# save energy

**Repository Path**: showword/save-energy

## Basic Information

- **Project Name**: save energy
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-18
- **Last Updated**: 2026-02-17

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 区域能源节能减排碳排放计算系统

## 项目简介

基于 React + TypeScript + Vite 构建的节能减排可视化管理系统，旨在通过实时监控能源消耗、分析碳排放数据、评估节能潜力，辅助企业或区域实现绿色低碳发展目标。系统集成了光伏预测、碳排分析、新能源利用和能效评估等核心功能。

**最新特性**: 集成了先进的 **MDC-Informer** (Mamba-2 + D-Informer) 深度学习预测模型（支持 NVIDIA GPU 加速），专门针对长时序光伏发电功率预测进行了优化，具备更高的准确率与推理性能。

## 技术栈

### 前端 (Frontend)
- **框架**: React 18 + TypeScript
- **构建**: Vite
- **状态管理**: Zustand
- **可视化**: ECharts 5.x, Leaflet
- **UI 组件**: Ant Design 5.x

### 后端与算法 (Backend & Model)
- **语言**: Python 3.10+
- **深度学习**: PyTorch 2.x (支持 CUDA 12.x GPU 加速)
- **API 服务**: Flask + Waitress
- **模型架构**: MDC-Informer (Mamba-2 特征提取 + DC-Informer 序列解码)
- **核心功能**: 长时序预测、LTTB 降采样展示、多维度气象参数修正

## 项目结构

```
energy-reduction-dashboard/
├── src/                 # 前端源代码
│   ├── components/      # 通用组件
│   ├── features/        # 功能模块 (含 PVForecastModule)
│   ├── services/        # API 服务 (含 pvForecastService)
│   └── ...
├── code4/               # Python 后端与预测模型
│   ├── code4/
│   │   ├── api_server_v2.py    # 核心 API 服务入口
│   │   ├── mdc_informer.py     # MDC-Informer 模型包装器
│   │   ├── mdc_module/         # MDC 模型组件库
│   │   ├── dataset.py          # 内存驱动的数据集加载器
│   │   └── model/mdc_informer/ # 预训练权重 (best.pt)
├── public/              # 静态资源
└── ...
```

## 开发指南

### 1. 启动后端服务 (Python Model)

#### 安装依赖
确保已安装 Python 3.10+。建议使用虚拟环境（如 virtualenv 或 conda）。

```bash
cd code4/code4
# 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt
```
*注意：`requirements.txt` 中包含 PyTorch GPU 版本。如果您的环境不支持 CUDA，请修改该文件或手动安装 CPU 版本。*

#### 启动服务
```bash
python api_server_v2.py
```
*服务默认运行在 `http://localhost:5000`*

### 2. 启动前端服务

```bash
npm install
npm run dev
```
*访问 http://localhost:3000*

## 核心功能模块

1. **时序光伏发电预测**
   - **动态预测**: 基于 MDC-Informer 模型，融合 Mamba-2 的长程依赖处理能力，预测精度显著提升。
   - **气象敏感**: 实时联动 OpenWeather 接口，修正温度、云量、辐射对功率的影响。
   - **GPU 加速**: 服务端自动检测并使用 NVIDIA 显卡进行推理加速。
   
2. **能效分析 (Efficiency Analysis)**
   - **智能诊断**: 支持上传历史 Excel/CSV 数据，后台模型批量推演“理论最佳发电量”。
   - **效率评估**: 自动计算系统运行效率 (PR)，通过对比“实际功率”与“理论预测功率”识别设备故障或灰尘遮挡。
   - **大文件支持**: 前端集成 LTTB 降采样算法，支持秒级渲染数万条数据点的对比曲线。

3. **能耗与碳排监测**
   - 实时监控水、电、气消耗。
   - 自动核算碳排放量，生成碳足迹报表。

4. **节能潜力挖掘**
   - 基于历史基线与行业标准，智能识别节能空间。

## 环境变量

复制 `.env.example` 到 `.env.development` 并配置：

| 变量名 | 说明 | 默认值 |
| :--- | :--- | :--- |
| `VITE_API_BASE_URL` | 后端 API 基础地址 | `http://localhost:5000/api/v1` |
| `VITE_WS_URL` | WebSocket 服务地址 | `ws://localhost:5000/ws` |
| `VITE_WEATHER_API_KEY` | OpenWeatherMap API 密钥 | (需自行申请) |
| `VITE_DEFAULT_LOCATION` | 默认天气城市 | `Nanjing` |
| `VITE_ENABLE_MOCK_DATA` | 是否强制通过 Mock 数据运行 | `false` |

## 算法更新日志 (v2.1) - 动态准确率系统

为提高光伏发电预测的可信度，系统已升级**动态准确率评估模块**：

1.  **动态场景识别**: 后端根据历史测试集的气象特征（云量、降水、风速等），自动将样本划分至 7 大极端天气场景（晴天、多云、雾霾、暴雨、高温、台风、暴雪）。
2.  **标准化评估 (nRMSE)**: 启用 **Normalized RMSE** (标准化均方根误差) 对比装机容量，评分更符合光伏行业标准，合理反映模型在不同天气下的真实业务能力。
3.  **实测驱动**: 彻底移除硬编码的演示数据，对于当前数据集未覆盖的极端场景（如无相关历史天气记录），前端将**自动隐藏**对应图表，确保展示数据的真实性。


## 许可证

MIT