技术领域
本发明涉及企业复工复产程度监控技术领域，具体为一种基于人工智能的企业复工复产程度监控系统及方法。
背景技术
复工复产，是指因特殊原因、特殊时期、非常时期而使全部或大部分企事业单位不能进行生产活动、生产经营活动、停工停产后，由国家和地方政府统一指导的复工与复产相关事项及系列问题。为了更加及时精确了解企业复工情况，及时跟踪企业产能恢复情况，了解企业恢复生产情况，全局掌握全行业各个企业生产恢复情况，更好的支撑政府监控监管职能，支撑疫情防控等各项公共突发事件的发生，管理者需要分析和监测企业生产恢复情况。但是，目前对于行业复工复产的监控缺乏有效的方法，不能对行业的企业复工复产程度做出准确判断，更不能了解行业整体的复工复产的程度。企业用电能耗是企业复工复产的重要指标，因此通过企业用电能耗的监控进而可以达到对行业整体复工复产程度进行有效的监控。而人工智能技术由于硬件算力的提高，整体有了很大的强化，在企业工业等各个领域都能发挥重要的作用，因此，采用人工智能技术对企业复工复产进行监控是值得探索和使用的，但是现有技术尚未有此技术的内容可供借鉴。为此，我们推出一种基于人工智能的企业复工复产程度监控系统及方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于人工智能的企业复工复产程度监控系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能的企业复工复产程度监控系统，包括：
数据采集单元，所述数据采集单元用于获取目标企业的历史复工复产能耗数据和目标企业的当前复工复产能耗数据；
数据分析单元，所述数据分析单元用于对数据采集单元采集的数据进行分析，将目标企业的历史复工复产能耗数据拟合形成历史复工复产的拟合曲线，将目标企业的当前复工复产能耗数据拟合形成当前复工复产的拟合曲线；
数据处理单元，所述数据处理单元用于将当前复工复产的拟合曲线的参数送入神经网络然后输出，输出结果经过转换后和企业当前复工复产的能耗数据合并形成制成复工复产曲线，进行能耗水平指数的计算，并根据能耗水平指数，判断当前企业复工复产程度；
数据显示单元，所述数据显示单元显示出数据处理单元给出的处理后的目标企业的当前能耗水平和目标企业的当前复工复产程度。
优选的，所述数据采集单元、数据分析单元、数据处理单元和数据显示单元之间依次电性连接。
本发明还提供了一种基于人工智能的企业复工复产程度监控系统的方法，具体包括以下步骤：
S1、获取目标企业的历史复工复产能耗数据和目标企业的当前复工复产能耗数据；
S2、拟合历史复工复产的拟合曲线：将目标企业的历史复工复产能耗数据拟合形成历史复工复产的拟合曲线；
S3、确定聚类中心；
S4、神经网络训练：将同一类拟合曲线的参数作为神经网络的训练输入量，将同一类拟合曲线聚类的中心作为训练结果；
S5、拟合当前复工复产的拟合曲线：将目标企业的当前复工复产能耗数据拟合形成当前复工复产的拟合曲线；
S6、神经网络输出；
S7、计算结果：进行能耗水平指数的计算，并根据能耗水平指数，判断当前企业复工复产程度。
优选的，所述S1中的目标企业的历史复工复产能耗数据通过用电信息采集系统和电力营销系统获取。
优选的，所述S1包括以下子步骤：
S11、企业用户数据初始化；
S12、初次采集企业用电信息数据；
S13、补充采集企业用电信息数据；
S14、计算企业前日用电量。
优选的，所述S3包括以下子步骤：
S31、设置若干条复工的典型曲线作为聚类中心；
S32、选取典型曲线和拟合曲线的参数作为维度数值；
S33、根据维度数值之间的欧式库里进行聚类分析；
S34、更新聚类中心。
优选的，所述S6包括以下子步骤：
S61、选取当前复工复产的拟合曲线的参数送入神经网络然后输出；
S62、输出结果经过转换后和企业当前复工复产的能耗数据合并形成制成复工复产曲线。
优选的，该方法用于10kV及以上企业复工复产情况的计算监测。
本发明还提供了一种基于人工智能的企业复工复产程度监控系统的方法，具体包括以下步骤：
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明数据来源依托企业用电信息，通过企业用电信息对企业进行科学的聚类，有效准确的判断企业的整体复工复产情况，可以及时向上级部门反馈企业复工复产信息，达到有力支撑上级部门便捷直观了解企业复工复产情况，有力支撑上级部门进行综合决策部署。
电力公司也可以依托分析大数据分析企业复工复产数据，监测企业用电情况，更好的为企业复工复产提供用电保障，及时了解企业用电负荷，消除停电隐患，保障整体供电稳定。
通过企业复工复产曲线可以预测企业的复工复产能耗水平，对企业的未来用电情况有较好的参考价值。
附图说明
图1为本发明基于人工智能的企业复工复产程度监控系统结构示意图；
图2为本发明基于人工智能的企业复工复产程度监控系统的方法步骤流程结构示意图；
图3为本发明中S1的步骤流程结构示意图；
图4为本发明中S3的步骤流程结构示意图；
图5为本发明中S6的步骤流程结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-5，本发明提供一种技术方案：一种基于人工智能的企业复工复产程度监控系统，包括：
数据采集单元，所述数据采集单元用于获取目标企业的历史复工复产能耗数据和目标企业的当前复工复产能耗数据；
数据分析单元，所述数据分析单元用于对数据采集单元采集的数据进行分析，将目标企业的历史复工复产能耗数据拟合形成历史复工复产的拟合曲线，将目标企业的当前复工复产能耗数据拟合形成当前复工复产的拟合曲线；
数据处理单元，所述数据处理单元用于将当前复工复产的拟合曲线的参数送入神经网络然后输出，输出结果经过转换后和企业当前复工复产的能耗数据合并形成制成复工复产曲线，进行能耗水平指数的计算，并根据能耗水平指数，判断当前企业复工复产程度；
数据显示单元，所述数据显示单元显示出数据处理单元给出的处理后的目标企业的当前能耗水平和目标企业的当前复工复产程度。
具体的，所述数据采集单元、数据分析单元、数据处理单元和数据显示单元之间依次电性连接。
本发明还提供了一种基于人工智能的企业复工复产程度监控系统的方法，具体包括以下步骤：
S1、获取目标企业的历史复工复产能耗数据和目标企业的当前复工复产能耗数据；
S2、拟合历史复工复产的拟合曲线：将目标企业的历史复工复产能耗数据拟合形成历史复工复产的拟合曲线；
S3、确定聚类中心；
S4、神经网络训练：将同一类拟合曲线的参数作为神经网络的训练输入量，将同一类拟合曲线聚类的中心作为训练结果；
S5、拟合当前复工复产的拟合曲线：将目标企业的当前复工复产能耗数据拟合形成当前复工复产的拟合曲线；
S6、神经网络输出；
S7、计算结果：进行能耗水平指数的计算，并根据能耗水平指数，判断当前企业复工复产程度。
具体的，所述S1中的目标企业的历史复工复产能耗数据通过用电信息采集系统和电力营销系统获取。
具体的，所述S1包括以下子步骤：
S11、企业用户数据初始化；
S12、初次采集企业用电信息数据；
S13、补充采集企业用电信息数据；
S14、计算企业前日用电量。
具体的，所述S3包括以下子步骤：
S31、设置若干条复工的典型曲线作为聚类中心；
S32、选取典型曲线和拟合曲线的参数作为维度数值；
S33、根据维度数值之间的欧式库里进行聚类分析；
S34、更新聚类中心。
具体的，所述S6包括以下子步骤：
S61、选取当前复工复产的拟合曲线的参数送入神经网络然后输出；
S62、输出结果经过转换后和企业当前复工复产的能耗数据合并形成制成复工复产曲线。
具体的，该方法用于10kV及以上企业复工复产情况的计算监测。
综上所述，与现有技术相比，本发明数据来源依托企业用电信息，通过企业用电信息对企业进行科学的聚类，有效准确的判断企业的整体复工复产情况，可以及时向上级部门反馈企业复工复产信息，达到有力支撑上级部门便捷直观了解企业复工复产情况，有力支撑上级部门进行综合决策部署。
电力公司也可以依托分析大数据分析企业复工复产数据，监测企业用电情况，更好的为企业复工复产提供用电保障，及时了解企业用电负荷，消除停电隐患，保障整体供电稳定。
同时，通过企业复工复产曲线可以预测企业的复工复产能耗水平，对企业的未来用电情况有较好的参考价值。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
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