一种建筑节能潜力动态评估方法技术

本发明专利技术公开了一种建筑节能潜力动态评估方法。该方法通过历史同期能耗数据和能耗环境因子数据计算能耗影响因子和能耗数据的关联度值，然后选取关联度值最大的能耗环境因子，计算各个时间段内最优能耗数据点并构建各个时间段内的关联度值最大的能耗影响因子与能耗数据之间的回归方程，根据得到的回归方程计算当前能耗环境因子数据下的标准能耗数据，最后计算当前能耗数据、标准能耗数据与最优能耗数据的差值。相比于现有技术，本发明专利技术的方法最优能耗数据更为合理准确，突破了原有静态对标比较等方法中的诸多不足。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及本专利技术涉及建筑能源管理与动态建模评估技术。
技术介绍
在我国目前的能耗结构中，建筑所造成的能源消耗已占我国总的商品能耗的 20%~30%。在建筑的全生命周期中，建筑材料和建造过程所消耗的能源一般只占其总的 能源消耗的20%左右，大部分能源消耗发生在建筑物运行过程中。根据建筑能耗特点的不 同，建筑可分为三类：住宅建筑，一般性非住宅建筑和大型公共建筑。根据对大量数据的研 宄，大型公共建筑的单位面积能耗是前两类建筑的4~8倍，具有很大的节能潜力。 20世纪70年代前后，许多西方国家就开始采用统一的方法在全国范围内进行公 共建筑能耗统计工作。早在1976年英国政府就开始对建筑物进行能耗调查，通过多年的收 集与分析，建成了包括建筑类型，用能设备模型等详细能耗信息数据库；同期，美国也通过 国家标准局对建筑能耗进行统计与分析，目前，美国已经建成了建筑能耗信息数据库，该数 据库被广泛应用；日本是个能源匮乏的国家，应此日本对能耗监管非常重视，日本用能技术 综合管理协会每年都要对其会员单位能耗进行统计与分析，日本能量中心每年都会公布一 些地方大型公共建筑的能耗信息；而我们国家目前尚无完善的建筑能耗数据库。 国外在上世纪70年代开始研宄与推行BAS (建筑智能控制系统）实现建筑节能。 我国自上世纪90年代才引进国外BAS推广建筑节能，但目前我国建筑实际智能控制和能源 管控水平远落后于发达国家，尤其在大型公共建筑（群）领域，我国相关企业提供用能管控 和智能控制一体化管控的能力薄弱。 目前，能够提供大型公共建筑用能管理（管控）系统的国外厂家主要有霍尼韦尔、 西门子、江森自控、施耐德等，国内主要有清华同方、江苏联宏等。国外产品如霍尼韦尔的 Dashboard用能管控系统，是在基于BACnet和LonWorks国际标准技术的BAS之上实现对各 种用能电气设备的可靠性控制，但只能实现简单能耗监测和数据管理分析，因缺乏全面和 高精度的用能数据采集和分析，影响控制策略节能效率，所以国外知名BAS厂家都已成立 能源管理部，开展BAS与能源管理融合的研宄和开发，对建筑节能进行动态评估已成为国 际技术热点。国内产品如清华同方的ezEMS能源（用能）管理系统，是基于分类分项的能耗 监测软件，对建筑内部各项能耗相关信息的采集、数据统计、分析、对比及报表汇总等功能， 但缺乏海量数据存储和管理、能耗异常建模分析、无法进行建筑节能进行动态评估，缺乏与 国外产品竞争实力。 根据外界环境变化，采用智能建筑自适应评估技术才能及时发现耗能异常；通过 控制策略节能效益模拟技术，大大调整控制策略的效率，实现节能效益可预测。
技术实现思路
本专利技术所要解决的问题：对建筑能耗进行节能评估，以便于对建筑能耗进行更好 更合理的管理和控制从而使其达到最佳的节能效果。 为解决上述问题，本专利技术采用的方案如下： ，包括以下步骤： S1 :获取能耗节点的各个时间段内的历史同期能耗数据和历史同期能耗环境因子 数据； S2:根据各时间段内的历史同期能耗数据和历史同期能耗环境因子数据，计算相 应时间段内的各个能耗影响因子和能耗数据的关联度值； S3 :选取各时间段内能耗影响因子和能耗的关联度值最大的能耗影响因子； S4:根据关联度值最大的能耗影响因子的历史同期能耗环境因子数据和历史同期 能耗数据，计算各个时间段内的最优能耗数据点； S5:以关联度值最大的能耗影响因子作为自变量、能耗数据为因变量，根据关联度 值最大的能耗影响因子的历史同期能耗环境因子数据和历史同期能耗数据，构建各个时间 段内的关联度值最大的能耗影响因子与能耗数据之间的回归方程； S6 :根据所述的回归方程计算当前能耗环境因子数据下的标准能耗数据； S7 :计算当前能耗数据、标准能耗数据与最优能耗数据的差值。 进一步，根据本专利技术的建筑节能潜力动态评估方法，所述步骤S2中计算各个能耗 影响因子和能耗数据的关联度值采用如下公式进行计算：【主权项】1. ，其特征在于，包括以下步骤： 51 :获取能耗节点的各个时间段内的历史同期能耗数据和历史同期能耗环境因子数 据； 52 :根据各时间段内的历史同期能耗数据和历史同期能耗环境因子数据，计算相应时 间段内的各个能耗影响因子和能耗数据的关联度值； 53 :选取各时间段内能耗影响因子和能耗的关联度值最大的能耗影响因子； S4:根据关联度值最大的能耗影响因子的历史同期能耗环境因子数据和历史同期能耗 数据，计算各个时间段内的最优能耗数据点； S5:以关联度值最大的能耗影响因子作为自变量、能耗数据为因变量，根据关联度值最 大的能耗影响因子的历史同期能耗环境因子数据和历史同期能耗数据，构建各个时间段内 的关联度值最大的能耗影响因子与能耗数据之间的回归方程； 56 :根据所述的回归方程计算当前能耗环境因子数据下的标准能耗数据； 57 :计算当前能耗数据、标准能耗数据与最优能耗数据的差值。2. 如权利要求1所述的建筑节能潜力动态评估方法，其特征在于，所述步骤S2中计算 各个能耗影响因子和能耗数据的关联度值采用如下公式进行计算：其中，X为历史同期能耗影响因子数据，y为历史同期能耗数据，r为能耗影响因子和能 耗数据的关联度值。3. 如权利要求1所述的建筑节能潜力动态评估方法，其特征在于，所述步骤S4中计算 最优能耗数据包括以下步骤： 541 :计算时间段内关联度值最大的能耗影响因子的历史同期能耗环境因子数据的均 值和历史同期能耗数据的均值，得到均值点M; 542 :采用欧式距离公式计算时间段内各个历史同期数据点与均值点M的距离； 543 :选取与均值点距离最小的数据点作为最优能耗数据点。4. 如权利要求1所述的建筑节能潜力动态评估方法，其特征在于，所述步骤S2中计算 各个能耗影响因子和能耗数据的关联度值时，首先计算各个能耗影响因子和各单项能耗数 据的关联度值，然后取平均值作为该能耗影响因子与能耗数据的关联度值。【专利摘要】本专利技术公开了。该方法通过历史同期能耗数据和能耗环境因子数据计算能耗影响因子和能耗数据的关联度值，然后选取关联度值最大的能耗环境因子，计算各个时间段内最优能耗数据点并构建各个时间段内的关联度值最大的能耗影响因子与能耗数据之间的回归方程，根据得到的回归方程计算当前能耗环境因子数据下的标准能耗数据，最后计算当前能耗数据、标准能耗数据与最优能耗数据的差值。相比于现有技术，本专利技术的方法最优能耗数据更为合理准确，突破了原有静态对标比较等方法中的诸多不足。【IPC分类】G06F19-00【公开号】CN104715156【申请号】CN201510131472【专利技术人】杨毅, 马如明, 王伟江, 李智星 【申请人】南京天溯自动化控制系统有限公司【公开日】2015年6月17日【申请日】2015年3月24日本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种建筑节能潜力动态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取能耗节点的各个时间段内的历史同期能耗数据和历史同期能耗环境因子数据；S2：根据各时间段内的历史同期能耗数据和历史同期能耗环境因子数据，计算相应时间段内的各个能耗影响因子和能耗数据的关联度值；S3：选取各时间段内能耗影响因子和能耗的关联度值最大的能耗影响因子；S4：根据关联度值最大的能耗影响因子的历史同期能耗环境因子数据和历史同期能耗数据，计算各个时间段内的最优能耗数据点；S5：以关联度值最大的能耗影响因子作为自变量、能耗数据为因变量，根据关联度值最大的能耗影响因子的历史同期能耗环境因子数据和历史同期能耗数据，构建各个时间段内的关联度值最大的能耗影响因子与能耗数据之间的回归方程；S6：根据所述的回归方程计算当前能耗环境因子数据下的标准能耗数据；S7：计算当前能耗数据、标准能耗数据与最优能耗数据的差值。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：杨毅，马如明，王伟江，李智星，
申请(专利权)人：南京天溯自动化控制系统有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32