基于双碳目标的银行网点节能降耗方法及系统与流程

本发明涉及节能，尤其涉及一种基于双碳目标的银行网点节能降耗方法及系统。

背景技术：

1、加快降低碳排放步伐，有利于引导绿色技术创新，提高产业和经济的全球竞争力。为了实现双碳目标，一方面，在沙漠、戈壁、荒漠地区加快规划建设大型风电光伏基地项目，努力兼顾经济发展和绿色转型同步进行。另一方面，合理进行节能降耗也是实现双碳目标的一种有效地手段。

2、现今随着智能家电的兴起，以及极端天气多发的因素，银行网点的年度能耗在不断增加，其中，银行网点办公环境的改善与网点所在地气候因素以及银行网点房屋的具体性能有很大关联。

3、银行网点运营同时涉及到碳排放与碳减排，明确核算边界内的碳排放量与碳减排量，是开展减排优化、碳资产管理等工作的基础，而现有的摸清碳家底难，方法学数量多且复杂，迫切需要便捷高效的碳核算工具。

4、双碳管理作为碳达峰和碳中和的重要实现手段，可以总体上对碳排放和碳交易进行宏观的调控和监测。目前，对于双碳管理有两种形式。一种是人工进行底层碳排放和碳交易数据的采集，并定期进行数据的汇总，进而根据对汇总数据的分析来对后续的双碳管理提供数据参考，这种方式因为数据量巨大且数据分析的滞后性导致无法满足快速变化的碳排放和碳交易需求；另一种是集成大数据平台进行实时数据的采集，并高效完成对于碳排放和碳交易数据的分析进而对当前的双碳管理提供及时的数据引导。

5、目前银行网点照明、空调、显示屏等末端设备数量种类繁多，传统人工管控的方式，操作繁琐，效率低下，体验不佳，容易产生能源持续浪费和消防安全隐患的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、发明目的：提供一种基于双碳目标的银行网点节能降耗方法及系统，以至少解决上述现有技术中存在的问题之一。

2、技术方案：一种基于双碳目标的银行网点节能降耗方法，包括：

3、采集各个银行网点的历史能耗数据；其中，所述历史能耗数据包括：能源消耗数据、环境因素数据和运营因素数据；

4、对所述历史能耗数据执行预设归一化处理操作；

5、按照预设要求从预处理后的历史能耗数据中提炼出银行网点能耗特征点；

6、利用预设聚类算法对所述银行网点能耗特征点进行聚类分析，将具有相似能耗模式的时间段和设备运行情况归为一类；

7、基于随机森林和lstm模型对分类后的银行网点能耗特征点进行训练，生成能耗建议模型；

8、将待识别银行网点输入能耗建议模型，输出预测节能建议方案；其中，所述节能建议方案包括：建筑节能方案和银行网点运营节能方案。

9、作为优选，所述能源消耗数据包括：电力消耗、水消耗、燃气消耗和纸张耗材；

10、所述环境因素数据包括：气温、湿度、建筑面积、网点交通位置、城市规模和网点内部区域划分；

11、所述运营因素数据包括：客户流量、业务种类、客户交通方式、员工通勤方式、网点运营车辆、员工上下班时间和员工岗位职责划分。

12、作为优选，对所述历史能耗数据执行预设归一化处理操作，包括：

13、对归一化处理后的历史能耗数据执行预设的数据清洗、目标数据提取和数据规范化处理操作。

14、作为优选，所述银行网点能耗特征点包括：单位面积能耗、高峰时段能耗、能耗波动率、季节性能耗变化、业务种类能耗、员工能耗和客户能耗。

15、作为优选，将待识别银行网点输入能耗建议模型，输出预测节能建议方案之后，还包括：

16、将所述能耗建议模型部署到智能化能源管理系统中，实时监控银行网点的能耗情况，并根据实时数据预测能耗趋势，动态调整空调、照明设备和办公设备的运行参数，实现节能优化控制，以及对员工、客户的节能优化建议。

17、作为优选，所述智能化能源管理系统包括：

18、建立智能化能源管理系统架构，包括数据采集层、传输层、分析层和控制层；数据采集层负责实时采集能耗数据，传输层将数据传送至分析层，分析层进行数据处理和分析，控制层根据分析结果进行优化控制；

19、采用预设传感器和智能电表，实时监控各银行网点各项能耗数据，实现能耗的精细化管理；

20、通过对能耗数据的实时分析，优化空调、照明和办公设备的运行策略，并建立反馈机制，根据实际运行效果不断优化控制策略。

21、作为优选，预设聚类算法包括：k-means、dbscan；

22、其中，当采用k-means算法时，选择k值；

23、使用k-means算法对数据进行聚类，得到k个簇；

24、分析每个簇的能耗特点，确保簇内的银行网点具有相似的能耗模式；或，

25、当采用dbscan算法时，确定两个参数：邻域的半径和形成稠密区域所需的最小点数；

26、使用dbscan算法对数据进行聚类，得到若干个簇以及噪声点；

27、分析每个簇的能耗特点，确保簇内的网点具有相似的能耗模式。

28、为了实现上述目的，根据本技术的另一方面，提供了一种基于双碳目标的银行网点节能降耗系统。

29、根据本技术的基于双碳目标的银行网点节能降耗系统，包括：

30、采集模块，用于采集各个银行网点的历史能耗数据；其中，所述历史能耗数据包括：能源消耗数据、环境因素数据和运营因素数据；

31、预处理模块，用于对所述历史能耗数据执行预设归一化处理操作；

32、提炼模块，用于按照预设要求从预处理后的历史能耗数据中提炼出银行网点能耗特征点；

33、聚类分析模块，用于利用预设聚类算法对所述银行网点能耗特征点进行聚类分析，将具有相似能耗模式的时间段和设备运行情况归为一类；

34、模型训练和生成模块，用于基于随机森林和lstm模型对分类后的银行网点能耗特征点进行训练，生成能耗建议模型；

35、节能建议预测模块，用于将待识别银行网点输入能耗建议模型，输出预测节能建议方案；其中，所述节能建议方案包括：建筑节能方案和银行网点运营节能方案。

36、有益效果：在本技术实施例中，采用模型自预测的方式，通过采集各个银行网点的历史能耗数据；其中，所述历史能耗数据包括：能源消耗数据、环境因素数据和运营因素数据；对所述历史能耗数据执行预设归一化处理操作；按照预设要求从预处理后的历史能耗数据中提炼出银行网点能耗特征点；利用预设聚类算法对所述银行网点能耗特征点进行聚类分析，将具有相似能耗模式的时间段和设备运行情况归为一类；基于随机森林和lstm模型对分类后的银行网点能耗特征点进行训练，生成能耗建议模型；将待识别银行网点输入能耗建议模型，输出预测节能建议方案；其中，所述节能建议方案包括：建筑节能方案和银行网点运营节能方案，达到了自动输出预测节能建议方案的目的，从而实现了减少能源浪费和提高效率的技术效果，进而解决了目前银行网点照明、空调、显示屏等末端设备数量种类繁多，传统人工管控的方式，操作繁琐，效率低下，体验不佳，容易产生能源持续浪费和消防安全隐患的技术问题。

技术特征：

1.基于双碳目标的银行网点节能降耗方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于双碳目标的银行网点节能降耗方法，其特征在于，所述能源消耗数据包括：电力消耗、水消耗、燃气消耗和纸张耗材；

3.根据权利要求1所述的基于双碳目标的银行网点节能降耗方法，其特征在于，对所述历史能耗数据执行预设归一化处理操作，包括：

4.根据权利要求1所述的基于双碳目标的银行网点节能降耗方法，其特征在于，所述银行网点能耗特征点包括：单位面积能耗、高峰时段能耗、能耗波动率、季节性能耗变化、业务种类能耗、员工能耗和客户能耗。

5.根据权利要求1所述的基于双碳目标的银行网点节能降耗方法，其特征在于，将待识别银行网点输入能耗建议模型，输出预测节能建议方案之后，还包括：

6.根据权利要求5所述的基于双碳目标的银行网点节能降耗方法，其特征在于，所述智能化能源管理系统包括：

7.根据权利要求1所述的基于双碳目标的银行网点节能降耗方法，其特征在于，预设聚类算法包括：k-means、dbscan；

8.基于双碳目标的银行网点节能降耗系统，其特征在于，包括：

技术总结
本发明公开了基于双碳目标的银行网点节能降耗方法及系统，涉及节能技术领域。其中，该基于双碳目标的银行网点节能降耗方法，包括：采集各个银行网点的历史能耗数据；其中，历史能耗数据包括：能源消耗数据、环境因素数据和运营因素数据；对历史能耗数据执行预设归一化处理操作；按照预设要求从预处理后的历史能耗数据中提炼出银行网点能耗特征点；利用预设聚类算法对银行网点能耗特征点进行聚类分析，将具有相似能耗模式的时间段和设备运行情况归为一类。本发明能够根据待识别网点的能源消耗数据、环境因素数据和运营因素数据动态地生成网点建筑节能方案、网点运营节能方案，达到银行网点节能降耗的目的。

技术研发人员：周院平,代品宣,黄华,邓小飞,唐红,矫人全
受保护的技术使用者：南京奥拓电子科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23