室内空间热舒适度评价方法、装置及系统制造方法及图纸

室内空间热舒适度评价方法、装置及系统，涉及建筑评价领域。针对现有的对室内环境热舒适度评价考虑因素较少，不够客观、运算复杂和误差较大的缺陷，在其中加入年龄、性别、肌电活动、工作状态、走动状态和聚集程度的因素，又因为计算复杂而无法应用于实际的问题，本发明专利技术提供的技术方案为：室内空间热舒适度评价方法，包括：建立影响室内空间热舒适度的影响因素评价集；对影响因素的重要程度进行判断并加权处理；采集影响因素数据并预处理；对预处理后的数据进行分析，分为7个聚类，得到热舒适度评价模型；对采集的实际数据带入模型进行聚类分析；将分析结果与标度对比，得到舒适度评价结果。适用于建筑室内热舒适度评价，尤其适用于办公场所。办公场所。办公场所。

【技术实现步骤摘要】
室内空间热舒适度评价方法、装置及系统


[0001]涉及建筑评价领域，具体涉及建筑内空间舒适度评价。

技术介绍

[0002]随着生活水平的不断提高，人们对周边环境质量的要求也在不断提升，室内环境作为人们生活、工作、学习中最常接触的环境成为人们重点关注的对象，尤其是对室内的热舒适环境有了更高的要求。良好的室内热环境能够让人拥有愉悦的精神状态，能够集中注意力更快投入到学习工作中，提高做事效率；而不舒适的室内热环境会使人情绪焦躁，甚至影响身心健康。因此，如何快速准确地对室内热舒适度做出客观评价对室内环境的及时调控有着重要的作用。
[0003]现有的对室内环境热舒适度评价，经常采集的数据为空气温湿度、空气流速、平均辐射温度、服装热阻、新陈代谢率等主要影响因素，考虑因素较少，而众多实验表明年龄、性别、大脑活跃度等生理状态、人体活动状态以及聚集程度等因素对人体热舒适度都有影响，将这些因素纳入评价体系考虑能够得到更加准确的热舒适度评价数值。而常采用的传统评价模型存在着不够客观、运算复杂和误差较大等缺陷，在其中加入上述因素，又因为计算复杂而无法应用于实际。

技术实现思路

[0004]针对现有的对室内环境热舒适度评价，经常采集的数据为空气温湿度、空气流速、平均辐射温度、服装热阻、新陈代谢率等主要影响因素，考虑因素较少，常采用的传统评价模型存在着不够客观、运算复杂和误差较大的缺陷，在其中加入年龄、性别、肌电活动、工作状态、走动状态和聚集程度的因素，又因为计算复杂而无法应用于实际的问题，本专利技术提供的技术方案为：<br/>[0005]室内空间热舒适度评价方法，所述方法包括：
[0006]步骤1：建立影响所述室内空间热舒适度的舒适因素评价集；
[0007]步骤2：对所述舒适因素的重要程度进行判断并加权处理；
[0008]步骤3：采集并预处理影响因素；
[0009]步骤4：对所述影响因素进行分析，并分为7个聚类，分别对应7个ASHRAE标度；
[0010]步骤5：对采集的实际因素进行分析，得到分析结果；
[0011]步骤6：将所述分析结果与所述标度对比，得到舒适度评价结果。
[0012]进一步，提供一个优选实施方式，所述步骤1中，舒适因素包括：物理环境、生理指标、活动状态和聚集程度；
[0013]所述物理环境包括：季节；
[0014]所述生理指标包括：用户衣着状态、年龄、性别、皮肤温度和肌电活动；
[0015]所述聚集程度包括：用户工作状态和走动状态。
[0016]进一步，提供一个优选实施方式，所述步骤3中，所述影响因素包括：物理环境数
据、二氧化碳浓度、粉尘浓度、用户心率和聚集程度。
[0017]进一步，提供一个优选实施方式，所述步骤2中，判断的方式为：采用page rank方法。
[0018]进一步，提供一个优选实施方式，所述步骤3中，预处理的方式为：采用MAD方法。
[0019]进一步，提供一个优选实施方式，所述步骤4和5中，分析的方式为：采用k
‑
means++方法。
[0020]基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了室内空间热舒适度评价装置，所述装置包括：
[0021]模块1：用于建立影响所述室内空间热舒适度的舒适因素评价集；
[0022]模块2：用于对所述舒适因素的重要程度进行判断并加权处理；
[0023]模块3：用于采集并预处理影响因素；
[0024]模块4：用于对所述影响因素进行分析，并分为7个聚类，分别对应7个标度；
[0025]模块5：用于对采集的实际因素进行分析，得到分析结果；
[0026]模块6：用于将所述分析结果与所述标度对比，得到舒适度评价结果。
[0027]基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了室内空间热舒适度评价系统，所述系统基于所述的室内空间热舒适度评价方法，所述系统包括：处理器和手环，所述处理器用于采集所述影响因素和实际因素，所述手环用于采集用户信息并将所述信息上传至所述处理器。
[0028]基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了计算机储存介质，用于储存计算机程序，当所述储存介质中储存的计算机程序被计算机的处理器读取时，所述计算机执行所述的室内空间热舒适度评价方法。
[0029]基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了计算机，包括处理器和储存介质，所述储存介质用于储存计算机程序，当所述处理器读取所述储存介质中储存的计算机程序时，所述计算机执行所述的室内空间热舒适度评价方法。
[0030]与现有技术相比，本专利技术的有益之处在于：
[0031]本专利技术提供的室内空间热舒适度评价方法，使用K
‑
means++算法处理数据，减少复杂的计算程序，能够快速高效计算评价结果，同时数据处理更加客观，也提升了评价结果的准确性。
[0032]本专利技术提供的室内空间热舒适度评价方法，通过简化复杂的计算步骤，实现更快、更准确地得到热舒适度评价，对室内热舒适度的实时优化以及能源消耗控制都起到积极作用。
[0033]本专利技术提供的室内空间热舒适度评价方法，采用page rank算法对影响因素进行加权，减小次要因素对结果的影响，使评价结果更加客观；除采集常用影响因素外，充分考虑年龄、性别、肌电活动、工作状态、走动状态和聚集程度对热舒适度的影响；并使用UWB定位装置更加精确的测定人群聚集的时间与密度；使用MAD算法对数据进行预处理，去除离群点对聚类效果的干扰；使用K
‑
means++算法对预处理的数据进行分析，形成训练集，减小初始质心选择对聚类结果的影响。
[0034]适用于建筑室内热舒适度评价，尤其适用于办公场所。
附图说明
[0035]图1为实施方式一提供的室内空间热舒适度评价方法的流程示意图；
[0036]图2为实施方式二提到的影响室内热舒适度因素的分类示意图；
[0037]图3为实施方式四提到的page rank算法对所述因素赋权的流程示意图；
[0038]图4为实施方式五提供的MAD算法对所述数据进行预处理的流程示意图；
[0039]图5为实施方式六提到的k
‑
means++算法对所述数据进行处理的流程示意图。
具体实施方式
[0040]为使本专利技术提供的技术方案的优点和有益之处体现得更清楚，现结合附图对本专利技术提供的技术方案进行进一步详细地描述，具体的：
[0041]实施方式一、结合图1说明本实施方式，本实施方式提供了室内空间热舒适度评价方法，所述方法包括：
[0042]步骤1：建立影响所述室内空间热舒适度的舒适因素评价集；
[0043]步骤2：对所述舒适因素的重要程度进行判断并加权处理；
[0044]步骤3：采集并预处理影响因素；
[0045]步骤4：对所述影响因素进行分析，并分为7个聚类，分别对应7个ASHRAE标度；
[0046]步骤5：对采集的实际因素本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.室内空间热舒适度评价方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：建立影响所述室内空间热舒适度的舒适因素评价集；步骤2：对所述舒适因素的重要程度进行判断并加权处理；步骤3：采集并预处理影响因素；步骤4：对所述影响因素进行分析，并分为7个聚类，分别对应7个ASHRAE标度；步骤5：对采集的实际因素进行分析，得到分析结果；步骤6：将所述分析结果与所述标度对比，得到舒适度评价结果。2.根据权利要求1所述的室内空间热舒适度评价方法，其特征在于，所述步骤1中，舒适因素包括：物理环境、生理指标、活动状态和聚集程度；所述物理环境包括：季节；所述生理指标包括：用户衣着状态、年龄、性别、皮肤温度和肌电活动；所述聚集程度包括：用户工作状态和走动状态。3.根据权利要求1所述的室内空间热舒适度评价方法，其特征在于，所述步骤3中，所述影响因素包括：物理环境数据、二氧化碳浓度、粉尘浓度、用户心率和聚集程度。4.根据权利要求1
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3任意一项所述的室内空间热舒适度评价方法，其特征在于，所述步骤2中，判断的方式为：采用page rank方法。5.根据权利要求1
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3任意一项所述的室内空间热舒适度评价方法，其特征在于，所述步骤3中，预处理的方式为：采用MAD方法。6.根据权利要求1
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3任意一项所述的室内空间热舒适度评价方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘莹，孙澄，李相汝，董琪，甄蒙，杨阳，梁静，刘蕾，刘芳芳，唐征征，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：