一种基于大数据的建筑能耗预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的建筑能耗预测方法及系统，涉及建筑能耗监控领域，通过获取待测建筑的当前的能耗参考数据以及历史的能耗样本数据，基于两者之间能源消耗趋势以及预设规则从能耗样本数据中确定出接近能耗参考数据的目标能耗数据，然后基于目标能耗数据和能耗参考数据各自的能源消耗趋势之间的关系，从目标能耗数据中确定更加接近能耗参考数据的候选能耗项组成的第二候选能耗项集合，最终基于经过多次筛选后得到能够准确反映耗参考数据的消耗趋势的第二候选能耗项集合与参考能耗趋势对能耗结果进行预测，相较于现有技术中不对历史能耗数据进行任何筛选处理便对能耗结果进行预测，上述步骤能够使预测能耗结果的更加符合真实情况。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的建筑能耗预测方法及系统
本专利技术涉及建筑能耗监控领域，具体而言，涉及一种基于大数据的建筑能耗预测方法及系统。
技术介绍
随着人们生活水平的提高，城市化建设的推荐，越来越多的建筑物被修建。不论是用于居住的商品楼，还是用于办公的写字楼，其建造过程和使用过程都存在相关的能耗，而建筑能耗作为成本管控、建筑管理方面的重要参考指数，在现有技术中，由于涉及的能耗检测项数目繁多，实现实时监测已经十分不易，而对于建筑能耗的预测，也只能通过简单的统计学基于历史数据进行处理，得到的能耗预测结果并不具备较高的参考价值，无法正确地预测建筑能耗的真实发展趋势。有鉴于此，如何提供一种能够符合真实情况的基于大数据的建筑能耗预测方案，是本领域技术人员需要解决的。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于大数据的建筑能耗预测方法及系统。第一方面，本专利技术实施例提供一种基于大数据的建筑能耗预测方法，包括：获取待测建筑的当前测量运行时间范围的能耗参考数据；分别构建能耗参考数据和能耗样本数据中每一能耗项的特征表示，得到多个第一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的建筑能耗预测方法，其特征在于，包括：/n获取待测建筑的当前测量运行时间范围的能耗参考数据；/n分别构建所述能耗参考数据和能耗样本数据中每一能耗项的特征表示，得到多个第一能耗指示项和多个第二能耗指示项，确定每一第一能耗指示项与每一第二能耗指示项之间的第一匹配系数，得到所述能耗参考数据的能源消耗趋势与能耗样本数据的能源消耗趋势之间的第一关联关系，其中，所述能耗样本数据基于历史运行时间范围的能耗数据确定；/n从所述能耗样本数据中提取满足所述能耗参考数据的预设规则的候选能耗项，得到第一候选能耗项集合；/n基于所述第一关联关系从所述第一候选能耗项集合中确定第一目标能耗项，并根据所述第...

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的建筑能耗预测方法，其特征在于，包括：
获取待测建筑的当前测量运行时间范围的能耗参考数据；
分别构建所述能耗参考数据和能耗样本数据中每一能耗项的特征表示，得到多个第一能耗指示项和多个第二能耗指示项，确定每一第一能耗指示项与每一第二能耗指示项之间的第一匹配系数，得到所述能耗参考数据的能源消耗趋势与能耗样本数据的能源消耗趋势之间的第一关联关系，其中，所述能耗样本数据基于历史运行时间范围的能耗数据确定；
从所述能耗样本数据中提取满足所述能耗参考数据的预设规则的候选能耗项，得到第一候选能耗项集合；
基于所述第一关联关系从所述第一候选能耗项集合中确定第一目标能耗项，并根据所述第一目标能耗项对所述能耗参考数据的能耗项信息进行调整，得到目标能耗数据；
分别构建所述能耗参考数据和目标能耗数据中每一能耗项的特征表示，得到多个第三能耗指示项和多个第四能耗指示项，确定每一第三能耗指示项与每一第四能耗指示项之间的第二匹配系数，得到所述目标能耗数据的能源消耗趋势与所述能耗参考数据的能源消耗趋势之间的第二关联关系；
根据所述第二关联关系和所述目标能耗数据中能耗项的能耗权重，从所述目标能耗数据中确定候选能耗项，得到第二候选能耗项集合；
根据所述能耗参考数据中能耗项的参考能耗趋势和所述第二候选能耗项集合，对所述能耗参考数据进行能耗项预测，得到预测能耗结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述能耗参考数据的能源消耗趋势包括：能耗参考数据中每一已知能耗项的能耗类型、及在能耗参考数据中的能耗权重；所述能耗样本数据的能源消耗趋势包括：能耗样本数据中每一能耗项的能耗类型、及在能耗样本数据中的能耗权重；
所述基于所述第一关联关系从所述第一候选能耗项集合中确定第一目标能耗项，并根据所述第一目标能耗项对所述能耗参考数据的能耗项信息进行调整的步骤，包括：
基于所述第一匹配系数，确定所述能耗参考数据中每一能耗项关于所述能耗样本数据中每一能耗项的第一特征向量，其中，第一特征向量用于反映所述能耗参考数据中每一能耗项对所述能耗样本数据中每一能耗项的关注度；
按照第一特征向量由高到低的顺序从所述第一候选能耗项集合中确定相应的候选能耗项，作为第一目标能耗项；
根据所述第一目标能耗项在所述能耗样本数据中的能耗权重、及第一目标点对应的能耗类型，在所述能耗参考数据中的获取对应能耗项。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述能耗参考数据的能源消耗趋势包括：能耗参考数据中每一已知能耗项的能耗类型、及在能耗参考数据中的能耗权重；所述目标能耗数据的能源消耗趋势包括：目标能耗数据中每一能耗项的能耗类型、及在目标能耗数据中的能耗权重；
所述根据所述第二关联关系和所述目标能耗数据中能耗项的能耗权重，从所述目标能耗数据中确定候选能耗项，得到第二候选能耗项集合的步骤，包括：
基于所述第二匹配系数，确定所述能耗参考数据中每一能耗项关于所述目标能耗数据中每一能耗项的第二特征向量，其中，第二特征向量用于反映所述能耗参考数据中每一能耗项对所述目标能耗数据中每一能耗项的关注度；
根据所述第二特征向量和所述目标能耗数据中能耗项的能耗权重，从所述目标能耗数据中确定候选能耗项，得到第二候选能耗项集合。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述能耗参考数据中能耗项的参考能耗趋势和所述第二候选能耗项集合，对所述能耗参考数据进行能耗项预测的步骤，包括：
基于所述能耗参考数据中的已知能耗项和所述参考能耗趋势，从所述第二候选能耗项集合中确定第二目标能耗项；
基于所述参考能耗趋势和第二目标能耗项对应的能耗类型，在所述能耗参考数据中的获取对应能耗项，以对所述能耗参考数据进行能耗项预测。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述能耗参考数据中能耗项的参考能耗趋势和所述第二候选能耗项集合，对所述能耗参考数据进行能耗项预测，得到预测能耗结果的步骤，包括：
获取所述第二候选能耗项集合对应的候选能耗项列表；
提取各所述候选能耗项列表中包括的候选能耗指标向量；
分别获取对应于每个候选能耗指标向量的各指标值在所述候选能耗项列表中的能耗量速率；
针对每个候选能耗指标向量，确定对应于所述候选能耗指标向量的能耗量速率最高的趋势指标值；
根据所述趋势指标值的能耗量速率，确定所述趋势指标值的消耗趋势；
分别确定对应于所述候选能耗指标向量的各指标值的能耗量速率与所述趋势指标值的能耗量速率之间的关联度；
根据所述趋势指标值的消耗趋势和各所述关联度，确定对应于所述候选能耗指标向量的各指标值的消耗趋势；
针对当前遍历路线，针对每个第二候选能耗项，从预设数量的随机数值中依次选取当次随机数值，将所述第二候选能耗项对应的每个属性值分别按照当次随机数值进行当次散列函数处理，生成各所述属性值当次的散列函数签名和随机数，其中，所述随机数值由真随机数为初始条件产生；
按各指标值的消耗趋势和对应的当次的随机数，生成各指标值的消耗趋势最小散列函数值；
筛选消耗趋势最小散列函数值最小的属性值所对应的当次的散列函数签名，得到当次的最终散列函数签名，并选取下一随机数值重新作为当次随机数值以继续执行，直至得到符合所述预设数量的最终散列函数签名；
将符合所述预设数量的最终散列函数签名进行拼接，生成所述第二候选能耗项对应的能耗结果标识；
将对应于同一能耗结果标识的第二候选能耗项，划分为同一能耗结果，并将下一轮作为当前遍历路线，返回所述针对当前遍历路线，对第二候选能耗项集合对应的各指标值进行散列函数处理的步骤以继续处理，直至达到预设遍历次数停止；
获取在执行预设遍历次数...

【专利技术属性】
技术研发人员：莫怡极，莫敏婷，
申请(专利权)人：广州云莫凡信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44