本发明属于人工智能的，尤其涉一种智慧园区管理方法及系统。
背景技术：
1、在目前的技术背景下，智慧园区管理系统主要侧重于利用物联网技术、人工智能和大数据分析来提升园区的能源管理、安全监控以及设施维护。这些系统通常包括能耗监测、智能优化算法以及安全实时监控等功能。然而，现有的智慧园区管理解决方案通常面临几个关键的技术挑战和局限性。
2、首先，现有的系统往往在能源管理上缺乏足够的灵活性和自适应性。虽然可以监控能耗，但在动态调整能源分配和优化能源利用方面往往不够智能化，不能根据实时数据和预测结果灵活调整能源供应策略。例如，对于多来源能源的管理(如太阳能、风能与传统电力的综合使用)，现有系统往往未能有效整合和优化这些能源的使用，导致能源浪费和成本增加。
3、其次，虽然多数系统采用视频监控和其他传感器进行安全监测，但在行为识别和安全预警的准确性和实时性上仍有待提升。现有技术在处理大规模数据和进行复杂行为分析时，往往无法实时响应，无法有效预测和防范潜在的安全风险。
4、最后，尽管智慧园区管理系统集成了多种技术进行设施维护，但在预防性维护和故障预测方面的能力还不够强。现有系统多依赖于定期检查或故障发生后的响应措施，缺乏有效的数据分析工具来预测设备故障并自动安排维护，这导致了维护成本的提高和设备运行效率的下降。
技术实现思路
1、本发明的目的设计一种智慧园区管理方法及系统，引入了一个高度自适应的能源管理算法，使用机器学习算法(特别是强化学习)来预测能源需求和动态调整能源分配。与现有技术相比，这种方法能够提高安全监控的准确性和实时性，有效预防安全事故的发生。
2、为了达到上述目的，在本发明第一方面提供了一种智慧园区管理方法，所述方法包括以下步骤：
3、s1、采集视频数据，并对数据进行预处理和行为特征提取，将行为特征向量化进行时序关联分析，构建行为关联图，并对行为关联图进行训练，识别行为模式；
4、s2、集成数据源的数据并对数据进行用时间序列分析，并生产统计报告；其中，所述数据源包括传感器数据、设备状态和安全监控输出；
5、s3、使用机器学习算法对总设备数据进行监控和分析，预测故障和维护需求；
6、s4、根据实时数据构建需求预测模型和环境影响模型对数据的数据进行分析，优化能源分配；所述实时数据包括建筑内外的温度t、湿度h、光照l、当前能源使用量e、建筑占用情况o，然后通过对实时数据移动平均法平滑短期波动，计算每种数据的滑动平均值则表示如下
7、
8、其中，n表示移动窗口大小，xi表示表示需要计算的实时数据，t表示原始时间戳，i表示窗口的时间下界；
9、所述需求预测模型为
10、
11、其中，a1,a2,a3,a4表示模型参数，通过机器学习算法从历史数据中学习得到；b表示偏置项；表示温度平均值，表示湿度平均值，表示光照平均值，表示建筑占用情况平均值；epred表示预测的需求；
12、s5、根据预测的需求和实时数据构建多资源需求模型优化调度策略，定义强化学习最小化总成本，再资源管理和调度；所述资源包括电力、人力和机械设备资源，所述电力资源包括太阳能ps、风能pw和市电pg，所述人力资源包括工作人员数量nw，所述机械设备资源包括在用机器数量nm和机器状态；其中，所述定义强化学习，并设计actor-critic网络对强化学习进行训练，具体包括：
13、状态包括当前时间步的能源供应ps,pw,pg和人力、机械使用状态nw,nm；
14、动作包括调整各种能源输入和资源分配的决策；
15、奖励函数为成本函数的负值，目标是最小化总成本，表示为：
16、r＝-(csps+cwpw+cgpg+cwnw+cmnm)
17、其中，r表示奖励函数，cs,cw,cg,cw,cm分别表示太阳能、风能，市电、人力和机械的单位成本；
18、s6、根据s2中的数据源的数据，通过机器学习优化人员和车辆的流动路线。
19、进一步地，所述构建行为关联图的每个节点代表一个时间点的行为状态，节点间的边代表行为转换的可能性和相似度，边的权重gij计算如下：
20、
21、其中，α表示自适应调整参数，根据场景动态调整，以适应不同时间和环境下行为变化的敏感度，fik表示经过relu激活的第k个特征通道的输出，fik表示特征向量。
22、进一步地，所述对行为关联图进行训练，识别行为模式，其中，检测算法如下：
23、
24、其中，ωj表示根据时间和空间接近度调整的权重，n(x)表示节点x的邻接节点集合；s(x)表示当前计算危险值，当s(x)超过动态计算的阈值时，系统自动触发警报。
25、进一步地，所述对数据进行用时间序列分析趋势分析和周期性分析，其中，趋势分析表示如下
26、
27、
28、其中，表示预测值，xt表示实际观察值，bt表示趋势成分，α和β表示平滑参数。
29、进一步地，所述s3，具体包括：
30、s301、收集总设备数据，并对数据进行标准化处理；
31、s302、构建物理模型和估计模型参数；其中，估计模型参数采用最小乘二法估计；其中，物理模型表示如下：
32、
33、其中，t表示电机温度，p表示电机功率产生的热量，h表示对流换热系数，a表示电机表面积，tenv表示环境温度，m和c分别表示电机质量和比热容；
34、s303、根据物理模型和实时传感器数据，定义总设备健康指标h，表示如下：
35、
36、其中，tnom表示设备的名义运行温度，tmax表示最大安全运行温度；
37、s304、对总设备健康指标h进行监控，根据监控情况触发预警。
38、进一步地，所述s4还包括，对数据进周期性识别，预测需求峰值和低谷，表示如下：
39、
40、其中，xn表示时间序列中的第n个数据点，xk表示第k个频率成分的复数幅值。
41、进一步地，所述多资源需求模型使用向量自回归模型联合预测电力需求、人力需求和机械使用需求，表示如下：
42、
43、其中，φ1,…,φp是模型系数矩阵，c是常数向量，∈是误差向量；分别表示电力需求、人力需求和机械使用需求；et-i,nw,t-i,nm,t-i分别表示过去第i个时间点的电力需求、人力需求和机械使用需求，i∈[1.2.3...p]。
44、进一步地，根据最小化总成本，包括能源成本、人力成本和设备运行成本，构建优化模型，表示如下：
45、minimizec＝csps+cwpw+cgpg+cwnw+cmnm
46、subjectto ps+pw+pg≥erequired,nw≥nw,required,nm≥nm,required
47、其中，cs,cw,cg,cw,cm分别表示太阳能、风能，市电、人力和机械的单位成本。
48、进一步地，所述s6具体包括：
49、s601、采集数据源的数据，并进行标准化处理；
50、s602、构建负载平衡网络流模型，包括：
51、将园区地图转换为加权图，节点代表关键地点，边代表可行路径，设计边权重动态调整，同时引入时间变量，以调整权重反映不同时间段的流量变化，应用改进的dijkstra算法，其中路径成本函数考虑时间、距离和拥堵程度，表示如下：
52、costi,j＝time i,j+λ×congestion i,j
53、其中，λ表示拥堵敏感度参数，timei,j和congestioni,j分别表示从节点i到j的旅行时间和当前拥堵水平；costi,j表示路径成本；
54、s603、根据路径成本进行实时路径优化和资源调度，包括：
55、定义基于时间步t的路径成本函数为：
56、costi,j(t)＝ti,j+λ·ci,j(t)
57、其中，ti,j表示从节点i到j的基础旅行时间，ci,j(t)表示基于时间t的拥堵因子，λ表示调节系数，用于平衡时间和拥堵的权重；
58、设计动态路径优化算法：
59、f(n)＝g(n)+h(n)
60、其中，g(n)表示从起始点到节点n的已知成本，h(n)表示从节点n到目标的估计最低成本；
61、实时资源调度：
62、rk(t)＝α·dk(t)+β·sk(t)
63、其中，rk(t)表示在时间t的资源k的调整水平，dk(t)表示需求预测，sk(t)表示资源k的当前状态，α和β表示调整参数；
64、其中，所述s6至少还包括0个以下步骤：
65、基于系统性能指标分析和系统反馈数据进行迭代。
66、在本发明的第二方面提供了一种智慧园区管理系统，所述系统包括：
67、视频数据采集单元，用于采集视频数据，并对数据进行预处理和行为特征提取，将行为特征向量化进行时序关联分析，构建行为关联图，并对行为关联图进行训练，识别行为模式；
68、时间序列分析单元，用于集成数据源的数据并对数据进行用时间序列分析，并生产统计报告；其中，所述数据源包括传感器数据、设备状态和安全监控输出；
69、机器学习预测单元，用于使用机器学习算法对总设备数据进行监控和分析，预测故障和维护需求；
70、优化能源分配单元，用于根据实时数据构建需求预测模型和环境影响模型对数据的数据进行分析，优化能源分配；所述实时数据包括建筑内外的温度t、湿度h、光照l、当前能源使用量e、建筑占用情况o，然后通过对实时数据移动平均法平滑短期波动，计算每种数据的滑动平均值则表示如下
71、
72、其中，n表示移动窗口大小，xi表示需要计算的实时数据，t表示原始时间戳，i表示窗口的时间下界；
73、所述需求预测模型为
74、
75、其中，a1,a2,a3,a4表示模型参数，通过机器学习算法从历史数据中学习得到；b表示偏置项；表示温度平均值，表示湿度平均值，表示光照平均值，表示建筑占用情况平均值；epred表示预测的需求；
76、优化调度策略单元，用于根据预测的需求和实时数据构建多资源需求模型优化调度策略，定义强化学习最小化总成本，再资源管理和调度；所述资源包括电力、人力和机械设备资源，所述电力资源包括太阳能ps、风能pw和市电pg，所述人力资源包括工作人员数量nw，所述机械设备资源包括在用机器数量nm和机器状态；其中，所述定义强化学习，并设计actor-critic网络对强化学习进行训练，具体包括：
77、状态包括当前时间步的能源供应ps,pw,pg和人力、机械使用状态nw,nm；
78、动作包括调整各种能源输入和资源分配的决策；
79、奖励函数为成本函数的负值，目标是最小化总成本，表示为：
80、r＝-(csps+cwpw+cgpg+cwnw+cmnm)
81、其中，r表示奖励函数，cs,cw,cg,cw,cm分别表示太阳能、风能，市电、人力和机械的单位成本；
82、优化流动路线单元，用于根据时间序列分析单元中的数据源的数据，通过机器学习优化人员和车辆的流动路线。
83、本发明的有益技术效果至少在于以下几点：
84、(1)本发明中本发明引入了一个高度自适应的能源管理算法，该算法使用机器学习算法(特别是强化学习)来预测能源需求和动态调整能源分配。该系统能够整合来自不同来源的能源输入，如太阳能、风能及电网，根据能源价格和使用需求实时优化能源使用策略，显著减少能源浪费并降低成本。
85、(2)本发明采用了先进的深度学习技术(如卷积神经网络和长短期记忆网络)，用于实时监控和分析园区内的行为模式，自动识别异常行为并快速响应。与现有技术相比，这种方法能够提高安全监控的准确性和实时性，有效预防安全事故的发生。
86、(3)本发明集成了先进的数据分析工具，利用物联网收集的大量设备运行数据，通过数据挖掘和机器学习技术预测潜在的设备故障。这使得园区管理者能够实施预防性维护，减少设备故障率，降低维护成本，并提高设备的总体运行效率。
87、(4)本发明不仅解决了现有技术在能源管理、安全监控和设备维护方面的局限，还为园区管理提供了一个更高效、更安全、更经济的解决方案。这些创新点精准地解决了现有技术存在的核心问题，提升了园区管理的整体性能和可持续性。
1.一种智慧园区管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智慧园区管理方法，其特征在于，所述构建行为关联图的每个节点代表一个时间点的行为状态，节点间的边代表行为转换的可能性和相似度，边的权重gij计算如下：
3.根据权利要求2所述的一种智慧园区管理方法，其特征在于，所述对行为关联图进行训练，识别行为模式，其中，检测算法如下：
4.根据权利要求1所述的一种智慧园区管理方法，其特征在于，所述对数据进行时间序列分析趋势分析和周期性分析，其中，趋势分析表示如下
5.根据权利要求1所述的一种智慧园区管理方法，其特征在于，所述s3，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种智慧园区管理方法，其特征在于，所述s4还包括，对数据进行周期性识别，预测需求峰值和低谷，表示如下：
7.根据权利要求1所述的一种智慧园区管理方法，其特征在于，所述多资源需求模型使用向量自回归模型联合预测电力需求、人力需求和机械使用需求，表示如下：
8.根据权利要求7所述的一种智慧园区管理方法，其特征在于，根据最小化总成本，包括能源成本、人力成本和设备运行成本，构建优化模型，表示如下：
9.根据权利要求1所述的一种智慧园区管理方法，其特征在于，所述s6具体包括：
10.一种智慧园区管理系统，其特征在于，所述系统包括：
