?cái)?shù)據(jù)和極端高溫?cái)?shù)據(jù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行性能影響分析，生成環(huán)境溫度影響因子。這有助于識(shí)別和評(píng)估極端溫度條件下對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)性能的影響，優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)和運(yùn)行策略以提高系統(tǒng)在不同溫度條件下的效率和穩(wěn)定性。通過(guò)計(jì)算環(huán)境干燥度數(shù)據(jù)，對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)定性影響分析，生成環(huán)境濕度影響因子。這可以評(píng)估濕度變化對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，幫助制定有效的濕度控制措施，保證儲(chǔ)能系統(tǒng)在不同濕度條件下的穩(wěn)定運(yùn)行。對(duì)地理環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行高程轉(zhuǎn)換和海拔分析，并結(jié)合環(huán)境氣壓數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備結(jié)構(gòu)影響分析，生成環(huán)境氣壓影響因子。這有助于理解高程和氣壓變化對(duì)儲(chǔ)能設(shè)備結(jié)構(gòu)和性能的影響，優(yōu)化設(shè)備選型和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，提高系統(tǒng)在不同海拔條件下的適應(yīng)性。將環(huán)境溫度、環(huán)境濕度和環(huán)境氣壓影響因子進(jìn)行整合，生成綜合的工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境影響因子。這一綜合因子能夠全面反映各種外部環(huán)境因素對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的綜合影響，為系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、運(yùn)行和維護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。通過(guò)對(duì)多種環(huán)境因素的綜合分析，步驟s33能夠全面評(píng)估外部環(huán)境對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的影響，幫助制定更為科學(xué)的應(yīng)對(duì)策略，提高系統(tǒng)在各種環(huán)境條件下的適應(yīng)性和可靠性?；诃h(huán)境影響因子的分析結(jié)果，可以優(yōu)化儲(chǔ)能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與運(yùn)行策略，減少環(huán)境因素對(duì)系統(tǒng)性能的不利影響，提高系統(tǒng)的整體效率和安全性。生成的環(huán)境影響因子為管理人員提供了科學(xué)的數(shù)據(jù)支持，幫助做出更為合理的決策，提高系統(tǒng)管理的科學(xué)性和有效性。通過(guò)優(yōu)化能量存儲(chǔ)效率分析，可以提高儲(chǔ)能系統(tǒng)的能源利用效率，降低能量損耗，提升系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性。

45、優(yōu)選的，步驟s4包括以下步驟：

46、步驟s41：將內(nèi)部環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)和外部環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，生成綜合環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)；

47、步驟s42：基于正常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)進(jìn)行能效預(yù)測(cè)，生成工業(yè)儲(chǔ)能能效預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；

48、步驟s43：根據(jù)綜合環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能能效預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行警戒閾值設(shè)置，得到能效預(yù)測(cè)警戒閾值；利用能效預(yù)測(cè)警戒閾值對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能能效預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行自主調(diào)控，從而生成工業(yè)儲(chǔ)能管理調(diào)控策略，以執(zhí)行工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)管理作業(yè)。

49、本發(fā)明通過(guò)將內(nèi)部環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)和外部環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，生成綜合環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)。這有助于全面監(jiān)控儲(chǔ)能系統(tǒng)的環(huán)境異常情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并預(yù)警潛在的環(huán)境問(wèn)題，提高系統(tǒng)的預(yù)警能力和響應(yīng)速度?；谡－h(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)進(jìn)行能效預(yù)測(cè)，生成工業(yè)儲(chǔ)能能效預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。這能夠預(yù)估系統(tǒng)在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的能效表現(xiàn)，為系統(tǒng)運(yùn)行提供數(shù)據(jù)支持，有助于提前制定優(yōu)化策略，提升系統(tǒng)的運(yùn)行效率。根據(jù)綜合環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)，對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能能效預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行警戒閾值設(shè)置，得到能效預(yù)測(cè)警戒閾值。利用這些閾值對(duì)能效預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行自主調(diào)控，從而生成工業(yè)儲(chǔ)能管理調(diào)控策略。這能夠在環(huán)境異常情況下，自動(dòng)調(diào)整系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)，確保系統(tǒng)在各種環(huán)境條件下的穩(wěn)定運(yùn)行，減少能效損失，提升系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。通過(guò)整合內(nèi)外部環(huán)境預(yù)警數(shù)據(jù)，步驟s4能夠提高系統(tǒng)的預(yù)警和響應(yīng)能力，確保在異常環(huán)境條件下，系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)，采取相應(yīng)的調(diào)控措施，避免損失和風(fēng)險(xiǎn)。生成的工業(yè)儲(chǔ)能管理調(diào)控策略，為系統(tǒng)的管理和運(yùn)行提供了科學(xué)的指導(dǎo)和支持，能夠優(yōu)化儲(chǔ)能系統(tǒng)的管理，提高系統(tǒng)運(yùn)行的效率和安全性。自主調(diào)控策略的應(yīng)用，提升了儲(chǔ)能系統(tǒng)的智能化水平，使系統(tǒng)能夠根據(jù)環(huán)境變化，自動(dòng)調(diào)整運(yùn)行參數(shù)，確保系統(tǒng)始終處于最佳狀態(tài)。通過(guò)能效預(yù)測(cè)和調(diào)控，確保了儲(chǔ)能系統(tǒng)在各種環(huán)境條件下的能量存儲(chǔ)效率，減少了能量損耗，提高了系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)保效益。能效預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和調(diào)控策略為系統(tǒng)管理人員提供了可靠的數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)，幫助其制定更加科學(xué)、合理的管理策略，提升系統(tǒng)的整體管理水平。

50、優(yōu)選的，步驟s42包括以下步驟：

51、步驟s421：基于正常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)進(jìn)行能效影響特征提取，得到能效影響特征數(shù)據(jù)；

52、步驟s422：對(duì)能效影響特征數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集劃分，得到模型訓(xùn)練集和模型測(cè)試集；利用線性回歸算法對(duì)模型訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練，生成工業(yè)儲(chǔ)能能效訓(xùn)練模型；通過(guò)模型測(cè)試集對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能能效訓(xùn)練模型進(jìn)行模型優(yōu)化迭代，生成工業(yè)儲(chǔ)能能效預(yù)測(cè)模型；

53、步驟s423：將工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)導(dǎo)入至工業(yè)儲(chǔ)能能效預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行能效預(yù)測(cè)，生成工業(yè)儲(chǔ)能能效預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

54、本發(fā)明通過(guò)基于正常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)進(jìn)行能效影響特征提取，得到能效影響特征數(shù)據(jù)。這能夠識(shí)別并量化各種環(huán)境因素對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)能效的影響，為后續(xù)模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。將能效影響特征數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集劃分，得到模型訓(xùn)練集和模型測(cè)試集；利用線性回歸算法對(duì)模型訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練，生成工業(yè)儲(chǔ)能能效訓(xùn)練模型。通過(guò)模型測(cè)試集對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能能效訓(xùn)練模型進(jìn)行模型優(yōu)化迭代，生成工業(yè)儲(chǔ)能能效預(yù)測(cè)模型。這確保了模型的準(zhǔn)確性和可靠性，能夠精確預(yù)測(cè)儲(chǔ)能系統(tǒng)在不同環(huán)境條件下的能效表現(xiàn)。將工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)導(dǎo)入至工業(yè)儲(chǔ)能能效預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行能效預(yù)測(cè)，生成工業(yè)儲(chǔ)能能效預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。這為儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行提供了預(yù)估數(shù)據(jù)，能夠提前識(shí)別潛在問(wèn)題，制定相應(yīng)的優(yōu)化策略。通過(guò)能效影響特征提取和模型訓(xùn)練優(yōu)化，步驟s42能夠提高能效預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，確保預(yù)測(cè)結(jié)果能夠反映實(shí)際情況，指導(dǎo)系統(tǒng)運(yùn)行。能效預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用，使儲(chǔ)能系統(tǒng)能夠根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，調(diào)整運(yùn)行參數(shù)，增強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)環(huán)境變化的適應(yīng)性，提高系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和效率。能效預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)為系統(tǒng)管理提供了可靠的數(shù)據(jù)支持，幫助管理者優(yōu)化資源配置，減少能量浪費(fèi)，提升系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益。通過(guò)能效預(yù)測(cè)，系統(tǒng)能夠提前識(shí)別潛在的能效問(wèn)題，采取相應(yīng)的預(yù)防措施，減少故障發(fā)生率，提升系統(tǒng)的安全性和可靠性。預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用，提升了儲(chǔ)能系統(tǒng)的智能化水平，使系統(tǒng)能夠自主分析并應(yīng)對(duì)環(huán)境變化，保持最佳運(yùn)行狀態(tài)。能效預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)為系統(tǒng)管理者提供了科學(xué)的決策依據(jù)，幫助其制定更為合理的管理策略，提升系統(tǒng)的整體管理水平。

55、在本說(shuō)明書(shū)中，提供了一種基于多源數(shù)據(jù)的工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)管理系統(tǒng)，用于執(zhí)行上述的基于多源數(shù)據(jù)的工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)管理方法，該基于多源數(shù)據(jù)的工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)管理系統(tǒng)包括：

56、環(huán)境分類(lèi)模塊，用于獲取工業(yè)儲(chǔ)能綜合多源數(shù)據(jù)；對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能綜合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)儲(chǔ)能綜合多源數(shù)據(jù)；對(duì)標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)儲(chǔ)能綜合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境數(shù)據(jù)分類(lèi)，生成工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部環(huán)境數(shù)據(jù)和工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境數(shù)據(jù)；

57、電儲(chǔ)能效率分析模塊，用于對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)劃分，得到設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和設(shè)備異常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；對(duì)設(shè)備異常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行第一預(yù)警，生成內(nèi)部環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)；對(duì)設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行電儲(chǔ)能單元網(wǎng)絡(luò)集成，生成電儲(chǔ)能單元集成網(wǎng)絡(luò)；對(duì)電儲(chǔ)能單元集成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行能量存儲(chǔ)效率分析，生成工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)；

58、異常環(huán)境監(jiān)測(cè)模塊，用于對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境特征提取，得到工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境特征數(shù)據(jù)；通過(guò)電儲(chǔ)能單元集成網(wǎng)絡(luò)根據(jù)工業(yè)儲(chǔ)能外部環(huán)境特征數(shù)據(jù)對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行異常環(huán)境監(jiān)測(cè)，生成正常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和異常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并對(duì)異常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行第二預(yù)警，生成外部環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)；

59、能效管理模塊，用于基于正常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能內(nèi)部能量存儲(chǔ)效率數(shù)據(jù)進(jìn)行能效預(yù)測(cè)，生成工業(yè)儲(chǔ)能能效預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；通過(guò)內(nèi)部環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)和外部環(huán)境異常預(yù)警數(shù)據(jù)對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能能效預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行自主警戒調(diào)控，從而生成工業(yè)儲(chǔ)能管理調(diào)控策略，以執(zhí)行工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)管理作業(yè)。

60、本發(fā)明的有益效果在于通過(guò)獲取和預(yù)處理工業(yè)儲(chǔ)能的多源數(shù)據(jù)，生成標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)，為后續(xù)的分析和處理提供可靠的基礎(chǔ)。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，將工業(yè)儲(chǔ)能的內(nèi)部環(huán)境數(shù)據(jù)和外部環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行分離，有助于更好地理解系統(tǒng)的運(yùn)行情況和外部環(huán)境的影響。對(duì)內(nèi)部環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)的劃分，區(qū)分設(shè)備的正常和異常運(yùn)行狀態(tài)，通過(guò)對(duì)異常狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)警，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的問(wèn)題和故障。對(duì)正常運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行電儲(chǔ)能單元網(wǎng)絡(luò)集成和能量存儲(chǔ)效率分析，幫助評(píng)估工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)的能量存儲(chǔ)性能，并為后續(xù)的能效預(yù)測(cè)提供依據(jù)。提取工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)的外部環(huán)境特征數(shù)據(jù)，并結(jié)合電儲(chǔ)能單元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行異常環(huán)境監(jiān)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)外部環(huán)境對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行的不利影響。通過(guò)對(duì)正常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和異常環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析，對(duì)工業(yè)儲(chǔ)能的能效進(jìn)行預(yù)測(cè)，并根據(jù)預(yù)警數(shù)據(jù)進(jìn)行自主調(diào)控，制定管理策略，以確保系統(tǒng)的高效運(yùn)行，同時(shí)工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)可以更好地監(jiān)測(cè)和管理其運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理異常情況，提高能量存儲(chǔ)效率，并通過(guò)自主調(diào)控實(shí)現(xiàn)高效能源管理，從而達(dá)到節(jié)能減排、降低成本和提升系統(tǒng)可靠性的目標(biāo)。因此，本發(fā)明通過(guò)系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)預(yù)處理、全面的設(shè)備和環(huán)境監(jiān)測(cè)、智能化的能效預(yù)測(cè)和雙重預(yù)警機(jī)制，提高了工業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)管理的全面性和精準(zhǔn)性。