CN120219112A 一种智慧能源综合调控方法、装置、设备及存储介质

(22)申请日2025.05.28(72)发明人方旭张星魁宋宇任小英王惠惠李强许焕强述当前能源利用效率获取调整策略。本申请具有N2获取生产数据并基于所述生产数据建立数字孪生模型；基于所述数字孪生模型获取总能源消耗数据以及有效能源消耗数据；基于所述总能源消耗数据和所述有效能源消耗数据计算当前能源利用效率；判断所述当前能源利用效率是否符合第一预设阈值；若所述当前能源利用效率不符合所述第一预设阈值，则基于所述当前能源利用效率获取调整策略。2.根据权利要求1所述的一种智慧能源综合调控方法，其特征在于，所述调整策略，包基于所述数字孪生模型判断是否存在能源消耗异常位置；若存在所述能源消耗异常位置，则基于所述能源消耗异常位置获取对应的当前产品数基于所述能源消耗异常位置获取对应的历史产品数据；基于所述历史产品数据判断所述当前产品数据是否异常；若所述当前产品数据无异常，则基于所述能源消耗异常位置获取对应的第一生产设基于第一生产设备输出维护信号和减产信号；若所述当前产品数据异常，则基于所述第一生产设备输出停止工作信号。3.根据权利要求2所述的一种智慧能源综合调控方法，其特征在于，在基于所述第一生产设备输出停止工作信号之前，还包括：基于所述第一生产设备获取接收的操作指令；基于所述第一生产设备获取接收所述操作指令之前的生产状态；基于所述生产状态判断所述操作指令是否符合操作要求；若所述操作指令不符合所述操作要求，则获取第一预设延时；在所述第一预设延时内，判断所述第一生产设备是否接收到调试指令；若所述第一生产设备接收到所述调试指令，则不执行所述基于所述第一生产设备输出停止工作信号的步骤；若所述操作指令符合所述预设要求，则执行所述基于所述第一生产设备输出停止工作信号的步骤。4.根据权利要求1所述的一种智慧能源综合调控方法，其特征在于，所述方法还包括：获取全部的历史能源利用率；基于所述历史能源利用进行趋势预测以得到预测结果；基于所述预测结果修正所述第一预设阈值以得到修正值；将所述修正值赋值给所述第一预设阈值。5.根据权利要求4所述的一种智慧能源综合调控方法，其特征在于，所述基于所述历史能源利用率进行趋势预测以得到预测结果，包括：其中，k为时间点，即每个历史能源利用率均对应一个时间点；x(1)(k+1)为第k+1个时间3点预测结果；x(0(1)为原始数据序列x(9的第一个值，即x)(1)为第一个历史能源利用率的数6.根据权利要求5所述的一种智慧能源综合调控方法，其特征在于，所述方法还包括：将历史能源利用率构造原始数据序列x(9);对原始数据序列x(0进行累加从而得到新的序列x(1);构造数据矩阵B和向量Y;基于计算公式：BU=Y,计算得到参数向量U;参数向量U的计算公式为：U=(BTB)-¹BTY;基于参数向量U即可提取已知数a和b;其中，x(0)(k)表示第k个历史能源利用率；x(1)(k)表示第一个到第k的历史能源利用率的累加值；数据矩阵B为n-1×2的矩阵，n为原始数据序列的长度，即n为历史能源利用率的个数，数据矩阵B的第一列均为-z①)(k),数据矩阵B的第二列均为1;向量Y为n-1维的向量，向7.根据权利要求5所述的一种智慧能源综合调控方法，其特征在于，在所述基于所述预测结果修正所述第一预设阈值以得到修正值之前，还包括：获取活动日志；判断所述活动日志是否包括改进数据；若所述活动日志包括改进数据，则基于所述改进数据获取对应的第二评估数值；基于所述活动日志获取改进前的第一评估数值；基于所述第一评估数值和所述第二评估数值计算变化率；判断所述变化率是否大于第二预设阈值；若所述变化率大于所述第二预设阈值，则不执行所述基于所述预测结果修正所述第一预设阈值以得到修正值的步骤；若所述变化率不大于所述第二预设阈值，则执行所述基于所述预测结果修正所述第一预设阈值以得到修正值的步骤。获取建立模块，用于获取生产数据并基于所述生产数据建立数字孪生模型；第一获取模块，用于基于所述数字孪生模型获取总能源消耗数据以及有效能源消耗数第一计算模块，用于基于所述总能源消耗数据和所述有效能源消耗数据计算当前能源利用效率；第一判断模块，用于判断所述当前能源利用效率是否符合第一预设阈值；若所述当前能源利用效率不符合所述第一预设阈值，则转入第二获取模块；所述第二获取模块，用于基于所述当前能源利用效率获取调整策略。9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，所述处理器与存储器耦合；所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述电子设备执行如权利要求1至7任一项4所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机程序或指令，当所述计算机程序或指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1至7任一项所述的方法。5技术领域[0001]本申请涉及能源监管的技术领域，尤其是涉及一种智慧能源综合设备及存储介质。背景技术[0002]在工业生产与运营过程中，能源的高效利用是企业实现成本节约、环境保护与可持续发展的关键要素。传统能源管理方式往往依赖于人工监控和定期评估，这种方法不仅耗时费力，而且难以及时准确的反映能源利用的实际状况，导致能源浪费和效率低下问题[0003]所以，如何能够自动化的监控能源消耗以及进行智能化处理成为亟需解决的问发明内容[0004]为了能够自动化的监控能源消耗并进行智能化处理，本申请提供一种智慧能源综[0005]第一方面，本申请提供的一种智慧能源综合调控方法采用如下的技术方案：获取生产数据并基于所述生产数据建立数字孪生模型；基于所述数字孪生模型获取总能源消耗数据以及有效能源消耗数据；基于所述总能源消耗数据和所述有效能源消耗数据计算当前能源利用效率；判断所述当前能源利用效率是否符合第一预设阈值；若所述当前能源利用效率不符合所述第一预设阈值，则基于所述当前能源利用效率获取调整策略。[0006]通过采用上述技术方案，获取生产数据并建立数字孪生模型，能够实现对实际生产过程的精确模拟，数字孪生模型作为虚拟映射，能够反映生产过程中的各种变量和参数，为后续的能源数据处理提供了坚实的基础。基于数字孪生模型，可以方便的获取总能源消耗数据和有效能源消耗数据，计算当前能源利用效率，并与预设的第一阈值进行比较，能够迅速识别能源利用方面是否存在问题。高效的能源管理方式有助于企业及时调整策略，优化能源使用。当当前能源利用效率不符合预设阈值时，电子设备能够自动基于当前能源利用效率生成调整策略。智能化调整策略的制定，避免了人工干预的繁琐和主观性，提高了调整的准确性和及时性。并且，能够持续监控生产数据，便于用户了解获[0007]这种精准模拟有助于提前发现潜在的能源浪费问题，从而采取预防措施，避免不必要的能源消耗。基于所述数字孪生模型判断是否存在能源消耗异常位置；若存在所述能源消耗异常位置，则基于所述能源消耗异常位置获取对应的当前产6品数据；基于所述能源消耗异常位置获取对应的历史产品数据；基于所述历史产品数据判断所述当前产品数据是否异常；若所述当前产品数据无异常，则基于所述能源消耗异常位置获取对应的第一生产基于第一生产设备输出维护信号和减产信号；若所述当前产品数据异常，则基于所述第一生产设备输出停止工作信号。[0009]通过采用上述技术方案，利用数字孪生模型，能够实时监测能源消耗情况，并精准定位到能源消耗异常的位置，避免了需要人工逐一排查的繁琐过程，大大提高了问题发现的效率和准确性。在定位到能源消耗异常位置后，进一步获取当前产品数据，并与历史产品数据进行对比，通过自动化对比，能够迅速判断当前产品数据是否存在异常。根据当前产品数据的异常情况，电子设备能够自动输出相应的信号。若当前产品数据无异常，则判定为第一生产设备出现一定问题，导致了在能够保证生产的情况下增加了一定的能源损耗，所以能源利用率降低，所以此时输出维护信号和减产信号，提示对第一生产设备进行维护并适当减少生产量，以预防可能的能源浪费问题，并且减少第一生产设备的生产量，也能够一定程度的减小异常加剧的可能性，起到保护第一生产设备的作用。若当前产品数据异常，则直接输出停止工作信号，因为此时已经出现了产品数据异常的情况，所以判定情况较为严重，输出停止工作信号，确保问题设备不会继续运行并造成更大的能源浪费或设备损坏。通过实时监控和智能判断，实现了对生产流程和设备的精细化管理，避免了不必要的能源浪费，同时也保护了生产设备，减小设备损坏导致无法生产的可能性。基于所述第一生产设备获取接收的操作指令；基于所述第一生产设备获取接收所述操作指令之前的生产状态；基于所述生产状态判断所述操作指令是否符合操作要求；若所述操作指令不符合所述操作要求，则获取第一预设延时；在所述第一预设延时内，判断所述第一生产设备是否接收到调试指令；若所述第一生产设备接收到所述调试指令，则不执行所述基于所述第一生产设备输出停止工作信号的步骤。[0011]若所述操作指令符合所述预设要求，则执行所述基于所述第一生产设备输出停止工作信号的步骤。[0012]通过采用上述技术方案，获取第一生产设备接收的操作指令，并基于其生产状态判断操作指令是否符合操作要求，可以有效避免因误操作或错误指令导致的生产异常，进而导致产品数据异常。当操作指令不符合预设要求时，电子设备不立即执行停机操作，而是先获取一个预设延时。在这个延时期间，判定生产设备接收到调试指令，说明可能正在对操作指令进行修正或设备正在进行必要的调试。此时，电子设备不会输出停止工作信号，从而避免了不必要的停机，减少了生产中断和能源浪费。策略的优化有助于减少生产线的停机次数和停机时间，提高设备的利用率和生产效率，智能化的处理方式有助于提高系统的自动化程度和响应速度。7获取全部的历史能源利用率；基于所述历史能源利用进行趋势预测以得到预测结果；基于所述预测结果修正所述第一预设阈值以得到修正值；将所述修正值赋值给所述第一预设阈值。[0014]通过采用上述技术方案，获取并分析全部的历史能源利用率数据，电子设备能够进行趋势预测，提前洞察能源利用效率的潜在变化。基于预测结果修正第一预设阈值，即能源利用效率的标准是动态调整的，而非固定不变。这种动态调整机制能够更好地适应生产环境的变化，动态调整的第一预设阈值能够更准确的反映实际生产中的能源利用情况，能够在进行异常判定时更加准确，即确保能源管理策略的时效性和有效性。基于有效的判定处理，能够更好的帮助用户进行改进，以实现节能减排和可持续发展，同时也能够一定程度的降低生产成本增加生产效益。[0015]可选的，所述基于所述历史能源利用率进行趋势预测以得到预测结果，包括：所述预测结果的计算公式为：[0016]通过采用上述技术方案，利用计算公式计算，能够较为准确地预测未来某个时间点的能源利用率，这种预测能力为企业提供了前瞻性的管理视角，有助于提前规划能源配置和调整生产策略。上述计算公式对数据的完整性和分布特性要求相对较低，能够在数据较少或数据分布不确定的情况下进行预测，这使得在实际应用中具有较强的适应性和灵活性。用户能够及时了解未来能源利用率的变化趋势，从而根据预测结果调整生产情况。并且，基于准确的预测结果对第一预设阈值进行修正，也能够得到更加准确的判定异常的结果。将历史能源利用率构造原始数据序列x(0);;对原始数据序列x⑨进行累加从而得到新的序列x(1);;构造数据矩阵B和向量Y;基于计算公式：BU=Y,计算得到参数向量U;基于参数向量U即可提取已知数a和b;其中，x((k)表示第k个历史能源利用率；x(1)(k)表示第一个到第k的历史能源利用率的累加值；数据矩阵B为n-1×2的矩阵，n为原始数据序列的长度，即n为历史能源利用率的个数，数据矩阵B的第一列均为-z①(k),数据矩阵B的第二列均为1;向量Y为n-1维的向量，向量Y包括原始数据序列xO的第二个元素到最后一个元素的值；BT为B的转置矩阵，[0018]通过采用上述技术方案，构造了原始数据序列，有效弱化了原始数据中的随机性和波动性，使得数据序列的发展趋势更加明显，为后续建模提供了更稳定的数据基础。构造8紧邻均值生成序列，以及基于该序列和数据矩阵B、向量Y的参数向量U的计算，确保了能够准确捕捉数据序列中的潜在规律，从而进行精确的预测。参数向量U的计算采用了最小二乘法原理，确保了参数求解的稳定性和准确性，通过转置矩阵和逆矩阵的运算，有效避免了计算过程中的数值不稳定问题。从而最终能够提取到准确的已知数a和b,进而使最终的预测结果更加准确。[0019]可选的，在所述基于所述预测结果修正所述第一预设阈值以得到修正值之前，还获取活动日志；判断所述活动日志是否包括改进数据；若所述活动日志包括改进数据，则基于所述改进数据获取对应的第二评估数值；基于所述活动日志获取改进前的第一评估数值；基于所述第一评估数值和所述第二评估数值计算变化率；判断所述变化率是否大于第二预设阈值；若所述变化率大于所述第二预设阈值，则不执行所述基于所述预测结果修正所述第一预设阈值以得到修正值的步骤；若所述变化率不大于所述第二预设阈值，则执行所述基于所述预测结果修正所述第一预设阈值以得到修正值的步骤。[0020]通过采用上述技术方案，获取活动日志并分析其中是否包含改进数据，用户能够了解是否有影响能源利用率的因素发生变化，这种变化可能源于生产流程的优化、新技术的引入或外部环境的调整等。基于这些改进数据，电子设备能够获取对应的第二评估数值，并与改进前的第一评估数值进行比较，从而计算出变化率。确保了电子设备在决策是否修正第一预设阈值时，能够充分考虑到实际生产中的最新动态，提高决策的精准性。当变化率大于第二预设阈值时，意味着能源利用率受到了显著影响，此时直接基于预测结果修正第一预设阈值可能并不合适，所以暂停修正步骤可以避免因盲目调整而导致的潜在风险。并且，由于一般的改进是能够提高能源利用率，而在未改进的情况下，能源利用率是下降的。所以若是盲目调整，则可能导致无法准确的判定改进后的能源利用率情况。当变化率不大于第二预设阈值时，电子设备将继续执行基于预测结果修正第一预设阈值的步骤，以确保能源管理策略能够跟上生产环境的变化。这种灵活性有助于用户更好的应对各种不确定性，保持能源管理的有效性和效率。[0021]第二方面，本申请提供的一种智慧能源综合调控装置采用如下的技术方案：获取建立模块，用于获取生产数据并基于所述生产数据建立数字孪生模型；第一获取模块，用于基于所述数字孪生模型获取总能源消耗数据以及有效能源消耗数据；第一计算模块，用于基于所述总能源消耗数据和所述有效能源消耗数据计算当前能源利用效率；第一判断模块，用于判断所述当前能源利用效率是否符合第一预设阈值；若所述当前能源利用效率不符合所述第一预设阈值，则转入第二获取模块；所述第二获取模块，用于基于所述当前能源利用效率获取调整策略。9[0022]第三方面，本申请提供的一种电子设备采用如下的技术方案：一种电子设备，包括处理器，所述处理器与存储器耦合；所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述电子设备执行如第一方面所述的方法。[0023]第四方面，本申请提供的一种计算机可读存储介质采用如下的技术方案：一种计算机可读存储介质，包括计算机程序或指令，当所述计算机程序或指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面所述的方法。[0024]本申请技术方案通过建立数字孪生模型来获取相应数据，并根据相应数据计算能源利用效率，进一步执行调整策略，实现了自动监控能源消耗并进行智能化处理的效果。附图说明[0025]图1是本申请实施例智慧能源综合调控方法的流程图。[0026]图2是本申请实施例智慧能源综合调控装置的框图。[0027]图3是本申请实施例电子设备的框图。具体实施方式[0028]本具体实施例仅仅是对本申请的解释，其并不是对本申请的限制，本领域技术用户在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本申请的权利要求范围内都受到专利法的保护。[0029]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术用户在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。[0030]另外，本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B,可以表示：单独存在A,同时存在A和B,单[0031]本申请实施例公开一种智慧能源综合调控方法。该智慧能源综合调控方法可由电子设备执行。该电子设备可以为服务器也可以为终端设备，其中该服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云计算服务的云服务器。终端设备可以是智能手机、平板电脑、台式计算机等，但并不局限于[0032]本申请实施例公开一种智慧能源综合调控方法。参照图1,一种智慧能源综合调控方法包括的主要流程描述如下(S100～S500):步骤S100,获取生产数据并基于生产数据建立数字孪生模型；步骤S200,基于数字孪生模型获取总能源消耗数据以及有效能源消耗数据；步骤S300,基于总能源消耗数据和有效能源消耗数据计算当前能源利用效率；步骤S400,判断当前能源利用效率是否符合第一预设阈值；若当前能源利用效率步骤S500,基于当前能源利用效率获取调整策略。[0033]电子设备获取生产数据，然后基于生产数据建立数字孪生模型，能够提高用户查看生产数据的便利性，快速且直观的获悉生产情况。电子设备基于数字孪生模型获取总能源消耗数据以及有效能源数据消耗，之后计算当前能源利用效率，即利用有效能源消耗数据除以总能源消耗数据以得到当前能源利用效率。然后电子设备判断当前能源利用效率是否符合第一预设阈值，即比较当前能源利用效率和第一预设阈值，若当前能源利用效率不符合第一预设阈值，则表明此时能源的有效利用较低，所以电子设备基于当前能源利用效[0034]具体的，调整策略，包括：基于数字孪生模型判断是否存在能源消耗异常位置；若存在能源消耗异常位置，则基于能源消耗异常位置获取对应的当前产品数据；基于能源消耗异常位置获取对应的历史产品数据；基于历史产品数据判断当前产品数据是否异常；若当前产品数据无异常，则基于能源消耗异常位置获取对应的第一生产设备；基于第一生产设备输出维护信号和减产信号；若当前产品数据异常，则基于第一生产设备输出停止工作信号。[0035]作为本申请实施例的一种可选实施方式，电子设备基于数字孪生模型判断是否存在能源消耗异常位置，若存在能源消耗位置，则电子设备基于能源消耗异常位置获取对应的当前产品数据，电子设备基于能源消耗异常位置获取对应的历史产品数据，然后基于历史产品数据判断当前产品数据是否异常，若当前产品数据无异常，表明产品的生产没有受到影响，可以理解为有效能源无变化，而是无效的能源消耗增加了，所以电子设备基于能源消耗异常位置获取对应的第一生产设备，然后电子设备基于第一生产设备输出维护信号和减产信号，因为是无效的能源消耗增加了，所以判定为用于生产产品的第一生产设备出现了异常情况，所以输出维护信号以使相关工作人员进行查看维护，同时也为了减小第一生产设备的情况急速恶化的可能性，还输出减产信号，以减少第一生产设备的工作和运行时间。若当前产品数据异常，则判定此时情况较为严重，所以影响了有效能源消耗，所以此时电子设备输出停止工作信号，以使第一生产设备停止工作。[0036]作为本申请实施例的一种可选实施方式，在基于第一生产设备输出停止工作信号之前，还包括：基于第一生产设备获取接收的操作指令；基于第一生产设备获取接收操作指令之前的生产状态；基于生产状态判断操作指令是否符合操作要求；若操作指令不符合操作要求，则获取第一预设延时；在第一预设延时内，判断第一生产设备是否接收到调试指令；若第一生产设备接收到调试指令，则不执行基于第一生产设备输出停止工作信号的步骤。若操作指令符合预设要求，则执行基于第一生产设备输出停止工作信号的步骤。[0037]在电子设备基于第一恒产设备输出停止工作信号之前，电子设备基于第一生产设备获取接收的操作指令，然后基于第一生产设备获取接收操作指令之前的生产状态，然后基于生产状态判断操作指令是否符合操作要求，若操作指令不符合操作要求，则表明此时出现了误操作，所以此时电子设备获取第一预设延时，然后判断在第一预设延时内，判断第一生产设备是否接收到调试指令，若第一生产设备接收到调试指令，则表明此时第一电子设备已经由误操作的情况进行了调整，重新回归正产生产过程，所以电子设备不执行基于第一生产设备输出停止工作信号的步骤，即误操作是一时的，所以在进行调整后无需停止工作。若操作指令符合预设要求，则执行输出停止工作信号的步骤，因为产品生产出现问题，但是不是由于生产设备的误操作导致的，那么说明此时出现了较大的问题，所以需要停止生产。[0038]作为本申请实施例的一种可选实施方式，获取全部的历史能源利用率；基于历史能源利用率进行趋势预测以得到预测结果；基于预测结果修正第一预设阈值以得到修正值；将修正值赋值给第一预设阈值。[0039]电子设备获取全部的历史能源利用率，之后电子设备基于历史能源利用率进行趋势预测，从而得到预测结果。电子设备基于预测结果修正第一预设阈值以得到修正值，然后将修正值赋值给第一预设阈值。因为在生产过程中，随着设备老化、以及生产变化等，会导致不同时间点的能源利用率产生变化，所以为了更好的判断当前能源利用率是否合理，需要对第一预设阈值进行调整，从而在进行判定时能够更加准确。[0040]具体的，基于历史能源利用率进行趋势预测以得到预测结果，包括：预测结果的计算公式为：其中，k为时间点，即每个历史能源利用率均对应一个时间点；x(1)(k+1)为第k+1个时间点预测结果；x⁰)(1)为原始数据序列x()的第一个值，即x(9(1)为第一个历史能源利用率[0041]利用公式1能够计算得到当前时间点的后续的预测值，通过计算得到的预测值来修正第一预设阈值，能够使判定的结果更加准确。并且，通过公式1计算得到的预测值更加准确，符合生产情况，因为生产过程中存在较多的不确定的情况，即原始数据的情况较多，容易导致原始数据的可靠性较低，但是在这种情况下，利用公式1进行计算得到的结果能够更加符合实际的变化，即得到的预测值更加准确。而且，公式1的计算方式，即使原始非线性数据、确实数据等均有一定的适应能力。[0042]将历史能源利用率构造原始数据序列x(9);对原始数据序列x(0进行累加从而得到新的序列x(1);构造数据矩阵B和向量Y;基于计算公式：BU=Y,计算得到参数向量U;基于参数向量U即可提取已知数a和b;其中，x(0(k)表示第k个历史能源利用率；x(1)(k)表示第一个到第k的历史能源利用率的累加值；数据矩阵B为n-1×2的矩阵，n为原始数据序列的长度，即n为历史能源利用率的个数，数据矩阵B的第一列均为-z①(k),数据矩阵B的第二列均为1;向量Y为n-1维的向量，向量Y包括原始数据序列xO的第二个元素到最后一个元素的值；BT为B的转置矩阵，[0043]举例说明，如果原始数据序列x(O=(x(9)(1),x(0(2),x)(3)x(0)(4),x((5)),累加生成序列x(1)的计算则为：x(1)(1)=x⁹)(1),x(1)(2)=x(9(1)+x((2),x(1)(3)=x⁹)(1)+x⁰)(2)+x[0044]紧邻均值生成序列z(1)的计算则为：,以此类[0045]对于构造数据矩阵B,数据矩阵B为：[0048]作为本申请实施例的一种可选实施方式，在基于预测结果修正第一预设阈值以得到修正值之前，还包括：获取活动日志；判断活动日志是否包括改进数据；若活动日志包括改进数据，则基于改进数据获取对应的第二评估数值；基于活动日志获取改进前的第一评估数值；基于第一评估数值和第二评估数值计算变化率；判断变化率是否大于第二预设阈值；若变化率大于第二预设阈值，则不执行基于预测结果修正第一预设阈值以得到修正值的步骤；若变化率不大于第二预设阈值，则执行基于预测结果修正第一预设阈值以得到修正值的步骤。[0049]在电子设备基于预测结果修正第一预设阈值以得到修正值之前，电子设备获取活动日志，活动日志记录了生产过程中的各种改动记录，电子设备判断活动日志是否包括改进数据，若活动日志包括改进数据，则电子设备基于改进数据获取对应的第二评估数值，然后电子设备还获取改进前的第一评估数值，之后计算变化率，即第二评估数值减去第一数值得到差值，然后利用差值除以第一评估数值从而得到变化率。电子设备判断变化率是否大于第二预设阈值，若变化率大于第二预设阈值，则表明此时生产的存在较大的改进，对于改进包括但不限于生产设备的更新、生产工艺的改进。存在较大改进的情况下，电子设备不执行基于预测结果修正第一预设阈值的步骤，以对改进后的情况收紧管理，而不是放款管[0050]图2为本申请实施例提供的一种智慧能源综合调控装置600的结构框图，如图2所获取建立模块601,用于获取生产数据并基于生产数据建立数字孪生模型；第一获取模块602,用于基于数字孪生模型获取总能源消耗数据以及有效能源消耗数据；第一计算模块603,用于基于总能源消耗数据和有效能源消耗数据计算当前能源第一判断模块604,用于判断当前能源利用效率是否符合第一预设阈值；若当前能源利用效率不符合第一预设阈值，则转入第二获取模块605;第二获取模块605,用于基于当前能源利用效率获取调整策略。第一判断子模块，用于基于数字孪生模型判断是否存在能源消耗异常位置；若存在能源消耗异常位置，则基于能源消耗异常位置获取对应的当前产品数据；第一获取子模块，用于基于能源消耗异常位置获取对应的历史产品数据；第二判断子模块，用于基于历史产品数据判断当前产品数据是否异常；若当前产品数据无异常，则基于能源消耗异常位置获取对应的第一生产设备；若当前产品数据异常，则基于第一生产设备输出停止工作信号；第一输出子模块，用于基于第一生产设备输出维护信号和减产信号。[0052]在本可选实施例中，该智慧能源综合调控装置600还包括：第二获取子模块，用于在基于第一生产设备输出停止工作信号之前，基于第一生产设备获取接收的操作指令；第三获取子模块，用于基于第一生产设备获取接收操作指令之前的生产状态；第三判断子模块，用于基于生产状态判断操作指令是否符合操作要求；若操作指令不符合操作要求，则获取第一预设延时；第四判断子模块，用于在第一预设延时内，判断第一生产设备是否接收到调试指令；若第一生产设备接收到调试指令，则不执行基于第一生产设备输出停止工作信号的步骤。若操作指令符合预设要求，则执行基于第一生产设备输出停止工作信号的步骤。[0053]在本可选实施例中，该智慧能源综合调控装置600还包括：第四获取子模块，用于获取全部的历史能源利用率；第一预测子模块，用于基于历史能源利用进行趋势预测以得到预测结果；第一修正子模块，用于基于预测结果修正第一预设阈值以得到修正值；第一赋值子模块，用于将修正值赋值给第一预设阈值。第一计算子模块，用于计算得到预测结果，预测结果的计算公式为：;其中，k为时间点，即每个历史能源利用率均对应一个时间点；x(1)(k+1)为第k+1个时间点预测结果；x⑩(1)为原始数据序列x0)的第一个值，即x(1)为第一个历史能源利用率的数值；a和b为已知数。[0055]在本可选实施例中，该智慧能源综合调控装置600还包括：第一构造子模块，用于将历史能源利用率构造原始数据序列x(0);第一生成子模块，用于基于序列x(1)(k)构造紧邻均值生成序列z(1),序列第二构造子模块，用于构造数据矩阵B和向量Y;第二计算子模块，用于计算参数向量U,计算公式为：BU=Y;变形后得第一提取子模块，用于基于参数向量U即可提取已知数a和b;其中，x⁰)(k)表示第k个历史能源利用率；x1)(k)表示第一个到第k的历史能源利用率的累加值；数据矩阵B为n-1×2的矩阵，n为原始数据序列的长度，即n为历史能源利用率的个数，数据矩阵B的第一列均为-z(1)(k),数据矩阵B的第二列均为1;向量Y为n-1维的向量，向量Y包括原始数据序列[0056]在本可选实施例中，该智慧能源综合调控装置600还包第五获取子模块，用于在基于预测结果修正第一预设阈值以得到修正值之前，获取活动日志；第五判断子模块，用于判断活动日志是否包括改进数据；若活动日志包括改进数据，则基于改进数据获取对应的第二评估数值；第六获取子模块，用于基于活动日志获取改进前的第一评估数值；第三计算子模块，用于基于第一评估数值和第二评估数值计算变化率；第六判断子模块，用于判断变化率是否大于第二预设阈值；若变化率大于第二预设阈值，则不执行基于预测结果修正第一预设阈值以得到修正值的步骤；若变化率不大于第二预设阈值，则执行基于预测结果修正第一预设阈值以得到修正值的步骤。[0057]图3为本申请实施例提供的一种电子设备700的结构框图。电子设备700可以是手通信