(19)國家知識產(chǎn)權局(10)申請公布號CN120197119A(21)申請?zhí)?02510685484.6(71)申請人寧波沃仕盾科技有限公司座)1706室(74)專利代理機構深圳市康弘知識產(chǎn)權代理有限公司44247(54)發(fā)明名稱一種工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法及系統(tǒng)本申請?zhí)岢鲆环N工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法及系統(tǒng)，工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法包括：周期性獲取工業(yè)用水能耗與工業(yè)用電能耗，得到水能序列和電能序列；基于所述水能序列和所述電能序列，確定對應的水能特征和電能特征；根據(jù)所述水能特征和所述電能特征，構建水電關聯(lián)特征；在根據(jù)所述水電關聯(lián)特征確定所述水能序列和所述電能序列不存在異常的情況下，根據(jù)預先訓練的時空預測模型處理所述水能序列和所述電能序列，得到預測水能和預測電能；基于所述預測水能和所述預測電能，輸出所述水能序列和所述電能序列的異常監(jiān)測結(jié)果。本申請涉及工業(yè)周期性獲取工業(yè)用水能耗與工業(yè)用電能耗，得到水能序列和電能序列周期性獲取工業(yè)用水能耗與工業(yè)用電能耗，得到水能序列和電能序列基于所述水能序列和所述電能序列，確定對應的水能特征和電能特征根據(jù)所述水能特征和所述電能特征，構建水電關聯(lián)特征在根據(jù)所述水電關聯(lián)特征確定所述水能序列和所述電能序列不存在異常的情況下，根據(jù)預先訓練的時空預測模型處理所述水能序列和所述電能序列，得到預測水能和預測電能基于所述預測水能和所述預測電能，輸出所述水能序列和所述電能序列的異常監(jiān)測結(jié)果2周期性獲取工業(yè)用水能耗與工業(yè)用電能耗，得到水能序列和電能序列；基于所述水能序列和所述電能序列，確定對應的水能特征和電能特征；根據(jù)所述水能特征和所述電能特征，構建水電關聯(lián)特征；在根據(jù)所述水電關聯(lián)特征確定所述水能序列和所述電能序列不存在異常的情況下，根據(jù)預先訓練的時空預測模型處理所述水能序列和所述電能序列，得到預測水能和預測電基于所述預測水能和所述預測電能，輸出所述水能序列和所述電能序列的異常監(jiān)測結(jié)2.如權利要求1所述的工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述水能特征和所述電能特征，構建水電關聯(lián)特征包括：根據(jù)所述電能特征中的功率數(shù)據(jù)、所述水能特征中的流量數(shù)據(jù)和壓差數(shù)據(jù)，確定所述水能特征和所述電能特征的水電耦合系數(shù)；根據(jù)所述水能特征中的第一實際能耗和第一計劃能耗以及所述電能特征中的第二實際能耗和第二計劃能耗，確定所述水能特征和所述電能特征的能耗匹配度；根據(jù)所述電能特征的時間戳，從所述第二實際能耗中確定峰時能耗和谷時能耗；根據(jù)所述峰時能耗和所述谷時能耗確定所述電能特征的能耗分布系數(shù)；根據(jù)所述能耗分布系數(shù)和所述能耗匹配度，確定所述水能特征和所述電能特征的間接關聯(lián)系數(shù)；根據(jù)所述水電耦合系數(shù)和所述間接關聯(lián)系數(shù)，確定所述水電關聯(lián)特征。3.如權利要求2所述的工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法，其特征在于，所述確定所述水能特征和所述電能特征的水電耦合系數(shù)包括：確定所述流量數(shù)據(jù)和所述壓差數(shù)據(jù)的乘積；根據(jù)所述功率數(shù)據(jù)和所述乘積的比值，確定所述水電耦合系數(shù)；其中，所述水電耦合系數(shù)用于指示所述水能特征和所述電能特征之間的關聯(lián)程度。4.如權利要求2所述的工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述能耗分布系數(shù)和所述能耗匹配度，確定所述水能特征和所述電能特征的間接關聯(lián)系數(shù)包括：確定所述能耗分布系數(shù)和所述能耗匹配度的乘積為所述水能特征和所述電能特征的間接關聯(lián)系數(shù)。5.如權利要求2所述的工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法，其特征在于，根據(jù)所述水電關聯(lián)特征確定所述水能序列和所述電能序列存在異常包括：根據(jù)所述水能特征和所述電能特征構建節(jié)點；根據(jù)所述水電耦合系數(shù)和所述間接關聯(lián)系數(shù)確定任意兩個節(jié)點之間的邊權；根據(jù)所述節(jié)點和所述邊權構建水電圖數(shù)據(jù)；基于預先訓練的圖神經(jīng)網(wǎng)絡，確定所述水電圖數(shù)據(jù)的編碼向量；在所述編碼向量與預存的歷史編碼向量之間的差異度大于或等于預設的差異閾值的情況下，確定所述水能序列和所述電能序列存在異常；在所述編碼向量與預存的歷史編碼向量之間的差異度小于預設的差異閾值的情況下，確定所述水能序列和所述電能序列不存在異常。3根據(jù)預先獲取的歷史水能序列、歷史電能序列以及對應的時間戳，構建第一時域編碼根據(jù)所述歷史水能序列、所述歷史電能序列以及對應的位置信息，構建第一空域編碼基于所述第一時域編碼和所述第一空域編碼，根據(jù)預先構建根據(jù)所述第二時域編碼和所述預測時域編碼之間的差異，以依據(jù)反向傳播算法更新所述初始預測模型，直到所述第在基于所述時空預測模型確定預測水能和預測電能的次數(shù)達到預設的次數(shù)閾值時，確所述電子設備，用于周期性從所述傳感器獲取工業(yè)用水能耗與工業(yè)用電能耗，得到水所述電子設備，還用于基于所述水能序列和所述電能序列，所述電子設備，還用于在根據(jù)所述水電關聯(lián)特征確定所述水能序列和所述電能序列不4所述電子設備，還用于基于所述預測水能和所述預測電能，輸出所述水能序列和所述電能序列的異常監(jiān)測結(jié)果。10.如權利要求9所述的工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述電子設備根據(jù)所述水能特征和所述電能特征，構建水電關聯(lián)特征包括：根據(jù)所述電能特征中的功率數(shù)據(jù)、所述水能特征中的流量數(shù)據(jù)和壓差數(shù)據(jù)，確定所述水能特征和所述電能特征的水電耦合系數(shù)；根據(jù)所述水能特征中的第一實際能耗和第一計劃能耗以及所述電能特征中的第二實際能耗和第二計劃能耗，確定所述水能特征和所述電能特征的能耗匹配度；根據(jù)所述電能特征的時間戳，從所述第二實際能耗中確定峰時能耗和谷時能耗；根據(jù)所述峰時能耗和所述谷時能耗確定所述電能特征的能耗分布系數(shù)；根據(jù)所述能耗分布系數(shù)和所述能耗匹配度，確定所述水能特征和所述電能特征的間接關聯(lián)系數(shù)；根據(jù)所述水電耦合系數(shù)和所述間接關聯(lián)系數(shù)，確定所述水電關聯(lián)特征。5一種工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法及系統(tǒng)技術領域[0001]本申請涉及工業(yè)監(jiān)測技術領域，尤其涉及一種工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法及系統(tǒng)。背景技術[0002]目前，隨著數(shù)據(jù)科學發(fā)展，一些企業(yè)或廠家傾向于利用大數(shù)據(jù)技術為工業(yè)生產(chǎn)賦能，以提升工業(yè)生產(chǎn)的效率并降低工業(yè)生產(chǎn)的成本。例如，一些企業(yè)通過對水電能耗進行監(jiān)測，優(yōu)化工藝制程，從而提升工業(yè)生產(chǎn)的效益。目前，通常通過傳感器實時采集到的能耗數(shù)據(jù)調(diào)整工業(yè)制程工藝。然而這種方式未考慮水電能耗的相關性等深層數(shù)據(jù)特征，導致工業(yè)監(jiān)測的準確度低。發(fā)明內(nèi)容[0003]鑒于以上內(nèi)容，有必要提出一種工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法及系統(tǒng)，以解決工業(yè)監(jiān)測的準確度低下的技術問題。[0004]本申請?zhí)峁┮环N工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法，應用于電子設備，所述方法包括：周期性獲取工業(yè)用水能耗與工業(yè)用電能耗，得到水能序列和電能序列；基于所述水能序列和所述電能序列，確定對應的水能特征和電能特征；根據(jù)所述水能特征和所述電能特征，構建水電關聯(lián)特征；在根據(jù)所述水電關聯(lián)特征確定所述水能序列和所述電能序列不存在異常的情況下，根據(jù)預先訓練的時空預測模型處理所述水能序列和所述電能序列，得到預測水能和預測電能；基于所述預測水能和所述預測電能，輸出所述水能序列和所述電能序列的異常監(jiān)測結(jié)果。[0005]在一些實施例中，所述根據(jù)所述水能特征和所述電能特征，構建水電關聯(lián)特征包括：根據(jù)所述電能特征中的功率數(shù)據(jù)、所述水能特征中的流量數(shù)據(jù)和壓差數(shù)據(jù)，確定所述水能特征和所述電能特征的水電耦合系數(shù)；根據(jù)所述水能特征中的第一實際能耗和第一計劃能耗以及所述電能特征中的第二實際能耗和第二計劃能耗，確定所述水能特征和所述電能特征的能耗匹配度；根據(jù)所述電能特征的時間戳，從所述第二實際能耗中確定峰時能耗和谷時能耗；根據(jù)所述峰時能耗和所述谷時能耗確定所述電能特征的能耗分布系數(shù)；根據(jù)所述能耗分布系數(shù)和所述能耗匹配度，確定所述水能特征和所述電能特征的間接關聯(lián)系數(shù)；根據(jù)所述水電耦合系數(shù)和所述間接關聯(lián)系數(shù)，確定所述水電關聯(lián)特征。[0006]在一些實施例中，所述確定所述水能特征和所述電能特征的水電耦合系數(shù)包括：確定所述流量數(shù)據(jù)和所述壓差數(shù)據(jù)的乘積；根據(jù)所述功率數(shù)據(jù)和所述乘積的比值，確定所述水電耦合系數(shù)；其中，所述水電耦合系數(shù)用于指示所述水能特征和所述電能特征之間的關聯(lián)程度。[0007]在一些實施例中，所述根據(jù)所述能耗分布系數(shù)和所述能耗匹配度，確定所述水能特征和所述電能特征的間接關聯(lián)系數(shù)包括：確定所述能耗分布系數(shù)和所述能耗匹配度的乘積為所述水能特征和所述電能特征的間接關聯(lián)系數(shù)。6[0008]在一些實施例中，根據(jù)所述水電關聯(lián)特征確定所述水能序列和所述電能序列存在異常包括：根據(jù)所述水能特征和所述電能特征構建節(jié)點；根據(jù)所述水電耦合系數(shù)和所述間接關聯(lián)系數(shù)確定任意兩個節(jié)點之間的邊權；根據(jù)所述節(jié)點和所述邊權構建水電圖數(shù)據(jù)；基于預先訓練的圖神經(jīng)網(wǎng)絡，確定所述水電圖數(shù)據(jù)的編碼向量；在所述編碼向量與預存的歷史編碼向量之間的差異度大于或等于預設的差異閾值的情況下，確定所述水能序列和所述電能序列存在異常；在所述編碼向量與預存的歷史編碼向量之間的差異度小于預設的差異閾值的情況下，確定所述水能序列和所述電能序列不存在異常。[0009]在一些實施例中，所述方法還包括訓練所述時空預測模型，所述訓練所述時空預測模型包括：根據(jù)預先獲取的歷史水能序列、歷史電能序列以及對應的時間戳，構建第一時域編碼和第二時域編碼；根據(jù)所述歷史水能序列、所述歷史電能序列以及對應的位置信息，構建第一空域編碼和第二空域編碼；基于所述第一時域編碼和所述第一空域編碼，根據(jù)預先構建的初始預測模型，確定對應的預測時域編碼和預測空域編碼；根據(jù)所述第二時域編碼和所述預測時域編碼之間的差異，以及所述第二空域編碼和所述預測空域編碼之間的差異，確定所述初始預測模型的第一損失值；依據(jù)反向傳播算法更新所述初始預測模型，直到所述第一損失值滿足預設條件，停止更新所述初始預測模型，得到訓練至收斂狀態(tài)的時空預測模型。[0010]在一些實施例中，所述確定所述初始預測模型的第一損失值的方法滿足以下第一其中，Loss代表第一損失值；a代表所述第二時域編碼和所述預測時域編碼之間的差異的第一權重參數(shù)；β代表所述第二空域編碼和所述預測空域編碼之間的差異的第二權重參數(shù)；γ代表所述第二時域編碼和所述第二空域編碼之間的相似度的第三權重參數(shù)；i代表第二時域編碼中的維度的索引，n代表第二時域編碼中的維度的數(shù)量；j代表第二空域編碼中的維度的索引，m代表第二空域編碼中的維度的數(shù)量；A_i代表第二時域編碼中第i個維度的數(shù)值；B_i代表預測時域編碼中第i個維度的數(shù)值；C_j代表第二空域編碼中第j個維度的數(shù)值；D_j代表預測空域編碼中第j個維度的數(shù)值；G代表所述第二時域編碼和所述第二空域編碼的相似度。[0011]在一些實施例中，所述方法還包括：在基于所述時空預測模型確定預測水能和預測電能的次數(shù)達到預設的次數(shù)閾值時，確定所述時空預測模型最后一次輸出的預測水能和預測電能對應的水能序列和電能序列；基于所述水能序列和所述電能序列的相似度，更新所述第一損失函數(shù)。[0012]本申請實施例還提供一種工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括電子設備和傳感器；所述電子設備，用于周期性從所述傳感器獲取工業(yè)用水能耗與工業(yè)用電能耗，得到水能序列和電能序列；所述電子設備，還用于基于所述水能序列和所述電能序列，確定對應的水能特征和電能特征；所述電子設備，還用于根據(jù)所述水能特征和所述電能特征，構建水電關聯(lián)特征；所述電子設備，還用于在根據(jù)所述水電關聯(lián)特征確定所述水能序列和所述電能序列不存在異常的情況下，根據(jù)預先訓練的時空預測模型處理所述水能序列和所述電能序列，得到預測水能和預測電能；所述電子設備，還用于基于所述預測水能和所述預測電能，輸出所述水能序列和所述電能序列的異常監(jiān)測結(jié)果。7[0013]在一些實施例中，所述電子設備根據(jù)所述水能特征和所述電能特征，構建水電關聯(lián)特征包括：根據(jù)所述電能特征中的功率數(shù)據(jù)、所述水能特征中的流量數(shù)據(jù)和壓差數(shù)據(jù)，確定所述水能特征和所述電能特征的水電耦合系數(shù)；根據(jù)所述水能特征中的第一實際能耗和第一計劃能耗以及所述電能特征中的第二實際能耗和第二計劃能耗，確定所述水能特征和所述電能特征的能耗匹配度；根據(jù)所述電能特征的時間戳，從所述第二實際能耗中確定峰時能耗和谷時能耗；根據(jù)所述峰時能耗和所述谷時能耗確定所述電能特征的能耗分布系數(shù)；根據(jù)所述能耗分布系數(shù)和所述能耗匹配度，確定所述水能特征和所述電能特征的間接關聯(lián)系數(shù)；根據(jù)所述水電耦合系數(shù)和所述間接關聯(lián)系數(shù)，確定所述水電關聯(lián)特征由以上技術方案可以看出，本申請實施例通過周期性獲取工業(yè)用水、用電能耗數(shù)據(jù)，構建水能序列和電能序列，細化數(shù)據(jù)至分鐘級，提高監(jiān)測的時空分辨率?；谛蛄刑崛∷芴卣骱碗娔芴卣?如均值、方差、趨勢斜率等),并構建水電關聯(lián)特征(如能耗比、相位差),可捕捉能耗模式的細微變化。利用預先訓練的時空預測模型，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)與實時數(shù)據(jù)，預測未來時段的能耗值，當預測值與實際值偏差超過閾值時，觸發(fā)異常預警，基于預測水能和電能，優(yōu)化設備啟停策略。結(jié)合能耗數(shù)據(jù)調(diào)整生產(chǎn)工藝，提供實時異常事件實現(xiàn)異常附圖說明[0014]圖1是本申請一實施例提供的一種工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法的應用場景圖。[0015]圖2是本申請一實施例提供的一種工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法的流程圖。[0016]圖3是本申請一實施例提供的一種工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測系統(tǒng)的功能模塊圖。[0017]圖4是本申請實施例提供的一種電子設備的結(jié)構示意圖。具體實施方式[0018]為了能夠更清楚地理解本申請的目的、特征和優(yōu)點，下面結(jié)合附圖和具體實施例對本申請進行詳細描述。需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請的實施例及實施例中的特征可以相互結(jié)合。在下面的描述中闡述了很多具體細節(jié)以便于充分理解本申請，所述描述的實施例僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例。隱含地包括一個或者更多個所述特征。在本申請的描述中，“多個”的含義是兩個或兩個以[0020]除非另有定義，本文所使用的所有的技術和科學術語與屬于本申請的技術領域的技術人員通常理解的含義相同。本文中在本申請的說明書中所使用的術語只是為了描述具體的實施例的目的，不是旨在于限制本申請。本文所使用的術語“和/關的所列項目的任意的和所有的組合。[0021]本申請實施例提供一種工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法，可應用于一個或者多個電子設備中，電子設備是一種能夠按照事先設定或存儲的指令，自動進行數(shù)值計算和/或信息處理的設備，其硬件包括但不限于微處理器、專用集成電路(ApplicationSpecific8[0022]電子設備可以是任何一種可與客戶進行人機交互的電子產(chǎn)品，例如，個人計算機、網(wǎng)絡電視(InternetProtocol[0023]電子設備還可以包括網(wǎng)絡設備和/或客戶設備。其中，所述網(wǎng)絡設備包括，但不限于單個網(wǎng)絡服務器、多個網(wǎng)絡服務器組成的服務器組或基于云計算(CloudComputing)的由大量主機或網(wǎng)絡服務器構成的云。[0024]電子設備所處的網(wǎng)絡包括但不限于互聯(lián)網(wǎng)、廣域網(wǎng)、城域網(wǎng)、局域網(wǎng)、虛擬專用網(wǎng)絡(VirtualPrivateNetwork,VPN)等。[0025]如圖1所示為本申請一實施例提供的一種工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法的應用場景圖，本申請?zhí)峁┑囊环N工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法可應用于電子設備100。其中，電子設備100可以是應用于監(jiān)測站點的計算機或服務器等設備，電子設備100通信連接于傳感器200。所述電子設備100,用于周期性從所述傳感器200獲取工業(yè)用水能耗與工業(yè)用電能耗，得到水能序列和電能序列。所述電子設備100,還用于基于所述水能序列和所述電能序列，確定對應的水能特征和電能特征。所述電子設備100,還用于根據(jù)所述水能特征和所述電能特征，構建水電關聯(lián)特征。所述電子設備100,還用于在根據(jù)所述水電關聯(lián)特征確定所述水能序列和所述電能序列不存在異常的情況下，根據(jù)預先訓練的時空預測模型處理所述水能序列和所述電能序列，得到預測水能和預測電能。所述電子設備100,還用于基于所述預測水能和所述預測電能，輸出所述水能序列和所述電能序列的異常監(jiān)測結(jié)果。[0026]如圖2所示，是本申請一實施例提供的一種工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法的流程圖。根據(jù)不同的需求，該流程圖中步驟的順序可以改變，某些步驟可以省略。本申請實施例提供的一種工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法包括如下步驟。[0027]S20,周期性獲取工業(yè)用水能耗與工業(yè)用電能耗，得到水能序列和電能序列。[0028]在本申請一實施例中，在對工業(yè)用水和工業(yè)用電的能耗進行監(jiān)測的過程中，可先周期性的獲取工業(yè)用水能耗與工業(yè)用電能耗，為后續(xù)預測任意一個時間段的工業(yè)用水能耗和工業(yè)用電能耗提供數(shù)據(jù)支撐。[0029]具體的，工業(yè)用水能耗是指工業(yè)企業(yè)在生產(chǎn)過程中消耗的水資源及相關能耗數(shù)據(jù)，包括：企業(yè)在報告期內(nèi)用于工業(yè)生產(chǎn)活動的總水量，包括新鮮水取水量和重復用水量；分部門用水量，如主要生產(chǎn)用水(直接用于產(chǎn)品生產(chǎn)的環(huán)節(jié))、輔助生產(chǎn)用水(如機修、運輸、空壓站等支持性部門)、附屬生產(chǎn)用水(如廠內(nèi)綠化、職工食堂、浴室等);用水高峰與低谷，水源提取或從市場購買的水(如再生水、礦泉水等);外供水量：企業(yè)向外部單位供應的水量(如出售的原水、自來水等),以離廠水量為準；外排水量：生產(chǎn)過程中使用后排放到外部的水量，包括進入污水管網(wǎng)或自然環(huán)境的水量。[0030]在本申請一實施例中，工業(yè)用水能耗數(shù)據(jù)還包括：工業(yè)用水重復利用率，用于指示重復用水量占用水總量的百分比，反映水資源的循環(huán)利用效率；單位產(chǎn)品水耗，用于指示生產(chǎn)每單位產(chǎn)品所消耗的水量，用于評估生產(chǎn)過程的節(jié)水水平。[0031]在本申請一實施例中，工業(yè)用電能耗是指工業(yè)企業(yè)在生產(chǎn)過程中消耗的電能及相9等不同時段的電量；分設備/區(qū)域用電量，用于記錄關鍵設備或生產(chǎn)區(qū)域的用電量，用于識映用電設備的效率，功率因數(shù)過低可能導致力調(diào)電費增加；在本申請一實施例中，水能序列是按時間順序記錄的工業(yè)用水能耗數(shù)據(jù)，用于分析和預測用水趨勢，包括：時間戳，用于記錄數(shù)據(jù)采集的具體時間(如逐日、逐月、逐年);用水耗等。[0032]在本申請一實施例中，電能序列是按時間順序記錄的工業(yè)用電能耗數(shù)據(jù)，用于分析和預測用電趨勢，包括：時間戳，用于記錄數(shù)據(jù)采集的具體時間(如逐小時、逐日、逐月);用電量數(shù)據(jù)，用于指示總用電量、分設備/區(qū)域用電量、峰谷時段用電量等；電能質(zhì)量參數(shù)，[0033]S21,基于所述水能序列和所述電能序列，確定對應的水能特征和電能特征。[0034]在本申請一實施例中，水能特征是描述工業(yè)用水能耗模式的指標，電能特征是描擬合特征、復雜度度量特征等。其中，統(tǒng)計特征包括：均值/中位數(shù)，量的平均水平或典型值；方差/標準差，用于衡量用水量和用電量的波動程度；最大值/最小值，用于識別用水或用電高峰與低谷；偏度/峰度，用于描述用水量或用電量分布的對稱性與尖銳程度。時域特征包括：峰值/谷值，用于指示瞬時用水量或用電量突變(如設備啟停);過零點，用于分析水流方向變化(如正負流量交替);波動率，用于量化用水量或用電量的短期變化速率。頻域特征包括：周期性成分，用于通過傅里葉變換識別日/周/月周期波動；頻譜熵，用于評估用水模式或用電模式的隨機性(高熵值表示復雜模式)。模型擬合特征包括：ARIMA模型參數(shù)，用于指示用水量序列或用電量序列的自回歸與移動平均特性；季節(jié)性強度，用于量化季節(jié)性因素對用水量或用電量的影響。復雜度度量特征包括：分形維度，用于描述用水量序列或用電量序列的粗糙度與自相似性；樣本熵，用于衡量用水模式或用電模式的可預測性(低熵值表示高規(guī)律性)。[0035]在本申請一實施例中，電能特征用于刻畫工業(yè)用電的負荷特性與電能質(zhì)量。示例括：總用電量/峰谷差，反映整體能耗與負荷波動；功率因數(shù)，評估用電效率(低功率因數(shù)導致力調(diào)電費增加);電壓/電流有效值，用于監(jiān)測電能供應的穩(wěn)定性。時域特征包括：諧波含量，用于通過小波變換算法分析電壓/電流中的諧波成分；電壓暫降/暫升，用于捕捉瞬時電能質(zhì)量問題(如設備故障);三相不平衡度，用于評估電力系統(tǒng)對稱性。頻域特征包括：功率譜密度，用于識別特定頻率的能量分布(如電機諧波);頻帶能量比，用于分析不同頻段信號差分布，用于反映模型對用電模式的擬合能力。[0036]S22,根據(jù)所述水能特征和所述電能特征，構建水電關聯(lián)特征。[0037]在本申請一實施例中，所述根據(jù)所述水能特征和所述電能特征，構建水電關聯(lián)特征包括：根據(jù)所述電能特征中的功率數(shù)據(jù)、所述水能特征中的流量數(shù)據(jù)和壓差數(shù)據(jù)，確定所述水能特征和所述電能特征的水電耦合系數(shù)；根據(jù)所述水能特征中的第一實際能耗和第一計劃能耗以及所述電能特征中的第二實際能耗和第二計劃能耗，確定所述水能特征和所述電能特征的能耗匹配度；根據(jù)所述電能特征的時間戳，從所述第二實際能耗中確定峰時能耗和谷時能耗；根據(jù)所述峰時能耗和所述谷時能耗確定所述電能特征的能耗分布系數(shù)；根據(jù)所述能耗分布系數(shù)和所述能耗匹配度，確定所述水能特征和所述電能特征的間接關聯(lián)系數(shù)；根據(jù)所述水電耦合系數(shù)和所述間接關聯(lián)系數(shù)，確定所述水電關聯(lián)特征。[0038]在本申請一實施例中，所述確定所述水能特征和所述電能特征的水電耦合系數(shù)包括：確定所述流量數(shù)據(jù)和所述壓差數(shù)據(jù)的乘積；根據(jù)所述功率數(shù)據(jù)和所述乘積的比值，確定所述水電耦合系數(shù)；其中，所述水電耦合系數(shù)用于指示所述水能特征和所述電能特征之間的關聯(lián)程度。[0039]在本申請一實施例中，所述根據(jù)所述能耗分布系數(shù)和所述能耗匹配度，確定所述水能特征和所述電能特征的間接關聯(lián)系數(shù)包括：確定所述能耗分布系數(shù)和所述能耗匹配度的乘積為所述水能特征和所述電能特征的間接關聯(lián)系數(shù)。[0040]S23,在根據(jù)所述水電關聯(lián)特征確定所述水能序列和所述電能序列不存在異常的情況下，根據(jù)預先訓練的時空預測模型處理所述水能序列和所述電能序列，得到預測水能和預測電能。[0041]在本申請一實施例中，根據(jù)所述水電關聯(lián)特征確定所述水能序列和所述電能序列存在異常包括：根據(jù)所述水能特征和所述電能特征構建節(jié)點；根據(jù)所述水電耦合系數(shù)和所述間接關聯(lián)系數(shù)確定任意兩個節(jié)點之間的邊權；根據(jù)所述節(jié)點和所述邊權構建水電圖數(shù)據(jù)；基于預先訓練的圖神經(jīng)網(wǎng)絡，確定所述水電圖數(shù)據(jù)的編碼向量；在所述編碼向量與預存的歷史編碼向量之間的差異度大于或等于預設的差異閾值的情況下，確定所述水能序列和所述電能序列存在異常；在所述編碼向量與預存的歷史編碼向量之間的差異度小于預設的差異閾值的情況下，確定所述水能序列和所述電能序列不存在異常。[0042]在本申請一實施例中，所述方法還包括訓練所述時空預測模型，所述訓練所述時空預測模型包括：根據(jù)預先獲取的歷史水能序列、歷史電能序列以及對應的時間戳，構建第一時域編碼和第二時域編碼；根據(jù)所述歷史水能序列、所述歷史電能序列以及對應的位置信息，構建第一空域編碼和第二空域編碼；基于所述第一時域編碼和所述第一空域編碼，根據(jù)預先構建的初始預測模型，確定對應的預測時域編碼和預測空域編碼；根據(jù)所述第二時域編碼和所述預測時域編碼之間的差異，以及所述第二空域編碼和所述預測空域編碼之間的差異，確定所述初始預測模型的第一損失值；依據(jù)反向傳播算法更新所述初始預測模型，直到所述第一損失值滿足預設條件，停止更新所述初始預測模型，得到訓練至收斂狀態(tài)的時空預測模型。[0043]在本申請一實施例中，所述確定所述初始預測模型的第一損失值的方法滿足以下代表第一損失值；α代表所述第二時域編碼和所述預測時域編碼之間的差異的第一權重參數(shù)；β代表所述第二空域編碼和所述預測空域編碼之間的差異的第二權重參數(shù)；y代表所述第二時域編碼和所述第二空域編碼之間的相似度的第三權重參數(shù)；i代表第二時域編碼中的維度的索引，n代表第二時域編碼中的維度的數(shù)量；j代表第二空域編碼中的維度的索引，m代表第二空域編碼中的維度的數(shù)量；A;代表第二時域編碼中第i個維度的數(shù)值；B代表預11測時域編碼中第i個維度的數(shù)值；Cj代表第二空域編碼中第j個維度的數(shù)值；D;代表預測空域編碼中第j個維度的數(shù)值；G代表所述第二時域編碼和所述第二空域編碼的相似度。在第一損失值越小的情況下，表明初始預測模型輸出的預測時域編碼和第二時域編碼之間的差異度越小，且表明初始預測模型輸出的預測空域編碼之間的差異度越小，則初始預測模型輸出的預測結(jié)果的準確度越高。[0044]在本申請一實施例中，所述方法還包括：在基于所述時空預測模型確定預測水能和預測電能的次數(shù)達到預設的次數(shù)閾值時，確定所述時空預測模型最后一次輸出的預測水能和預測電能對應的水能序列和電能序列；基于所述水能序列和所述電能序列的相似度，更新所述第一損失函數(shù)。[0045]S24,基于所述預測水能和所述預測電能，輸出所述水能序列和所述電能序列的異常監(jiān)測結(jié)果。[0046]在本申請一實施例中，可根據(jù)預測水能和預測電能對水能序列和電能序列的異常情況進行分級，得到水能序列和電能序列的異常監(jiān)測結(jié)果。示例性的，在預測水能或預測電能超出預設閾值或預測水能與預測電能的比例超過比例閾值時，表明單個指標(例如，預測水能或預測電能)超出預期，或多個指標之間的耦合程度異常，因此可確定異常監(jiān)測結(jié)果的異常等級較低；在連續(xù)多次得到的多個預測水能或多個預測電能超出預設閾值，或多個預測水能與多個預測電能的比例超過比例閾值時，表明工業(yè)用水能耗與工業(yè)用電能耗在時域維度出現(xiàn)持續(xù)性的異常情況，則可確定異常監(jiān)測結(jié)果的異常等級較高。[0047]由以上技術方案可以看出，本申請實施例通過周期性獲取工業(yè)用水、用電能耗數(shù)據(jù)，構建水能序列和電能序列，細化數(shù)據(jù)至分鐘級，提高監(jiān)測的時空分辨率。基于序列提取水能特征和電能特征(如均值、方差、趨勢斜率等),并構建水電關聯(lián)特征(如能耗比、相位差),可捕捉能耗模式的細微變化。利用預先訓練的時空預測模型，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)與實時數(shù)據(jù)，預測未來時段的能耗值，當預測值與實際值偏差超過閾值時，觸發(fā)異常預警，基于預測水能和電能，優(yōu)化設備啟停策略。結(jié)合能耗數(shù)據(jù)調(diào)整生產(chǎn)工藝，提供實時異常事件實現(xiàn)異常[0048]請參見圖3,圖3是本申請一實施例提供的一種工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測系統(tǒng)的功能模塊圖。所述工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測系統(tǒng)31包括電子設備100和傳感器200.本申請所稱的模塊/單元是指一種能夠被處理器13所執(zhí)行，并且能夠完成固定功能的一系列計算機可讀指令段，其存儲在存儲器12中。在本實施例中，關于各模塊/單元的功能將在后續(xù)的實施例[0049]所述電子設備100,用于周期性從所述傳感器200獲取工業(yè)用水能耗與工業(yè)用電能[0050]所述電子設備100,還用于基于所述水能序列和所述電能序列，確定對應的水能特征和電能特征。[0051]所述電子設備100,還用于根據(jù)所述水能特征和所述電能特征，構建水電關聯(lián)特[0052]所述電子設備100,還用于在根據(jù)所述水電關聯(lián)特征確定所述水能序列和所述電能序列不存在異常的情況下，根據(jù)預先訓練的時空預測模型處理所述水能序列和所述電能序列，得到預測水能和預測電能。[0053]所述電子設備100,還用于基于所述預測水能和所述預測電能，輸出所述水能序列和所述電能序列的異常監(jiān)測結(jié)果。[0054]在一些實施例中，所述電子設備100根據(jù)所述水能特征和所述電能特征，構建水電關聯(lián)特征包括：根據(jù)所述電能特征中的功率數(shù)據(jù)、所述水能特征中的流量數(shù)據(jù)和壓差數(shù)據(jù)，確定所述水能特征和所述電能特征的水電耦合系數(shù)根據(jù)所述水能特征中的第一實際能耗和第一計劃能耗以及所述電能特征中的第二實際能耗和第二計劃能耗，確定所述水能特征和所述電能特征的能耗匹配度；根據(jù)所述電能特征的時間戳，從所述第二實際能耗中確定峰時能耗和谷時能耗；根據(jù)所述峰時能耗和所述谷時能耗確定所述電能特征的能耗分布系數(shù)；根據(jù)所述能耗分布系數(shù)和所述能耗匹配度，確定所述水能特征和所述電能特征的間接關聯(lián)系數(shù)；根據(jù)所述水電耦合系數(shù)和所述間接關聯(lián)系數(shù)，確定所述水電關聯(lián)特征。[0055]請參見圖4,是本申請實施例提供的一種電子設備的結(jié)構示意圖。電子設備100包括存儲器12和處理器13.存儲器12用于存儲計算機可讀指令，處理器13用執(zhí)行所述儲器中存儲的計算機可讀指令以實現(xiàn)上述任一實施例所述的一種工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法。[0056]在本申請一實施例中，電子設備100還包括總線、存儲在所述存儲器12中并可在所述處理器13上運行的計算機程序，例如一種工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測程序。[0057]圖4僅示出了具有存儲器12和處理器13的電子設備100,本領域技術人員可以理解的是，圖3示出的結(jié)構并不構成對電子設備100的限定，可以包括比圖示更少或者更多的部[0058]結(jié)合圖2,電子設備100中的所述存儲器12存儲多個計算機可讀指令以實現(xiàn)所述工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法，所述處理器13可執(zhí)行所述多個指令從而實現(xiàn)：周期性獲取工業(yè)用水能耗與工業(yè)用電能耗，得到水能序列和電能序列；基于所述水能序列和所述電能序列，確定對應的水能特征和電能特征；根據(jù)所述水能特征和所述電能特征，構建水電關聯(lián)特征；在根據(jù)所述水電關聯(lián)特征確定所述水能序列和所述電能序列不存在異常的情況下，根據(jù)預先訓練的時空預測模型處理所述水能序列和所述電能序列，得到預測水能和預測電能；基于所述預測水能和所述預測電能，輸出所述水能序列和所述電能序列的異常監(jiān)測結(jié)果。[0059]具體地，所述處理器13對上述指令的具體實現(xiàn)方法可參考圖2對應實施例中相關[0060]本領域技術人員可以理解，所述示意圖僅僅是電子設備100的示例，并不構成對電子設備100的限定，電子設備100可以是總線型結(jié)構，也可以是星形結(jié)構，電子設備100還可以包括比圖示更多或更少的其他硬件或者軟件，或者不同的部件布置，例如電子設備100還可以包括輸入輸出設備、網(wǎng)絡接入設備等。[0061]需要說明的是，電子設備100僅為舉例，其他現(xiàn)有的或今后可能出現(xiàn)的電子產(chǎn)品如可適應于本申請，也應包含在本申請的保護范圍以內(nèi)，并以引用方式包含于此。[0062]其中，存儲器12至少包括一種類型的可讀存儲介質(zhì)，所述可讀存儲介質(zhì)可以是非子設備100的內(nèi)部存儲單元，例如該電子設備100的移動硬盤。存儲器12在另一些實施例中也可以是電子設備100的外部存儲設備，例如電子設備100上配備的插接式移動硬盤、智能存儲卡(SmartMediaCard,SMC)、安全數(shù)字(SecureDigital,SD)卡、閃存卡(FlashCard)等。存儲器12不僅可以用于存儲安裝于電子設備100的應用軟件及各類數(shù)據(jù)，例如一種工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測程序的代碼等，還可以用于暫時地存儲已經(jīng)輸出或者將要輸出的數(shù)據(jù)。[0063]處理器13在一些實施例中可以由集成電路組成，例如可以由單個封裝的集成電路所組成，也可以是由多個相同功能或不同功能封裝的集成電路所組成，包括一個或者多個中央處理器(CentralProcessingunit,CPU)、微處理器、數(shù)種控制芯片的組合等。處理器13是電子設備100的控制核心(ControlUnit),利用各種接口和線路連接整個電子設備100的各個部件，通過運行或執(zhí)行存儲在所述存儲器12內(nèi)的程序或者模塊(例如執(zhí)行工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測程序等),以及調(diào)用存儲在所述存儲器12內(nèi)的數(shù)據(jù)，以執(zhí)行電子設備100的各種功能和處理數(shù)據(jù)。[0064]所述處理器13執(zhí)行所述電子設備100的操作系統(tǒng)以及安裝的各類應用程序。所述處理器13執(zhí)行所述應用程序以實現(xiàn)上述各個工業(yè)水電能耗異常監(jiān)測方法實施例中的步驟，例如圖2所示的步驟。[0065]示例性的，所述計算機程序可以被分割成一個或多個模塊/單元，所述一個或者多個模塊/單元被存儲在所述存儲器12中，并由所述處理器13執(zhí)行，以完成本申請。所述一個或多個模塊/單元可以是能夠完成特定功能的一系列計算機可讀指令段，該指令段用于描述所述計算機程序在電子設備100中的執(zhí)行過程。[0066]上述以軟件功能模塊的形式實現(xiàn)的集成的單元，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質(zhì)中。上述軟件功能模塊存儲在一個存儲介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機、計算機設備，或者網(wǎng)絡設備等)或處理器(Processor)執(zhí)行