一种基于多因素综合考虑的服务区能耗估算方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及建筑能源消耗测算技术领域，具体公开了一种基于多因素综合考虑的服务区能耗估算方法，包括：收集已建成投入使用的服务区的建筑模型和交通流周转量；分析不同建筑模型下、不同交通流周转量下能耗产生的所有因素，并计算出每种因素所产生的能耗量和占比情况；并计算得到同时处于建筑模型和交通流周转量下的每种因素所产生的目标能耗量和目标占比情况；并采用决策树算法，决策出已建成投入使用的服务区的能耗估算模型；将拟建服务区的建筑模型和预测交通流周转量参数，代入所述已建成投入使用的服务区的能耗估算模型，估算出拟建服务区的预测能耗量及其占比情况。本发明专利技术还公开了一种基于多因素综合考虑的服务区能耗估算系统。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多因素综合考虑的服务区能耗估算方法及系统
本专利技术涉及建筑能源消耗测算
，更具体地，涉及一种基于多因素综合考虑的服务区能耗估算方法及系统。
技术介绍
建筑能耗估算是新基建工程的基础，节能降耗工作是近些年来在拟建设项目这的研究热点问题之一；国内外很多学者对于建筑能耗分析与建模方法进行了深入的研究；目前，建筑能耗方面的研究可主要分为两类：第一类研究主要是以建筑结构为研究对象，在建筑设计阶段使用建筑能耗逐时模拟软件对于能耗进行预测估算，模拟软件多是以热力学理论为基础，综合考虑影响建筑能耗的多种内扰(人，使用方式等)、外扰(环境)因素；列出热力学方程进行求解，得出建筑在满足人的需求以及达到人体舒适度的情况下所需的能耗；软件模拟的方法在建筑设计阶段起到很大的辅助作用，深入研究了建筑本身的固有特性(如结构、围护等)对能耗的影响.而在建筑使用阶段，由于人对于建筑物的使用方式具有不确定性，导致建筑设计中对能耗的预测分析结果与实际情况有较大区别；第二类研究主要是以建筑能耗数据估算预测分析为主；由于建筑能耗数据是在建筑物建成运营后在运行阶段的才能获得的数据信息，具有滞后性，因此对已建的同类型建筑的能耗数据研究，可以了解该类型建筑能耗的产生一般规律，由此选择拟建同类型的建筑物时，集中研究同类型建筑物的能耗数据，能帮助估算同类型建筑物的能耗量。目前，随着技术的快速发展，对建筑的能耗数据进行估算的模型方法有使用线性回归算法、人工智能方法、或者数据挖掘算法；寻找能耗数据与影响因素之间的关系，由此预测与分析同类建筑能耗；但是目前所研究的对象一般为一个城市或一个地区的用电量，同时大多以月耗电量或者年耗电量为研究分析对象，对于建筑的逐时耗电量分析几乎没有涉及，因此对于能耗规律的描述过于粗略，不能完全满足短期负荷预测的需要，合理的建筑管理方案与节能策略。而近年来，随着高速公路基建设施的迅速发展，服务区作为高速公路的重要辅助设施，也是规划建设越来越多；常规的高速公路服务区总体布局由三个部分组成：①为人服务的设施，包括公共休息厅、公共厕所、餐饮部、购物部、商务中心(含电话、传真、问讯等服务)以及室外休息场地、绿化、水池等观赏设施；②为车服务的设施，包括出入车道、停车场、加油站和修理站等；③其他附属设施，包括管理用房、职工生活用房、配电房、空调机房、水泵房，以及污水处理和垃圾处理设施；服务区作为大型的公共建筑，具备其他公共建筑建筑设备自动化、办公自动化、通信现代化等一般特点；同时，作为交通枢纽也具有其自身的特殊性；交通枢纽综合体建筑具有大空间、高窗墙比、人员流动量大、照明系统复杂等特点，会在一定程度上增加室内的空调采暖负荷，进一步增加了对电能、天然气和水等能源的消耗，对建筑节能提出了更高的要求。但是目前为止，我国对服务区的布局规划尚缺乏完整的理论体系，也没有系统化、理论化的服务区布局设计标准和规范，较多地参考国外发达国家的资料，很多情况下并不适用于当地条件，因此对服务区内的设施及能源消耗估计是具有一定的实际意义。
技术实现思路
针对现有技术中存在的上述弊端，本专利技术提供了一种基于多因素综合考虑的服务区能耗估算方法及系统，以解决现有类似服务区建筑中能源估算的问题。作为本专利技术的第一个方面，提供一种基于多因素综合考虑的服务区能耗估算方法，包括：步骤S110：收集已建成投入使用的服务区的建筑模型和交通流周转量；步骤S120：分析不同建筑模型下能耗产生的所有因素，并计算出每种因素所产生的能耗量和占比情况；步骤S130：分析不同交通流周转量下能耗产生的所有因素，并计算出每种因素所产生的能耗量和占比情况；步骤S140：依据不同建筑模型下每种因素所产生的能耗量和占比情况，和不同交通流周转量下每种因素所产生的能耗量和占比情况，计算得到同时处于建筑模型和交通流周转量下的每种因素所产生的目标能耗量和目标占比情况；步骤S150：依据所述目标能耗量和目标占比情况，并采用决策树算法，决策出已建成投入使用的服务区的能耗估算模型；步骤S160：将拟建服务区的建筑模型和预测交通流周转量参数，代入所述已建成投入使用的服务区的能耗估算模型，估算出拟建服务区的预测能耗量及其占比情况。进一步地，在步骤S120中还包括：不同建筑模型下的能耗包括常规能耗、特殊能耗和专业能耗，常规能耗产生的所有因素包括暖通空调、照明插座设备以及一般动力设备，特殊能耗产生的因素包括特殊功能设备，专业能耗产生的因素包括专业用途设备；分别计算暖通空调、照明插座设备、一般动力设备、特殊功能设备、专业用途设备所产生的能耗量和占比情况。进一步地，在步骤S130中还包括：不同交通流周转量下的能耗包括车流能耗和人流能耗，车流能耗产生的所有因素包括充电、加油、加气、散热、加水以及洗车，人流能耗产生的所有因素包括休息、就餐、充电、上厕所、洗手、洗脸以及购物，分别计算充电、加油、加气、散热、加水、洗车、休息、就餐、充电、上厕所、洗手、洗脸、购物所产生的能耗量和占比情况。进一步地，在步骤S150中还包括：采用决策树算法建立基本的决策模型，对所述目标能耗量和目标占比情况进行样本训练；其中，每训练一次，进行一次决策模型修正。进一步地，还包括：计算每种目标能耗量产生的Gini系数，其中，所述Gini系数的计算公式为其中，pi为数据类别Ci在样本数据集T中所占比例，若样本数据集T被划分为T1和T2，则此次划分的Gini系数为将收集的样本数据按照类型进行划分，分成N份，其中，每取一份样本数据带入决策模型中，建立系数方程组，求解决策模型的系数方程，经过N-1次模型训练，得到相对更加精确的决策模型。作为本专利技术的第二个方面，提供一种基于多因素综合考虑的服务区能耗估算系统，包括：收集模块，用于收集已建成投入使用的服务区的建筑模型和交通流周转量；第一计算模块，用于分析不同建筑模型下能耗产生的所有因素，并计算出每种因素所产生的能耗量和占比情况；第二计算模块，用于分析不同交通流周转量下能耗产生的所有因素，并计算出每种因素所产生的能耗量和占比情况；第三计算模块，用于依据不同建筑模型下每种因素所产生的能耗量和占比情况，和不同交通流周转量下每种因素所产生的能耗量和占比情况，计算得到同时处于建筑模型和交通流周转量下的每种因素所产生的目标能耗量和目标占比情况；决策模块，用于依据所述目标能耗量和目标占比情况，并采用决策树算法，决策出已建成投入使用的服务区的能耗估算模型；估算模块，用于将拟建服务区的建筑模型和预测交通流周转量参数，代入所述已建成投入使用的服务区的能耗估算模型，估算出拟建服务区的预测能耗量及其占比情况。进一步地，不同建筑模型下的能耗包括常规能耗、特殊能耗和专业能耗，常规能耗产生的所有因素包括暖通空调、照明插座设备以及一般动力设备，特殊能耗产生的因素包括特殊功能设备，专业能耗产生的因素包括专业用途设备；分别计算暖通空调、照明插座设备、一般动力设备、特殊本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多因素综合考虑的服务区能耗估算方法，其特征在于，包括：/n步骤S110：收集已建成投入使用的服务区的建筑模型和交通流周转量；/n步骤S120：分析不同建筑模型下能耗产生的所有因素，并计算出每种因素所产生的能耗量和占比情况；/n步骤S130：分析不同交通流周转量下能耗产生的所有因素，并计算出每种因素所产生的能耗量和占比情况；/n步骤S140：依据不同建筑模型下每种因素所产生的能耗量和占比情况，和不同交通流周转量下每种因素所产生的能耗量和占比情况，计算得到同时处于建筑模型和交通流周转量下的每种因素所产生的目标能耗量和目标占比情况；/n步骤S150：依据所述目标能耗量和目标占比情况，并采用决策树算法，决策出已建成投入使用的服务区的能耗估算模型；/n步骤S160：将拟建服务区的建筑模型和预测交通流周转量参数，代入所述已建成投入使用的服务区的能耗估算模型，估算出拟建服务区的预测能耗量及其占比情况。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多因素综合考虑的服务区能耗估算方法，其特征在于，包括：
步骤S110：收集已建成投入使用的服务区的建筑模型和交通流周转量；
步骤S120：分析不同建筑模型下能耗产生的所有因素，并计算出每种因素所产生的能耗量和占比情况；
步骤S130：分析不同交通流周转量下能耗产生的所有因素，并计算出每种因素所产生的能耗量和占比情况；
步骤S140：依据不同建筑模型下每种因素所产生的能耗量和占比情况，和不同交通流周转量下每种因素所产生的能耗量和占比情况，计算得到同时处于建筑模型和交通流周转量下的每种因素所产生的目标能耗量和目标占比情况；
步骤S150：依据所述目标能耗量和目标占比情况，并采用决策树算法，决策出已建成投入使用的服务区的能耗估算模型；
步骤S160：将拟建服务区的建筑模型和预测交通流周转量参数，代入所述已建成投入使用的服务区的能耗估算模型，估算出拟建服务区的预测能耗量及其占比情况。


2.根据权利要求1所述的基于多因素综合考虑的服务区能耗估算方法，其特征在于，在步骤S120中还包括：不同建筑模型下的能耗包括常规能耗、特殊能耗和专业能耗，常规能耗产生的所有因素包括暖通空调、照明插座设备以及一般动力设备，特殊能耗产生的因素包括特殊功能设备，专业能耗产生的因素包括专业用途设备；分别计算暖通空调、照明插座设备、一般动力设备、特殊功能设备、专业用途设备所产生的能耗量和占比情况。


3.根据权利要求1所述的基于多因素综合考虑的服务区能耗估算方法，其特征在于，在步骤S130中还包括：不同交通流周转量下的能耗包括车流能耗和人流能耗，车流能耗产生的所有因素包括充电、加油、加气、散热、加水以及洗车，人流能耗产生的所有因素包括休息、就餐、充电、上厕所、洗手、洗脸以及购物，分别计算充电、加油、加气、散热、加水、洗车、休息、就餐、充电、上厕所、洗手、洗脸、购物所产生的能耗量和占比情况。


4.根据权利要求1所述的基于多因素综合考虑的服务区能耗估算方法，其特征在于，在步骤S150中还包括：
采用决策树算法建立基本的决策模型，对所述目标能耗量和目标占比情况进行样本训练；其中，每训练一次，进行一次决策模型修正。


5.根据权利要求4所述的基于多因素综合考虑的服务区能耗估算方法，其特征在于，还包括：
计算每种目标能耗量产生的Gini系数，其中，所述Gini系数的计算公式为



其中，pi为数据类别Ci在样本数据集T中所占比例，若样本数据集T被划分为T1和T2，则此次划分的Gini系数为



将收集的样本数据按照类型进行划分，分成N份，其中，每取一份样本数据带入决策模型中，建立系数方程组，求解决策模型的系数方程，经过N-1次模型训练，得到相对更加精确的决策模型。...

【专利技术属性】
技术研发人员：芦方强，高超，张晨，贡英杰，朱娇娇，
申请(专利权)人：江苏中设集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32