一种基于层次分析法的酒店能耗评价模型构建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于层次分析法的酒店能耗评价模型构建方法，属于电力技术领域。现有的方案，评估分级方案不够科学、合理，无法准确评价酒店能耗，进而无法对能耗高的酒店，提出有效的节能方案。本发明专利技术利用Pearson相关系数确定酒店能耗的影响因子，充分考虑影响酒店能耗的各种影响因子；然后利用层次分析法建立酒店能耗评价指标模型，对酒店能耗进行定性与定量相结合、多目标、层次化的分析。本发明专利技术能够对酒店能耗进行准确评价，评价方案科学、合理，进而能够对能耗高的酒店，提出有效的节能方案。

A method of building hotel energy consumption evaluation model based on AHP

【技术实现步骤摘要】
一种基于层次分析法的酒店能耗评价模型构建方法
本专利技术涉及一种基于层次分析法的酒店能耗评价模型构建方法，属于电力

技术介绍
中国专利(公布号CN107392481A)公开了一种酒店能耗计算方法、装置及系统，其通过终端执行建立多种酒店客房模型；再对预先获取的所述酒店客房模型对应的酒店客房是否为出租状态数据及获取的所述传感器模块采集的所述酒店客房内是否有人数据进行处理，获得所述酒店客房的人在室率数据；然后根据用户输入数据，对所述酒店客房模型进行修改设置：基于预设计算规则、修改设置后的酒店客房模型及所述酒店客房的人在室率数据，获得所述酒店客房模型对应的酒店客房总负荷；基于预存的设备模型及所述酒店客房总负荷，获得所述酒店客房模型对应的酒店客房的总能耗，以此实现终端获得准确的酒店客房的人在室率数据，提高酒店客房的总能耗的准确度。但上述方案，只是简单的通过客房的用电负荷估算酒店的能耗，没有考虑各酒店的规模、地理位置、气候等诸多因素，无法根据实际情况进行更深层次的影响因素识别与评估，评估分级方案不够科学、合理，无法准确评价酒店能耗，进而无法对能耗高的酒店，提出有效的节能方案。
技术实现思路
针对现有技术的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种利用Pearson相关系数确定酒店能耗的影响因子，充分考虑影响酒店能耗的各种影响因子；然后利用层次分析法建立酒店能耗评价指标模型，对酒店能耗进行定性与定量相结合、多目标、层次化的分析；能够对酒店能耗进行准确评价，评价方案科学、合理的基于层次分析法的酒店能耗评价模型构建方法。为实现上述目的，本专利技术的技术方案为：一种基于层次分析法的酒店能耗评价模型构建方法，包括以下步骤：第一步，数据采集获取酒店的数据信息，其包括酒店经营数据、酒店电量数据；第二步，数据处理用于酒店能耗分析的数据来源多元化，除了数据库存储的结构化数据外，还存在评语类的文本类数据，因此，需要对数据进行处理，主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约；第三步，模型构建酒店一般使用直观的单位费用指标来比较，考核的标准使用总能源费与建筑面积比、总能源费与房间数比、总能源与总营业收入比这三个指标；结合酒店行业内的经验以及电力、能源方面的专家的建议，选择了单位营业收入耗电量、人均耗电量、单位面积耗电量、单位客房耗电量、单位营业费用耗电量这五个指标作为影响能耗评价指数的因素；因此，能耗评价指数公式如下：能耗评价指数＝A*单位营业收入耗电量得分+B*人均耗电量得分+C*单位面积耗电量+D*单位客房耗电量得分+E*单位营业费用耗电量得分；A、B、C、D、E为相关系数值；其具体包括以下步骤：S1，Pearson相关系数能够反映指标与影响因子相关性；使用Pearson线性相关系数，对和电量有相关影响的指标：建筑面积、酒店总人数、营业收入、营业费用、入住房间数，一一做相关性分析；S2，利用层次分析法，对权重进行相关设置；将能耗评价指数为目标层，将单位营业收入耗电量、人均耗电量、单位客房耗电量、单位营业费用耗电量为方案层；层次分析法通过把复杂的问题作为一个总目标，将问题解决办法作为多个不同的因素，通过因数之间的相互影响以及各个层次的组合，进而形成一个层次结构模型；层次分析法将问题转化为最底层对上一层次因素的相对权重，再通过加权和得到总目标的权重；S3，分箱区间赋值酒店能耗受季节影响比较大，本模型分春秋、冬、夏三个季节时段，分别对单位营业收入耗电量、人均耗电量、单位客房耗电量、单位营业费用耗电量进行每段区间进行赋值；将得分值分为25、50、75、100，通过SPSS计算得到三个季节是否对应的范围值；第四步，模型输出通过上述层次分析法建立了酒店的能耗评价模型，并通过模型对具体酒店进行能耗分析；进而对能耗高的酒店，提出节能方案。本专利技术利用Pearson相关系数确定酒店能耗的影响因子，充分考虑影响酒店能耗的各种影响因子；然后利用层次分析法建立酒店能耗评价指标模型，对酒店能耗进行定性与定量相结合、多目标、层次化的分析。本专利技术能够对酒店能耗进行准确评价，评价方案科学、合理，进而能够对能耗高的酒店，提出有效的节能方案。作为优选技术措施：所述第一步，酒店经营数据包括：建筑面积、酒店总人数、营业收入、营业费用、入住房间数；酒店电量数据包括：户号、总电量、尖峰谷电量、电价类型、有功功率、无功功率、功率因数等。作为优选技术措施：所述第二步，(1)数据清洗：主要是删除采集的酒店原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值；具体常用的方法有删除法、替换法、插补法；(2)数据集成：将收集的互相关联的分布式异构酒店数据源集成到一起，使用户能够以透明的方式访问这些数据源；具体集成方法有模式集成法、数据复制法和综合性集成法；(3)数据变换：将收集的酒店各类数据从一种表示形式变为另一种表现形式的过程；常用的变换方法有对数转换、平方根转换和倒数转换；(4)数据规约：将收集的酒店各类数据，在尽可能保持数据集完整性的基础上，对数据进行规约处理，保证数据集挖掘更有效；主要采用特征规约，样本规约和特征值规约等方式。作为优选技术措施：所述第三步，构造成对比较阵即正互反矩阵：对各因素之间进行两两对比之后，然后按9分位比率排定各评价因素的相对优劣顺序，依次构造出评价因素的判断矩阵；针对某一个标准，利用几何平均法或规范列平均法计算各备选因素的权重；对个因素进行权重设计：如果两个因素的重要性在两个评价等级之间，则取中间的分值，如果因素i相对于因素j有一个评分值，则因素j相对于因素i的评分制为其倒数；根据同一层次的因素两两比较来确定因素的相对重要性，如果认为两个因素的影响重要性相当，则取值为1，前者比后者稍微重要则取值为3，前者比后者稍微不重要，则取值为1/3，同理，如果认为前者比后者比较重要，则取5，十分重要则取7，绝对重要则取9。作为优选技术措施：所述几何平均法的计算步骤为：a)计算判断矩阵A各行各个因素mi的乘积；b)计算mi的n次方根；c)对向量进行归一化处理；d)该向量即为所求权重向量。所述规范列平均法的计算步骤为：a)计算判断矩阵A各行各个因素mi的和；b)将A的各行因素的和进行归一化；c)该向量即为所求权重向量。作为优选技术措施：构造好判断矩阵后，需要根据判断矩阵计算针对某一准则层各因素的相对权重，并进行一致性检验；虽然在构造判断矩阵A时并不要求判断具有一致性，但判断偏离一致性过大也是不允许的，因此需要对判断矩阵A进行一致性检验；对于每一个成对比较阵计算最大特征根和对应特征向量，利用一致性因素、随机一致性因素和一致性比率做一致性检验；...

【技术保护点】
1.一种基于层次分析法的酒店能耗评价模型构建方法，其特征在于，/n包括以下步骤：/n第一步，数据采集/n获取酒店的数据信息，其包括酒店经营数据、酒店电量数据；/n第二步，数据处理/n用于酒店能耗分析的数据来源多元化，除了数据库存储的结构化数据外，还存在评语类的文本类数据，因此，需要对数据进行处理，主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约；/n第三步，模型构建/n酒店一般使用直观的单位费用指标来比较，考核的标准使用总能源费与建筑面积比、总能源费与房间数比、总能源与总营业收入比这三个指标；/n结合酒店行业内的经验以及电力、能源方面的专家的建议，选择了单位营业收入耗电量、人均耗电量、单位面积耗电量、单位客房耗电量、单位营业费用耗电量这五个指标作为影响能耗评价指数的因素；/n因此，能耗评价指数公式如下：/n能耗评价指数 = A*单位营业收入耗电量得分 + B*人均耗电量得分 + C*单位面积耗电量 + D*单位客房耗电量得分 + E*单位营业费用耗电量得分；/nA、B、C、D、E为相关系数值；/n其具体包括以下步骤：/nS1，Pearson相关系数能够反映指标与影响因子相关性；使用Pearson线性相关系数，对和电量有相关影响的指标:建筑面积、酒店总人数、营业收入、营业费用、入住房间数，一一做相关性分析；/nS2，利用层次分析法，对权重进行相关设置；将能耗评价指数为目标层，将单位营业收入耗电量、人均耗电量、单位客房耗电量、单位营业费用耗电量为方案层；/n层次分析法通过把复杂的问题作为一个总目标，将问题解决办法作为多个不同的因素，通过因数之间的相互影响以及各个层次的组合，进而形成一个层次结构模型；层次分析法将问题转化为最底层对上一层次因素的相对权重，再通过加权和得到总目标的权重；/nS3，分箱区间赋值/n酒店能耗受季节影响比较大，本模型分春秋、冬、夏三个季节时段，分别对单位营业收入耗电量、人均耗电量、单位客房耗电量、单位营业费用耗电量进行每段区间进行赋值；将得分值分为25、50、75、100，通过SPSS计算得到三个季节是否对应的范围值；/n第四步，模型输出/n通过上述层次分析法建立了酒店的能耗评价模型，并通过模型对具体酒店进行能耗分析；/n进而对能耗高的酒店，提出节能方案。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于层次分析法的酒店能耗评价模型构建方法，其特征在于，
包括以下步骤：
第一步，数据采集
获取酒店的数据信息，其包括酒店经营数据、酒店电量数据；
第二步，数据处理
用于酒店能耗分析的数据来源多元化，除了数据库存储的结构化数据外，还存在评语类的文本类数据，因此，需要对数据进行处理，主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约；
第三步，模型构建
酒店一般使用直观的单位费用指标来比较，考核的标准使用总能源费与建筑面积比、总能源费与房间数比、总能源与总营业收入比这三个指标；
结合酒店行业内的经验以及电力、能源方面的专家的建议，选择了单位营业收入耗电量、人均耗电量、单位面积耗电量、单位客房耗电量、单位营业费用耗电量这五个指标作为影响能耗评价指数的因素；
因此，能耗评价指数公式如下：
能耗评价指数=A*单位营业收入耗电量得分+B*人均耗电量得分+C*单位面积耗电量+D*单位客房耗电量得分+E*单位营业费用耗电量得分；
A、B、C、D、E为相关系数值；
其具体包括以下步骤：
S1，Pearson相关系数能够反映指标与影响因子相关性；使用Pearson线性相关系数，对和电量有相关影响的指标:建筑面积、酒店总人数、营业收入、营业费用、入住房间数，一一做相关性分析；
S2，利用层次分析法，对权重进行相关设置；将能耗评价指数为目标层，将单位营业收入耗电量、人均耗电量、单位客房耗电量、单位营业费用耗电量为方案层；
层次分析法通过把复杂的问题作为一个总目标，将问题解决办法作为多个不同的因素，通过因数之间的相互影响以及各个层次的组合，进而形成一个层次结构模型；层次分析法将问题转化为最底层对上一层次因素的相对权重，再通过加权和得到总目标的权重；
S3，分箱区间赋值
酒店能耗受季节影响比较大，本模型分春秋、冬、夏三个季节时段，分别对单位营业收入耗电量、人均耗电量、单位客房耗电量、单位营业费用耗电量进行每段区间进行赋值；将得分值分为25、50、75、100，通过SPSS计算得到三个季节是否对应的范围值；
第四步，模型输出
通过上述层次分析法建立了酒店的能耗评价模型，并通过模型对具体酒店进行能耗分析；
进而对能耗高的酒店，提出节能方案。


2.如权利要求1所述的一种基于层次分析法的酒店能耗评价模型构建方法，其特征在于，
所述第一步，酒店经营数据包括：建筑面积、酒店总人数、营业收入、营业费用、入住房间数；
酒店电量数据包括：户号、总电量、尖峰谷电量、电价类型、有功功率、无功功率、功率因数。


3.如权利要求1所述的一种基于层次分析法的酒店能耗评价模型构建方法，其特征在于，
所述第二步，
（1）数据清洗：主要是删除采集的酒店原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值；具体常用的方法有删除法、替换法、插补法；
（2）数据集成：将收集的互相关联的分布式异构酒店数据源集成到一起,使用户能够以透明的方式访问这些数据源；具体集成方法有模式集成法、数据复制法和综合性集成法；
（3）数据变换：将收集的酒店各类数据从一种表示形式变为另一种表现形式的过程；常用的变换方法有对数转换、平方根转换和倒数转换；
（4）数据规约：将收集的酒店各类数据，在尽可能保持数据集完整性的基础上，对数据进...

【专利技术属性】
技术研发人员：裘炜浩，施焕健，杨世旺，钟雨星，金王英，潘红雨，翟胜闻，陈钰莹，王迎卜，毛晋凯，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33