作者简介
王强
中徽建技术有限公司副总经理，主要研究方向为新能源、光伏、电力和信息化等。
李家红
中徽建技术有限公司工程师，主要研究方向为物联网和大数据应用等。
论文引用格式：
王强, 李家红. 进化深度学习在工业园区能源管理中的应用场景创新研究[J]. 信息通信技术与政策, 2024, 50(10): 91-96.
进化深度学习在工业园区能源管理中的应用场景创新研究
王强 李家红
（中徽建技术有限公司，合肥 230088）
摘要：工业园区的节能减排面临较大压力，融合数字技术进行能源管理迫在眉睫。分析了工业园区传统能源管理方式存在的典型问题；提出了一种基于进化深度学习的工业园区能源管理方法，并应用在工业园区能耗预测、智慧照明、设备预警3个关键场景中；最后总结了进化深度学习在实际应用中的保障措施，为拓展能源管理的应用场景提供了一种成熟思路。
关键词：能源管理；进化深度学习；能耗预测；智慧照明；设备预警
0 引言
能源是国家经济社会发展的核心战略资源，也是推动人类文明进步的重要动力来源。我国出台的《“十四五”现代能源体系规划》《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》等政策文件，提出要加快信息技术和能源产业融合发展，推动能源产业数字化升级。新一代数字技术赋能能源管理，驱动其向智能化、高效化、可持续化转型，从而加速形成新质生产力，已成为能源行业数字化转型研究的重点方向之一[1]。
工业园区是我国推动工业生产组织形式变革，实现生产资源集中化、生产效能提升的重要形式。工业园区规模数量庞大，是带动区域经济发展的重要引擎，更是高能耗、高污染、高排放的主要区域[2]。运用数字技术推动工业园区能源管理对于实现节能减排具有深远意义，不仅有助于提升园区的运营效率、服务水平、可持续发展能力，而且对于实现经济效益、社会效益的双赢具有重要作用[3]。运用数字技术进行工业园区能源管理已成为实现节能减排的重点研究方向。
新一代数字技术为提升生产效率、降低管理成本发挥了重要作用。其中，人工智能技术作为近几年关注度较高、发展较快的数字技术，与能源管理业务的融合发展成为数字技术应用创新的一大亮点。基于政策要求以及工业园区能源管理实际，本文将以人工智能技术中的进化深度学习为重点，探讨分析其在工业园区能源管理中的应用成效，并总结分析相关保障措施，为促进我国能源数字化转型升级提供理论和现实参考。
1 工业园区能源管理应用现状
当前，随着人工智能、物联网、大数据等数字技术的快速发展，工业园区能源管理正逐步向智能化转型。能源管理旨在高效利用资源，提升效率，降低能源成本，减少环境负担，并保障能源供应稳定，其核心目标是实现能源可持续管理，确保满足长期发展需求。工业园区作为工业能效提升的关键载体，对各类可再生能源的利用、管理以及园区节能减排具有较高标准。因此，伴随着对能源使用场景的快速拓展，传统的能源管理方式，包含数字化、智能化程度偏低的管理方式，将变得不再适用，甚至与当下工业园区的能源管理脱节。传统的能源管理存在以下问题。
能源供需预测不精准，导致供需失衡与资源浪费；能源使用效率低下，节能减排目标难以实现；能源设施运维成本高，故障检测与预防手段有限，能源管理成本高且效果不明显。此外，在多样化的能源应用与集成场景中，由于各应用间的差异性以及软硬件供应商的多元化，能源数据结构复杂，传统的能源管理手段在面对设备越来越智能化、管理越来越精细化的今天，往往显得力不从心。以上这些问题是工业园区能源管理亟待解决的痛点，已经成为行业共识。
基于以上这些问题，本文将重点探讨进化深度学习为工业园区能源管理带来的一批应用场景实践。
2 基于进化深度学习的工业园区能源管理方法设计
深度学习的核心思想是通过构建多层神经网络模型来模拟人脑神经元的工作方式，从而让计算机能够自主学习并提取数据中的高级特征。遗传算法是基于达尔文生物进化论和遗传学原理，模拟自然进化过程，利用选择、交叉和变异等操作，迭代搜索问题的最优或近似最优解。深度学习作为一种先进的机器学习技术，在复杂的应用场景下，也存在许多需要改进的地方，例如针对深度学习中神经网络模型的优化是一项极其费时的工作。进化计算通过模拟自然选择机制，近年来取得了广泛的应用。通过将遗传算法用于深度学习超参数中的学习率自动优化，从而获取模型在每次迭代中权重更新幅度的最优解，形成了进化深度学习。进化深度学习融合遗传算法的全局搜索优化与深度学习的精准建模能力，实现了模型结构与超参数的自动进化，大大提升了深度学习算法的应用效果。本文基于工业园区的基础特征和动态环境分布，构建进化深度学习的特征参数模型，应用于工业园区能源管理的能耗预测、智慧照明、设备预警等场景，其工作机制如图1所示。
图1 基于进化深度学习的工业园区能源管理工作机制
作为进化计算的一个重要方向，进化深度学习展现出强大的全局搜索能力和鲁棒性。该技术无需储备问题的先验知识，能从随机解集出发，逐步逼近最优解，有效处理复杂和不确定性的优化问题。在诸多领域如工业管理、自动控制、生产消费等，进化深度学习均成功应用于实际问题的解决。本文设计的基于进化深度学习的工业园区能源管理工作机制，极大地提升了能源管理效果，为工业园区绿色转型与可持续发展提供了强有力的技术支撑。
3 进化深度学习在工业园区能源管理中的创新应用实践
3.1 基于进化深度学习的能源消耗预测
能耗预测作为工业园区能源管理的核心环节，旨在前瞻性地估算未来能耗趋势，助力管理者制定高效的能源使用策略，进而优化能源效率并削减成本。传统的能耗预测方法普遍基于数理统计方法，在复杂环境条件下，预测结果对决策价值意义不大。通过人工智能的手段进行能耗预测是近年来新型的技术手段之一，但受限于客观因素，影响能耗预测的相关变量复杂且繁多，因此，传统的人工智能模型难以满足能耗预测需要，基于进化深度学习的能耗预测技术能根据预测结果进行自我迭代与优化，持续提升预测的准确性。
针对能源管理对象的特征，结合管理实际，选取诸如历史能耗、天气特征、园区人员分布、办公时间等数据作为样本。在进化深度学习建模预测流程中，数据预处理是第一步，涵盖数据清洗、转换及特征筛选等必要环节。数据预处理的目标是将原始数据转换为神经网络可以接受的格式，并且尽可能地减少噪声和不相关的信息。然后输入模型进行训练，模型通过不断学习数据特征，优化网络参数，实现对结果的高精度预测，包含能耗预测、决策支持、可视化分析以及能耗预警。需要注意的是，进化深度学习中的神经网络结构的选择取决于问题复杂性和数据特性，并不是唯一的。总体框架设计如图2所示。
图2 基于进化深度学习的能耗预测总体框架
准确的能耗预测对指导节能具有极大的价值，并为能源管理提供科学化的决策方向。对能源管理者来说，能耗预测能够帮助其有针对性地对能源进行用能结构、成本、质量的全面分析[4]，为制定决策提供数据支撑。对运维人员来说，能耗预测可以提供对能耗使用情况的预警。因此，基于进化深度学习的能耗预测，使管理者可全方位考察、了解能源使用情况，为节能、用能做出科学化的决策管理，同时实现了分析、预测和预警。进化深度学习作为人工智能的代表性技术，在工业园区的能源管理中成为一种强大的工具，能够显著提升能源管理的精细化水平，通过精准预测不同时间尺度下的能源需求与消耗趋势，为能源系统的规划与调度提供科学依据，有效缓解供需矛盾，减少能源浪费。
3.2 基于进化深度学习的智慧照明
智慧照明是指实现对照明系统的远程监控、智能调节与数据分析，达到更好的节能效果，是工业园区能源管理的一个重要应用方向。照明系统未来发展的趋势是节能化、智能化、人性化。在提倡节能环保的背景下，工业园区各类用户场景复杂，比如厂区、会议室、走廊、办公区、地下车库、食堂等，不同场景对照明的效果要求不同，需要因地制宜进行照明控制。此外，不同季节、一天中的不同时段对路灯的亮度要求也是不同的。传统方法难以做到在节能的同时实现人性化的亮度自适应调整。
通过融合利用进化深度学习，构建工业园区照明特征参数模型，包含光照强度数据与人员动态分布数据等，自动分析园区光照、人流量及人员分布等实时数据，并结合历史照明使用模式和能耗数据，不断调整照明参数和控制逻辑。进化深度学习使得系统能自主适应环境变化和需求变更，实现工业园区内不同场所的照明智能控制，包含对灯具的开关、亮度调整等。基于进化深度学习的智慧照明总体框架如图3所示。
图3 基于进化深度学习的智慧照明总体框架
通过进化深度学习实现对照明系统的精准控制，自动适应环境变化与人员活动，显著提升照明效率与节能效果。工业园区由于其自身的性质与功能角色，普遍能耗较高，节能压力非常大，一些空旷的厂房和仓库实现智慧照明具有重要意义和价值。因此，智慧照明不仅为工业园区创造了舒适的光环境，还通过智能调节减少了能源浪费，助力工业园区绿色可持续发展。其高效性与智能化管理，降低了维护成本，进一步提升了工业园区整体运营效率。
3.3 基于进化深度学习的设备预警
设备预警在工业园区能源管理中至关重要，能够确保关键设备稳定运行，预防突发故障导致的生产中断和能源浪费。通过实时监测与数据分析，预警系统能提前识别潜在问题，及时采取措施，保障生产连续性和能源效率，是提升园区整体运营管理水平的关键环节。传统的设备预警方法主要有基于信号的处理方法和基于数据驱动的方法[5]，这些方法由于自身的理论限制，通常预测结果较片面，在复杂工况环境下的预测结果往往精度不高，无法适应当前工业园区的设备发展态势。由于进化深度学习具备更强的自学习特征，使特征参数具备更强的表征能力，对处理设备预警具有天然优势。
特征参数的选取对设备预警的精准度具有直接影响。设备故障的原因受多方面影响，如设备所处环境改变、电参数调整、设备性能变化等，传统预测模型的问题主要在于很难通过全面的特征参数去预测故障，甚至发生“维度灾难”的现象。综合工业园区能源管理平台的要求以及设备特征，本文构建了基于进化深度学习的设备预警特征参数库，如图4所示。
图4 基于进化深度学习的设备预警特征参数库
进化深度学习可以精准预测设备故障，提前介入维护，避免非计划停机，保障生产连续性与能源供应稳定性。通过实时数据分析，优化维护策略，减少维护成本与时间，提升设备使用寿命。同时，预警系统促进能源高效利用，减少浪费，助力工业园区节能减排目标实现。进化深度学习的应用，使预警更加智能和精准，为工业园区能源管理带来实质性提升。
4 创新应用的保障措施
进化深度学习等新一代数字技术的应用推动了能耗预测、智慧照明、设备预警等场景的创新，取得了良好成效，为使进化深度学习以及其他新一代数字技术更好地与工业园区能源管理的业务需要进行深度融合进而提升管理效能，本文将从加强数据采集和分析能力、完善数据与网络安全风险管控、推动应用场景深度创新、强化人才队伍建设和工作机制保障4方面提出保障措施。
4.1 加强数据采集和分析能力
进化深度学习的应用需要有大量精细、准确的业务数据做支撑[6]，而如何做好数据的精准采集和分析也成为推动新一代数字技术在能源管理中深度应用的重点工作。据此，需深化能源数据资源管理的顶层规划，构建健全的监测体系与高效的数据采集网络，推动数据标准和接口规范的制定工作统一前置，打破不同设备和系统之间的数据壁垒。同时，要加强算力基础设施建设，优化数据采集和传输技术，采用先进的传感器技术和数据传输技术，提高数据的实时性和可靠性，满足进化深度学习在数据质量和算力设施等方面的基本需求。
4.2 完善数据与网络安全风险管控
工业园区的数据与网络安全不仅关乎企业自身的长远发展，还与社会安全风险息息相关[7]。因此，运用进化深度学习等新一代数字技术推动工业园区能源管理效能提升的同时需要加强数据与网络安全保障体系建设，从策略规划、技术防护、人员管理、应急响应以及安全审计等多个维度进行体系框架搭建，明确安全策略与标准，指导全员行为。同时，要加强数据加密与保护，采用对称加密、公钥加密、防火墙等先进的加密技术，构建多层次防御体系，并对数据进行加密存储，防止未授权访问。安全体系建设也要重视数据灾备工作，通过制定完善的数据备份策略和灾难恢复计划，实施定期数据备份策略，以保障关键信息在遭遇意外丢失或损害时，能够立即恢复。
4.3 推动应用场景深度创新
进化深度学习的应用推动了能耗预测、智慧照明、设备预警等应用场景创新，推动了工业园区能源管理的智慧化升级，但目前的创新工作依然存在“重技术创新，轻实际应用”的倾向，技术落地实用性不足。为提高进化深度学习等技术落地后的实际应用成效，在技术应用层面要破除条块分割的设计思路，通盘考虑，聚焦功能本身的同时，也要关注场景前后之间的关联性。例如，在应用进化深度学习打造能耗预测功能时，要考虑能耗预测的数据是否会与生产、销售、管理等其他应用存在潜在联系，在功能设计时进行通盘考虑，从而实现场景联动并提高技术创新的落地成效。
4.4 强化人才队伍建设和工作机制保障
工业园区的数字化转型门槛较高，新一代数字技术的应用对研发人员的技术水平提出了更高要求[8]。基于此，不仅要加强对进化深度学习等先进技术的研究，加强算法和模型研究以满足业务创新需要，而且要强化人才队伍建设，培养兼具业务与技术知识的复合型人才，以应对行业变革，为技术创新业务应用的路径探索提供智力支撑。同时，还需重视工业园区管理业务需求实际，完善业技融合的培训模式和工作机制。例如，受制于传统的工作方式，一线员工对于新技术、新功能的适应需要花费一定的时间和精力，通过完善的适应性培训能够更好地推动创新应用成果落地。
5 结束语
本文通过深入探讨进化深度学习在工业园区能源管理中的创新应用场景，揭示了其在促进能源高效利用、保障生产安全及推动绿色可持续发展方面的巨大潜力。进化深度学习不仅在工业园区能源管理中发挥重要作用，同样也适用于其他类型园区或者有能源管理需求的场景。可以预见，进化深度学习的应用前景广阔，其不断创新与发展将为构建更加智慧、绿色、可持续的能源未来奠定坚实基础，将以前所未有的方式重塑智慧能源管理的模式，推动所在行业的高质量发展。
Research on innovative application scenarios of evolutionary deep learning in industrial park energy management
WANG Qiang, LI Jiahong
（China Iconic Technology Company Limited, Hefei 230088, China）
Abstract: Industrial parks are facing great pressure in energy conservation and emission reduction, making it imperative to integrate digital technologies into energy management. First, this paper analyzes the typical problems with traditional energy management approaches in industrial parks. Then, it proposes an energy management method based on evolutionary deep learning. This method is applied to three key scenarios: energy consumption forecasting, intelligent lighting, and equipment early warning in industrial parks. Finally, it summarizes the safeguard measures for the practical application of evolutionary deep learning, providing a mature approach to expanding the application scenarios of energy management.
Keywords: energy management; evolutionary deep learning; energy consumption forecasting; intelligent lighting; equipment early warning
本文刊于《信息通信技术与政策》2024年 第10期
主办：中国信息通信研究院
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