基于随机森林的大型公共建筑能耗混合预测模型北大核心CSCD

针对公共建筑能耗预测模型中影响变量相关性低、冗余性高的问题,提出了基于二氧化碳浓度的公共建筑人员流动率间接测量方法,以提高模型的预测精度,并提出了一种大型公共建筑能耗混合预测模型。首先利用LASSO变量选择算法筛选出与公共建筑能耗相关性高的影响因素,再引入改进的并行排序蚁群优化算法对随机森林预测模型的参数进行优化,进一步提高预测性能。最后,以西安某公共建筑监测数据为例进行预测分析。结果表明,人员流动率对公共建筑能耗预测有着重要的影响,所提模型的泛化能力强、预测精度高,可以为公共建筑节能优化提供有效的数据支撑。     

基于遗传优化决策树的建筑能耗短期预测模型

使用线性回归模型预测公共建筑能耗数据时,存在不确定性影响因素和精度偏差问题。为此,建立一种遗传优化决策树模型。采用遗传算法优化梯度提升决策树的子树生成过程,以模型预测的R-Square值作为迭代的评估标准,从而达到能耗预测的目的。实验结果表明,与传统的回归预测模型相比,该模型预测精度较高。     

基于ARM的公共建筑用电能耗数据采集器

本文针对目前国家机关办公建筑和大型公共建筑的高能耗问题,根据国家建设部要求设计了一种建筑能耗数据采集器。本文将数据采集的相关技术应用于建筑能耗监测领域,介绍了建筑能耗数据采集器的整体结构,重点阐述了数据采集、存储和传输的方案设计。该数据采集器的基本性能已在实验室条件下得到充分验证。通过对建筑能耗的分项计量,获取大量的能耗数据,为下一步建筑节能分析和节能控制提供可靠的数据支持。     

基于时间相关性的无线传感器网络数据压缩与优化算法

针对无线传感器网络(WSN)数据采集存在数据冗余度大、累积误差大和数据精度低等问题,根据采集数据之间的时间相关性,提出一种无线传感器网络数据压缩与优化算法。该算法通过分析时间序列中采集数据的线性关系,建立分段一元线性回归模型;根据采集数据与回归模型预测值之间的误差,自适应地调整下一个采集时间,并动态地优化回归模型。仿真结果表明该算法在不同的数据变化情况下,均能降低数据冗余度和网络通信量,提高采集数据的重构精度。最后在真实的无线传感器网络应用环境中验证了算法的可行性。     

基于层次结构数据的多元线性回归问题研究

针对传统多元线性回归分析(Multiple linear regression, MLR)在处理大数据时,特别是具有层次结构的数据,提出了基于层次结构数据的偏回归系数计算模型。该模型通过计算下层中每个部分的偏回归系数及上、下层之间的层次结构矩阵,来计算上层的总体偏回归系数。从理论研究和实际数据试验验证了在计算回归系数时新模型与传统MLR模型具有等效性。同时,新模型能有效解决隐私数据的保护问题,实现计算的并行处理,提高了大数据处理能力。     

基于Acrel-5000的大型公共建筑能耗监测系统设计与应用

介绍了一种新型能耗监测系统的设计,系统构成以及系统的功能,Acrel-5000组态软件可以实现对现场设备的系统集成,数据的采集、传输以及存储,从而实现对大型公共建筑的分类、分项能耗计量功能。并以实例验证了该系统的功能与实用性。     

数据仓库在城市公共建筑能耗管理中的应用

当前众多城市公共建筑能耗监测系统中已收集了大量的建筑能耗数据。针对这些数据源存在的各自独立而且分散,不能够提供全局的数据分析环境,不能够有效支持建筑能耗的评估与建筑节能的研究等问题,提出将数据仓库技术应用于城市公共建筑能耗监管系统的解决方法。通过对建筑能耗监测系统的研究,以及对建筑能耗管理的应用需求的调研,建立城市级公共建筑能耗数据仓库的多维数据模型,对主题设计、指标设计和维度模型设计进行了探讨,并在实验阶段已成功构建了某高校公共建筑能耗数据仓库的实例。实验结果表明,该方法能够有效地为建筑能耗的管理与决策提供良好的数据分析环境。     

基于链式智能体遗传算法的动态能耗优化算法

能耗优化是一个动态优化问题,在能耗规模较大的情况下,能耗设备间与总能耗间存在一定的非线性关系,即并非每个能耗最优化能使得总的能耗最优化,因此能耗优化是一个动态非线性优化问题。对于能耗优化问题,传统的节能方法难以奏效。基于此,本文在分析目前节能方法的特点后,设计一种高效的全局优化算法——链式智能体遗传算法,可解决上述的动态非线性优化问题。为了验证本文提出的算法的优越性,将该算法用于某钢厂的电能节耗中,节耗效果明显且较稳定。实践表明,该算法具有较好的灵活性,当能耗环境和节能要求发生变化时,该算法能在不变动当前设备的前提下,动态获得较优的节能效率。     

基于GIS的大型公共建筑轻量级运维管理平台 研发与应用

摘 要：大型公共建筑在商业、办公、旅游、科教文卫、通讯和交通等各个方面都有着不 可替代的作用。但大型公共建筑的运维管理信息化平台开发和应用却有一定技术难度。为降 低这一难度,提出一种基于 GIS 的大型公共建筑轻量级运维管理平台研发与应用方法。大型 公共建筑图纸通过图形数据转换和编辑,转换为地图服务;大型公共建筑属性数据通过归纳 总结,形成层次结构,并赋予唯一标识符,建立属性数据标准库;并以此为基础,梳理大型 公共建筑运维管理流程,形成运维管理标准流程和数据流程;通过搭建统一的平台,完成上 述 4 项结果的集成,并投入实际应用。该方法在一座大型机场航站楼进行了实际验证,开发 了一套轻量级运维管理平台,实现了该航站楼运维管理的信息化,其结果验证了方法的有效 性和可操作性。     

实时能耗监测及能耗预测系统研究与实现

针对铝型材生产过程中能耗较大,传统人工采集能耗数据频率低,采集速度慢等问题,该文提出一种铝型材熔铸炉生产实时能耗监测及能耗预测系统。该系统一方面使用基于zigbee协议的无线传输通讯方式将生产现场电表、燃气表与交换机相连接,并通过网络接口数据发送至服务器,实现对生产能耗数据的实时监测;另一方面采用回归型支持向量机对历史生产数据进行学习,得到预测能耗模型,用于对当前生产能耗数据预测,及时发现生产中的能源损失、生产参数不当等异常现象。     

大规模无线传感器网络自适应节能路由算法

在确保大规模无线传感器网络信息可靠传输的前提下,尽可能降低网络能量开销,提出了大规模无线传感器网络的自适应节能路由算法。针对长江三峡库区水质监测的具体应用环境,构建了网络模型,采用梯度型拓扑生成器生成网络拓扑,利用可以平衡负载的节能自适应算法进行最优路由选择,建立了应用于大规模无线传感器网络的自适应节能路由算法。在具有代表性的两种不同网络环境中,对该算法的节能效果进行测试,结果表明了算法的可行性和先进性;该算法能有效地将网络负载平均分配于整个网络中,减少网络的整体能量开销,延长整体网络的寿命。     

基于BIM技术的被动式建筑节能因子多目标优化研究

为了研究被动式建筑节能策略,在原有的 BIM 模型基础上生成建筑能耗模型,通过 gbXML 数 据标准进行数据共享,在 Grasshopper 平台导入参数化建筑性能模拟模型,对目标建筑外表面进行太阳辐射分 析,确定以西面遮阳板倾斜角和深度、南面和西面窗墙比、外墙保温板厚度为被动式节能技术变量指标。利用 OpenStudio 进行建筑能耗分析,Daysim 进行全年动态自然采光模拟分析,以空间日光自主评价指标 sDA300/50%、 全年制冷、供暖能耗为相互制衡的适应度目标函数。最后使用 NSGA-Ⅱ算法进行多目标优化,得出帕累托前 沿解集。研究表明：寒冷 B 区,固定遮阳无法平衡制冷和供暖能耗目标。窗墙比仅通过制冷、供暖能耗目标无 法进行优化设计,应结合自然采光性能进行制衡。同时增加保温层厚度,提升外墙保温效果。BIM 模型提供了 建筑性能模拟数据来源,Grasshopper 平台结合模拟引擎和优化算法进行耦合分析,为被动式节能因子指标最 优值的搜索带来新的思路。     

基于数据分析的楼宇智能节电管理系统

城市中高层楼宇增加是城市内用电量上升的重要因素之一。使用计算机系统对建筑执行能耗量化管理从而控制降低建筑运营过程中所消耗的能量,降低建筑的运营成本,提高能源使用效率,已经成为用户最为关注的问题。已有的楼宇节电管理系统收集建筑内部的信息并通过启发式规则对楼宇的照明、动力、通风、空调、安防等系统进行协调控制及整合,以期达到节能的目的。这类型系统的缺点在于（1）大部分楼宇缺少专职的节电管理机构,没有相关的电能使用及管理的方法。在各个楼宇与电力公司之间还没有形成一个有效的信息共享链,内外信息共享能力差,存在信息孤岛现象（2）系统中的节电模型没有学习过程,不能根据建筑情况的变化,自动调整节电模式。面对这样的情况,该文提出一个基于数据分析的建筑楼宇智能节电系统,该系统（1）使用正态分布拟合用户用能习惯,分析得到用户能耗较高的关键设备,发现设备的耗能过高原因;（2）建立双向交换子系统实现楼宇与电力公司之间的信息交换,并根据电力公司生产计划及时调整楼宇用能策略。在天津动漫大厦实际运行结果显示,该文设计的智能节电系统可以有效的节省楼宇中的电力损耗。     

基于Android平台的节能监管系统实现

随着我国经济的高速发展,大型建筑高耗能的问题日益突出。高校作为大型公共机构建筑的重要组成部分,策划一些有效便捷的管理方案,对解决目前校园的能耗数据不完整、不全面,管理不到位、能源浪费等现象具有巨大的实际意义。文章从节能监管系统的发展需求开始,介绍了节能监管系统的架构、Modbus规约和SQLite3数据库,简述了基于安卓平台的节能监管系统所要研究的内容,分析了系统的组成、采用的技术和通信手段,并从系统可靠性、实用性、安全性等出发,提出了一套基于ZigBee和移动终端技术的节能监管系统的实现方案。同时对方案进行了比较全面的分析研究和探讨。     

基于BIM的建筑能耗监测可视化研究

针对建筑能耗错综复杂,不易分析管理,提出一种基于BIM的能耗监测方法,在内蒙古建设大厦对暖通空调系统进行现场试验。利用现有图纸和三维激光扫描仪及高清相机进行模型数据采集,通过三维模型创建、模型变动提示、模型数据联动,实现建筑能耗监测的可视化,分析研究了过程的有效性。结果表明,将BIM技术与传感技术、工程管理技术深度融合,能够直观反映地物系统设备的真实情况,能产生数据联动变化,并辅以智能化提示等功能,大幅提高节能管理效率。从研究过程可以得出,本方法对于其他类似的复杂建筑能源消耗状况监测具有通用性和工程实用价值。     

基于Hadoop的公共建筑能耗数据挖掘方法

针对建筑能耗数据无法有效利用这一问题,提出利用Hadoop分布式架构,结合建筑基本信息对公共建筑能耗数据进行数据挖掘的方法.对基于Hadoop的公共建筑能耗数据挖掘系统进行了初步设计,并对系统的基本架构和各模块的功能进行了设计和说明.同时,对Apriori算法和C4.5算法实现MapReduce分布式设计.以山东省100栋办公建筑制冷期的空调系统耗电量为例进行实验分析,得到6类建筑信息属性对空调系统能耗的影响规律,并生成空调系统耗电量判定树,可判别建筑空调系统耗电量等级,并对样本建筑的节能改造提供具有针对性的建议.     

基于ZigBee技术的建筑能耗监测系统设计

随着我国建筑总量不断攀升,建筑能耗也逐年增加,更加有效地实施建筑能耗统计及建筑节能管理具有重要的意义;通过对建筑能耗监测系统的分析,在研究ZigBee技术的基础上,提出了基于ZigBee无线传感器网络的建筑能耗监测系统总体结构,对其网络拓扑控制和路由协议进行了研究,并介绍了系统周期性工作过程;网络测试表明,该系统可靠性好,能够实现建筑能耗数据的采集和无线传输;通过对能耗数据的统计分析,为降低建筑能耗和提高建筑能效,提供了决策依据和参考.     

结构化查询语言动态功耗解析及建模

为构建节能的绿色数据库,提出一种基于结构化查询语言(SQL)资源(中央处理单元(CPU)、磁盘)消耗的最小单位的数据库动态能耗模型。该模型对系统动态能耗进行解析,将系统主要硬件(CPU、磁盘)的资源消耗映射成功率消耗,采用多元线性回归方法拟合模型关键参数,实时地估算系统动态功率,构建单位统一的动态功耗模型。实验结果表明,相比基于元组总数的模型,CPU指令总数能更好地反映CPU的功率消耗,所构模型在数据库管理系统(DBMS)独占系统资源的静态环境下,平均相对误差小于6%,绝对误差不超过9%。该动态功耗模型更适合于构建节能的绿色数据库。