本发明涉及能耗管理，特别涉及一种建筑施工能耗管理方法、系统、设备及存储介质。
背景技术：
1、在建筑施工领域，电能消耗是项目成本中的一个重要组成部分，且往往占据了相当大的比重。传统施工过程中，电耗管理大多依赖于经验判断和粗略估算，缺乏科学、精确的管理手段。这种管理方式容易导致能源浪费、成本控制不严、施工效率低下等问题。具体来说，施工设备种类繁多，每种设备的功耗特性、使用频率及作业时间各异，使得整体电耗难以准确预测与有效控制。此外，由于缺乏实时监测和动态调整机制，对于异常电耗情况的发现和处理滞后，进一步加剧了资源的无效利用。
技术实现思路
1、本发明的主要目的为提供一种建筑施工能耗管理方法、系统、设备及存储介质，解决了缺乏实时监测和动态调整机制，进一步加剧了资源的无效利用的技术问题。
2、为实现上述目的，本发明提供了一种建筑施工的电耗管理方法，包括以下步骤：
3、对建筑施工区域内的设备进行数据采集，得到采集数据，基于所述采集数据构建能耗参数直方图；其中，所述采集数据包括各设备的类型、功率、使用频率；
4、获取所述设备的作业时间，通过预设的预测算法，基于所述作业时间以及能耗参数直方图对所述设备进行电能计算，得到设备的预测电耗能量；其中，所述设备包括不同种类的设备；
5、获取设备的电耗数据，通过预设的匹配算法，基于所述预测电耗能量对对应所述设备的电耗数据进行匹配对比，得到对应对比结果；
6、若对比结果是任一所述电耗数据不在预测电耗能量的对应范围内时，则对不在预测电耗能量的对应范围内对应的所述设备进行检测，得到检测结果；
7、对所述检测结果进行分类，得到耗电的分类情况，将所述耗电的分类情况输入预设的匹配算法进行映射，得到对应的解决策略。
8、进一步的，所述设备生设置有二维码，所述建筑施工区域具有多个子区域，所述对所述建筑施工区域内的设备进行数据采集，得到采集数据，基于所述采集数据构建能耗参数直方图，包括：
9、采用双线性技术对所述建筑施工区域内的设备上的二维码进行安全性扫描，得到安全扫描数据；
10、对所述安全扫描数据进行设备属性提取，得到设备的属性数据；其中，所述属性数据包括设备的型号、功率、维护周期；
11、通过gps定位系统对所述设备进行赋予位置坐标，得到设备的坐标数据；
12、基于所述坐标数据、属性数据以及所述设备所在的子区域构建结构树；其中，所述结构树包括树、枝以及叶节点，将所述设备所在的子区域作为树、将所述坐标数据作为枝以及将所述属性数据作为叶节点；将所述结构树作为采集数据；
13、将所述结构树输入预设的数据可视化平台内进行绘制，得到所述能耗参数直方图；其中，所述能耗参数直方图包括所述设备的耗峰值、低谷及异常值。
14、进一步的，所述预测算法包括高斯核函数、多项式核函数以及sigmoid 核函数，在通过预设的预测算法，基于所述作业时间以及能耗参数直方图对所述设备进行电能计算，得到设备的预测电耗能量之前，包括：
15、获取作业时间以及历史能耗参数直方图；
16、将所述作业时间与所述历史能耗参数直方图进行组合和匹配，得到组合数据；其中，所述组合数据是具有历史工作量的历史能耗参数直方图；
17、通过初步预测算法的高斯核函数对所述作业时间以及历史能耗参数直方图进行非线性映射，得到非线性映射数据；
18、通过初步预测算法内的多项式核函数对所述非线性映射数据进行非线性压缩，得到非线性压缩数据；其中，所述多项式核函数用于增强步预测算法的泛化能力；
19、通过初步预测算法内的sigmoid核函数对所述非线性压缩数据进行平滑激活，得到高维激活数据；
20、设定标准电耗能量，将所述高维激活数据与所述标准电耗能量进行对比计算，得到计算误差值；
21、判断所述计算误差值是否在预设的范围内，若不是，则调用预设的检查算法对所述非线性映射数据、非线性压缩数据以及高维激活数据进行检查，得到检测结果；
22、若任一所述非线性映射数据、非线性压缩数据以及高维激活数据没有在预设的范围内，则对对应的函数进行参数调整，直至所述计算误差值在预设的范围内，得到预设的预测算法。
23、进一步的，获取设备的电耗数据，通过预设的智能算法，基于所述预测电耗能量对对应所述设备的电耗数据进行匹配对比，得到对应对比结果，包括：
24、通过安装在施工现场的传感器和智能计量设备，对所述设备的实时能耗数据进行自动获取，得到设备的电耗数据；
25、对各个所述电耗数据对应的设备进行数字编码，得到设备数字编码信息；
26、按照所述设备的种类对所述设备数字编码信息构建多个编码向量；
27、基于各个所述编码向量构建编码矩阵；其中，所述编码矩阵中的元素代表各个设备；所述编码矩阵中的编码向量是同一类别的设备；
28、通过预设的匹配算法，基于所述编码矩阵对所述预测电耗能量的设备进行匹配，得到对应的匹配结果；
29、基于对应的匹配结果，将所述预测电耗能量与所述电耗数据进行对比，得到对应的对比结果。
30、进一步的，若对比结果是任一所述电耗数据不在预测电耗能量的对应范围内时，则对不在预测电耗能量的对应范围内对应的所述设备进行检测，得到检测结果，包括：
31、若对比结果是任一所述电耗数据不在所述预测电耗能量的对应范围内，则对不在预测电耗能量的对应范围内对应的所述设备进行标记，将标记的所述设备作为待检测设备；
32、对所述待检测设备进行逻辑错误分析，得到分析结果；其中，所述分析结果包括待检测设备配置错误、数据传输错误、传感器误报以及数字电路出现问题中的一种或多种；
33、若所述分析结果是所述待检测设备的数字电路出现问题，则调用所述设备的电路拓扑图；
34、通过预设的电路分析仪，基于所述电路拓扑图对所述待检测设备进行检测，得到检测结果。
35、进一步的，通过预设的电路分析仪，基于所述电路拓扑图对所述待检测设备进行检测，得到的检测结果包括：
36、通过预设的电路分析仪，基于所述电路拓扑图对所述待检测设备内的元件进行功能性和性能测试，得到测试结果；其中，所述元件包括电阻、电容、电感、晶体管、集成电路，所述测试结果是所述元件的信号在电路中的传输质量；
37、若所述传输质量不满足预设的传输质量，则对所述待检测设备内的数字电路进行时序分析，得到时序分析数据；
38、通过热成像或待检测设备内置温度传感器，识别所述待检测设备内所述元件的温度分布，得到识别过热区域；
39、将所述时序分析数据与所述识别过热区域进行融合，得到的检测结果。
40、进一步的，对所述检测结果进行分类，得到耗电的分类情况，将所述耗电的分类情况输入预设的匹配算法进行映射，得到对应的解决策略，包括：
41、对所述检测结果进行分类，得到耗电的分类情况；其中，所述分类情况包括电磁干扰、电容器失效以及过载；
42、将所述分类情况输入预设的匹配算法内进行映射，得到分类情况对应的初始矩阵；
43、对所述分类情况进行向量转化，得到分类情况对应的初始行向量；
44、将所述初始行向量的行与所述初始矩阵的列进行数量相等，得到对应的第一向量和第一矩阵；
45、将所述第一向量与所述第一矩阵进行相乘，得到列向量；
46、调用存储器，在存储器获取待检测设备对应的知识图谱，并对所述知识图谱进行向量转化，得到图谱行向量；
47、将所述图谱行向量与所述列向量进行相乘，得到策略向量；
48、将所述策略向量进行解码，得到对应的解决策略。
49、本发明还提供了一种建筑施工的电耗管理系统，包括：
50、采集模块，用于对建筑施工区域内的设备进行数据采集，得到采集数据，基于所述采集数据构建能耗参数直方图；其中，所述采集数据包括各设备的类型、功率、使用频率；
51、预测模块，用于获取所述设备的作业时间，通过预设的预测算法，基于所述作业时间以及能耗参数直方图对所述设备进行电能计算，得到设备的预测电耗能量；其中，所述设备包括不同种类的设备；
52、匹配模块，用于获取设备的电耗数据，通过预设的匹配算法，基于所述预测电耗能量对所述设备的电耗数据进行匹配对比，得到对应对比结果；
53、检测模块，用于若对比结果是任一所述电耗数据不在预测电耗能量的对应范围内时，则对不在预测电耗能量的对应范围内对应的所述设备进行检测，得到检测结果；
54、映射模块，用于对所述检测结果进行分类，得到耗电的分类情况，将所述耗电的分类情况输入预设的匹配算法进行映射，得到对应的解决策略。
55、本发明还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
56、本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。
57、本发明提供的建筑施工能耗管理方法，包括以下步骤：对所述建筑施工区域内的设备进行数据采集，得到采集数据，基于所述采集数据构建能耗参数直方图；获取所述设备的作业时间，通过预设的预测算法，基于所述作业时间以及能耗参数直方图对所述设备进行电能计算，得到设备的预测电耗能量；获取设备的电耗数据，通过预设的匹配算法，基于所述预测电耗能量对所述设备的电耗数据进行匹配对比，得到对应对比结果；若对比结果是任一所述电耗数据不在预测电耗能量的对应范围内时，则对不在预测电耗能量的对应范围内对应的所述设备进行检测，得到检测结果；对所述检测结果进行分类，得到耗电的分类情况，将所述耗电的分类情况输入预设的匹配算法进行映射，得到对应的解决策略；解决了缺乏实时监测和动态调整机制，进一步加剧了资源的无效利用的技术问题，实现了电能使用的精细化、智能化管理，对于推动建筑行业的节能减排和高效运作具有重要意义。
1.一种建筑施工的电耗管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的建筑施工的电耗管理方法，其特征在于，所述设备生设置有二维码，所述建筑施工区域具有多个子区域，所述对建筑施工区域内的设备进行数据采集，得到采集数据，基于所述采集数据构建能耗参数直方图，包括：
3.根据权利要求1所述的建筑施工的电耗管理方法，其特征在于，所述预测算法包括高斯核函数、多项式核函数以及sigmoid 核函数，在通过预设的预测算法，基于所述作业时间以及能耗参数直方图对所述设备进行电能计算，得到设备的预测电耗能量之前，包括：
4.根据权利要求1所述的建筑施工的电耗管理方法，其特征在于，获取设备的电耗数据，通过预设的智能算法，基于所述预测电耗能量对对应所述设备的电耗数据进行匹配对比，得到对应对比结果，包括：
5.根据权利要求1所述的建筑施工的电耗管理方法，其特征在于，若对比结果是任一所述电耗数据不在预测电耗能量的对应范围内时，则对不在预测电耗能量的对应范围内对应的所述设备进行检测，得到检测结果，包括：
6.根据权利要求5所述的建筑施工的电耗管理方法，其特征在于，通过预设的电路分析仪，基于所述电路拓扑图对所述待检测设备进行检测，得到的检测结果包括：
7.根据权利要求5所述的建筑施工的电耗管理方法，其特征在于，对所述检测结果进行分类，得到耗电的分类情况，将所述耗电的分类情况输入预设的匹配算法进行映射，得到对应的解决策略，包括：
8.一种建筑施工的电耗管理系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
